远程数据分析
当数据集有 50 GB 而笔记本只有 16 GB RAM 时，开一台 32 GB RAM 的 VPS，把数据传过去，在 JupyterLab 里跑。用完直接关掉。
Jupyter Notebook VPS 托管
Jupyter，在云端。
直接在浏览器中运行 notebook。
在任意地区，于 GPU 服务器上运行 JupyterLab，纯 CPU 方案同样可选。
自2008年起独立运营。支持 SSH、conda、pip、GPU，可使用自定义内核。
来自 $7.48/mo · 五折优惠 · 无需信用卡
~ ssh root@vps-fra-001
已连接
root@vps-fra-001:~# conda install -c conda-forge jupyterlab
Solving environment ... done.
Installed 245 packages successfully.
root@vps-fra-001:~# jupyter lab --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0
Jupyter Server 2.x is running at:
http://0.0.0.0:8888/lab?token=********
root@vps-fra-001:~# systemctl enable jupyterlab
Created symlink /etc/systemd/system/jupyterlab.service.
root@vps-fra-001:~# _
Jupyter VPS 概览
Cloudzy 主持 Jupyter Notebook VPS 实例来自 13 个节点 全球节点,起价 $7.48 / month。每台 VPS 运行于 AMD EPYC 与 DDR5 内存, NVMe 存储，以及一个 40 Gbps 上行。跑 JupyterLab 或在 Nginx 后面运行经典 Jupyter，免费提供 TLS。GPU 方案适用于 ML 训练。Cloudzy 自成立以来始终独立运营，至今已有 2008,服务于 122,000+ 开发者,评分为 4.6/5 by 679+ Trustpilot 评价者。
- 起价
- $7.48 / month
- 配置
- 60 秒
- 地区
- 全球 13 个
- 在线率 SLA
- 99.95%
- 退款
- 14天
- 成立
- 2008
开发者为何选择 Cloudzy
一个不会让你失望的 Jupyter 托管环境 在你编辑到一半时把你踢下线。
NVMe + DDR5
AMD EPYC 上搭配纯 NVMe 存储与 DDR5 内存。高负载下依然快。
Root SSH 访问
完全掌控你的技术栈。装软件包、调配置、跑 cron、用 git 部署。没有限制。
13 个节点
把服务部署到物理上能离用户最近的地方。北美/欧洲 P50 中位延迟低于 10 毫秒。
真人客服
和懂你技术栈的工程师聊,不是念稿员。中位解决时间不到 1 小时。
你要跑的技术栈
所有 Jupyter 依赖项，一次全部就位。
conda + pip 开箱即用。
通过 conda/miniconda 安装最新版 Python，内置 JupyterLab 和经典 Notebook，并使用 Nginx 处理 TLS 终止。GPU 方案可添加 CUDA 镜像。
全部方案均可一键部署应用市场镜像
JupyterLab
最新稳定版
笔记本
经典界面
Python 3.12
通过 conda 或 apt
conda
环境与包管理器
pip
标准 PyPI 安装器
JupyterHub
多用户模式
CUDA
GPU 加速（GPU 方案）
Nginx
TLS 反向代理
使用场景
真实的 Jupyter 工作负载
需要真正的 VPS。
ML 模型训练
GPU 计划预装 CUDA，提供 A100 或 RTX 5090 级别的训练算力。浏览器直接用 JupyterLab + PyTorch，没有 Colab 的各种限制。
长时间运行的计算任务
有些实验要跑好几天。在 Cloudzy VPS 上提交任务后无需守候——不用担心笔记本电脑休眠、内核崩溃，也没有会话时长限制。
通过 JupyterHub 进行团队协作
在 12 GB 方案上部署 JupyterHub，团队成员可以共享内核和数据，不再需要来回发送 notebook 文件。每位用户拥有独立的工作目录。
教学/工作坊
为工作坊快速启动配套的 Jupyter 环境。按小时计费，只需为实际使用的时间付费。
API + notebook 组合
在 Jupyter 中开发模型，再将训练好的版本以 Flask/FastAPI 接口的形式部署在同一台 VPS 上。一台服务器，两个端点。
60s
配置
40 Gbps
上行链路
NVMe专用
存储
12
地区
99.95%
在线率 SLA
14天
退款
全球网络
13 个节点。四大洲覆盖。
一键即达。
将你的 Jupyter VPS 部署在距离用户尽可能近的位置。
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-zrh-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-tyo-1
定价
用多少付多少。 就这么简单。
按小时、月或年付费。当前 五折优惠 全部方案。
1 GB DDR5
轻量 · 个人使用
$3.48 /月
$6.95/mo 负50%
立即部署
14 天退款保证
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- 独享 IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
生产 · 小团队
$7.475 /月
$14.95/mo 负50%
立即部署
14 天退款保证
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- 独享 IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
最受欢迎
4 GB DDR5
生产 · 多站点
$14.47 /月
$28.95/mo 负50%
立即部署
14 天退款保证
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- 独享 IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
重负载
$26.475 /月
$52.95/mo 负50%
立即部署
14 天退款保证
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- 独享 IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
常见问题。Jupyter VPS
常见问题, 直接回答。
什么是 Jupyter Notebook VPS？
Jupyter Notebook VPS 是一台虚拟私有服务器，你可以在上面通过经 TLS 加密的 URL 运行 JupyterLab 或经典 Jupyter Notebook。用任意浏览器即可访问，你拥有完整的 root SSH 来管理内核，项目结束后可以随时销毁。
如何安装 Jupyter？
先安装 miniconda，然后执行 `conda install -c conda-forge jupyterlab`。用 Certbot TLS 配置 Nginx 反向代理，设置 notebook 密码，再将你的 DNS 指向该 VPS。整个过程大约需要 20 分钟。
能为团队部署 JupyterHub 吗？
可以。JupyterHub 在 8-12 GB 方案上安装顺畅。每位用户拥有独立的 Jupyter 单用户服务器。可搭配 PAM 或 OAuth 进行身份验证。大多数团队使用标准的 tljh（The Littlest JupyterHub）安装程序。
ML 任务可以用 GPU 加速吗？
选择高性能 GPU 方案而非普通 CPU 方案。Cloudzy GPU 方案预装了 Nvidia A100、RTX 5090 和 RTX 4090，并已配置好 CUDA。可以直接在 notebook 中运行 PyTorch、TensorFlow 或 JAX。
有不使用 TLS 访问 notebook 的方法吗？
有——用 SSH 隧道：执行 `ssh -L 8888:localhost:8888 root@your-vps`，然后在浏览器中打开 localhost:8888。如果只需要个人访问，完全可以跳过 Nginx 和 TLS 的配置。
重启后 notebook 还在吗？
在。notebook 保存在磁盘上，重启不会删除它们。将 JupyterLab 配置为 systemd 服务，使其开机自启。为了多一层保障，可以对 VPS 做快照。
应该选多大的 RAM？
取决于数据集大小。教程练习 2 GB 够用，日常 pandas + scikit-learn 工作选 4-8 GB，处理大型数据框或在 CPU 上做深度学习则需要 16-32 GB。实际训练任务请选 GPU 方案。
有退款保证吗?
可以。14 天内全额退款,无理由。前两周可随时在面板取消。