Jupyter-Notebook-Server
Führe JupyterLab auf einer statischen IP aus, die nicht dein Laptop ist. Deckel zu, trainieren, morgen wiederkommen. Koppeln du dich mit einem Teamkollegen, indem du denselben SSH-Endpunkt teilen.
Anaconda VPS-Hosting
Anaconda VPS,
Conda ist in Sekundenschnelle aufgebaut.
Python Data-Science-VPS auf AMD EPYC + NVMe. Jupyter, Pandas, Scikit-Learn bereit.
Unabhängige Cloud, seit 2008. Ab 2,48 $/Monat · Root-SSH in 60 Sekunden.
Ab $2.48/mo · 50 % Rabatt · Keine Kreditkarte erforderlich
~ ssh root@conda-ams-001
verbunden
root@conda-ams-001:~# conda --version
conda 24.5.0
root@conda-ams-001:~# conda create -n ml python=3.11 pandas scikit-learn -y
Lösungsumgebung: fertig
Pakete herunterladen und extrahieren ... fertig
root@conda-ams-001:~# Conda aktiviert ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server läuft unter https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS auf einen Blick
Cloudzy läuft Anakonda Und Miniconda zu Linux-VPS-Plänen 12 Regionen, ab 2,48 $ pro Monat. Pläne reichen von 512 MB to 64 GB DDR5 on NVMe-Speicher mit 40 Gbps Uplinks. Starte JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy und CPU PyTorch in weniger als fünf Minuten, die Bereitstellung dauert 60 Sekunden. Seitdem ist Cloudzy unabhängig tätig 2008, versorgt Über 122.000 Entwickler, und wird bewertet 4.6 / 5 by 708+ reviewers auf Trustpilot.
- Einstiegspreis
- 2,48 $ / Monat
- Stapel
- Anaconda · Miniconda
- Bereitstellung
- 60 Sekunden
- Regionen
- 12 weltweit
- Uptime-SLA
- 99.95%
- Geld zurück
- 14 Tage
Warum sich Datenwissenschaftler für Cloudzy entscheiden
Ein Arbeitsbereich, der bleibt oben.
Vier Gründe, warum deine Notebooks auf einen echten Server gehören.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC der neuesten Generation, reiner NVMe-Speicher, DDR5-Speicher. Pandas liest eine 5-GB-CSV-Datei in Sekunden, nicht in Minuten.
14 Tage Geld-zurück-Garantie
Probiere Anaconda auf Cloudzy mit einem echten Notebook aus. Storniere innerhalb von 14 Tagen, wenn es nicht passt. Keine Einrichtungsgebühren.
99,95 % Verfügbarkeit
Führe über Nacht eine lange Pandas-Pipeline aus und kehren du zu einem laufenden Notebook zurück. SLA für die letzten 30 Tage nachverfolgt unter status.cloudzy.com.
Ingenieure im Chat
du steckst um Mitternacht in einem Conda-Env-Konflikt fest? Wir antworten innerhalb von Minuten, Ingenieure, keine Drehbuchleser.
Wähle deinen Stapel
Der Python-Datenstapel.
Vorgebacken, ein Klick.
Anaconda für die vollständige ~3 GB wissenschaftliche Python-Distribution, Miniconda, wenn du es schlanker wünschen. JupyterLab lauscht auf Port 8888, Pandas liest Parquet von deinem NVMe in Millisekunden, scikit-learn trainiert auf EPYC-Kernen. CUDA-Bilder sind in den GPU-Plänen enthalten.
Conda, Pip, Mamba, Poesie, dein Anruf
Anakonda
Vollständige Verbreitung
Miniconda
Minimaler Installer
JupyterLab
Notebook-IDE
Pandas
Datenrahmen
NumPy
Arrays · linalg
scikit-lernen
ML-Modelle
PyTorch-CPU
Tiefes Lernen
TensorFlow
CPU-Schlussfolgerung
Anwendungsfälle
Worauf die Leute laufen
Anaconda VPS.
Pandas Datentechnik
Zerkleinre CSVs, Parquet-Dateien und SQL-Extrakte, die nicht in den RAM deines Laptops passen. Montieren du ein 1-TB-NVMe-Volume, wirf 16 GB darauf und beenden du es vor dem Mittagessen.
Scikit-Learn-Schulung
Zufällige Wälder, Gradient Boosting, XGBoost für reale Datensätze. Die Geschwindigkeit pro Kern von EPYC übertrifft Laptop-CPUs und du kannst einen 6-Stunden-Sweep laufen lassen, während du schlafst.
Quantenforschung
Backtests, Faktoranalyse, Monte Carlo auf mehrjährigen Tick-Daten. Die angeheftete Umgebung von Conda macht Notizbücher im gesamten Team reproduzierbar.
ETL und Pipelines
Plane ein von Conda verwaltetes Python-Skript mit cron oder systemd, ruf eine API auf, transformiere, schreibe in S3 oder Postgres. Sauberer als die Ausführung auf einem Laptop.
Unterricht und Tutorials
Erstelle für einen Workshop identische Anaconda-Umgebungen. „conda env export“ einmal, „conda env create“ für jeden Schüler. Kein „funktioniert auf meinem Rechner.“
60s
Bereitstellung
40 Gbps
Uplink
Nur NVMe
Lagerung
12
Regionen
99.95%
Uptime-SLA
14 Tage
Geld zurück
Globales Netzwerk
12 Regionen. Vier Kontinente.
Lege dein Notebook in die Nähe deiner Daten.
Trainiere dort, wo deine Daten gespeichert sind. EU, USA, ME, Asien – wähle die Region aus, aus der dein S3-Bucket oder Postgres liest.
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
Preise
Bezahle nur, was du nutzt. Das war's.
Stündlich, monatlich oder jährlich. Keine Egress-Gebühren. Keine Verpflichtungen. Aktuell 50 % Rabatt alle Pläne.
1 GB DDR5
Schnelle Jupyter-Notizbücher · Tutorials
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$6.95/mo −50 %
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14 Tage Geld-zurück-Garantie
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda bereit
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Kleine Datensätze
$7.475 /Mo
$14.95/mo −50 %
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14 Tage Geld-zurück-Garantie
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda bereit
- Root SSH · KVM
Am beliebtesten
4 GB DDR5
scikit-learn · Echte Datensätze
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$28.95/mo −50 %
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14 Tage Geld-zurück-Garantie
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda bereit
- Root SSH · KVM
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8 GB DDR5
DL auf der CPU · Schwere Datenjobs
$26.475 /Mo
$52.95/mo −50 %
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14 Tage Geld-zurück-Garantie
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda bereit
- Root SSH · KVM
FAQ. Anaconda VPS
Häufige Fragen, klare Antworten.
Was ist ein Anaconda VPS?
Ein Anaconda VPS ist ein Linux-Cloud-Server, auf dem die Anaconda Python-Distribution vorinstalliert (oder mit einem Klick bereit) ist. du erhältst Conda, Python 3, NumPy, Pandas, Scikit-Learn, JupyterLab und über 7.000 Data-Science-Pakete, alle isoliert von deinem Laptop, über SSH von überall erreichbar und in 60 Sekunden live.
Anaconda oder Miniconda, was soll ich installieren?
Wähle Miniconda, wenn du den kleinsten Platzbedarf und nur die Pakete wünschen, die du tatsächlich nutzen. Wähle Anaconda Distribution, wenn du den vollständigen ~3 GB wissenschaftlichen Python-Stack sofort einsatzbereit haben möchten. Beide werden als One-Click-Images unter Ubuntu 22.04/24.04 LTS ausgeliefert, und du kannst später mit „conda install anaconda“ wechseln oder umgekehrt.
Kann ich JupyterLab auf einem Cloudzy VPS ausführen?
Ja. Starte JupyterLab mit „jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888“, öffne den Port in der Panel-Firewall und richte deinen Browser auf „https://your-ip:8888“. Für eine private Einrichtung tunneln du über SSH („ssh -L 8888:localhost:8888“), es sind keine Firewall-Regeln erforderlich und der Datenverkehr wird verschlüsselt.
Wie viel RAM benötige ich für datenwissenschaftliche Arbeiten?
1 GB is enough for tutorials and small CSVs. 4 GB handles real pandas pipelines on datasets up to a few million rows. 8–16 GB is the sweet spot for scikit-learn on 50M+ rows or PyTorch CPU inference. Anything bigger or you need a GPU, see /deep-learning-gpu/.
Unterstützt dies GPU-Workloads?
Anaconda VPS-Pläne gelten hier nur für CPU, sie wurden für Pandas, Scikit-Learn und CPU PyTorch/TensorFlow entwickelt. Informationen zu CUDA, RAPIDS oder groß angelegtem Modelltraining finde unter /gpu-vps/ und /deep-learning-gpu/. Anaconda lässt sich auch auf diesen Plänen sauber installieren.
Wie schnell ist die Bereitstellung?
Sobald die Zahlung bestätigt ist, ist dein VPS in 60 Sekunden online. Anaconda oder Miniconda werden in weiteren 2–3 Minuten über das Ein-Klick-Bild installiert, oder in weniger als 60 Sekunden für Miniconda über das Curl-Installationsprogramm. In insgesamt weniger als fünf Minuten ist „conda --version“ einsatzbereit.
Kann ich Umgebungen mit meinem Team teilen?
Ja. „conda env export > Environment.yml“ erzeugt eine portable Datei, die deine Teamkollegen mit „conda env create -f Environment.yml“ neu erstellen können. Der VPS ist über SSH erreichbar, sodass sich mehrere Benutzer auf derselben Box koppeln oder jeder seine eigene ab 2,48 $/Monat bereitstellen kann.
Gibt es Root-Zugriff?
Ja, jeder Cloudzy VPS verfügt über Root-SSH und vollständige Kernel-Kontrolle. Installiere Systempakete mit „apt“, richte systemd-Dienste für Trainingsjobs mit langer Laufzeit ein, mounte externe NVMe-Volumes oder führe Docker neben Conda aus. Keine Sandbox-Einschränkungen.
Kann ich ein Upgrade durchführen, wenn mein Datensatz wächst?
Ja. Die Größe von RAM, vCPU und Speicher wird live über das Bedienfeld angepasst. Die meisten Upgrades sind in weniger als 60 Sekunden ohne Ausfallzeiten abgeschlossen. Beginne mit 1 GB, um zu lernen, und steigen du auf 16 GB auf, wenn deine Notebooks es benötigen. Die stündliche Abrechnung bedeutet, dass du nicht an eine Stufe gebunden sind.
Gibt es eine Geld-zurück-Garantie?
Ja, 14 Tage ab Kauf, volle Rückerstattung, keine Fragen. Probiere Anaconda auf Cloudzy mit einer echten Notebook-Arbeitslast aus und entscheide, ob Latenz, Leistung und Support mit dem mithalten können, was du zuvor verwendet haben.
Bereit, wenn du es sind.
Conda ist in 60 Sekunden aufgebaut.
Wähle einen Plan, wähle eine Region aus und klicke. JupyterLab öffnet vor deinem Kaffee.
Keine Kreditkarte erforderlich · 14 Tage Geld-zurück-Garantie · Jederzeit kündbar