Servidor de notebooks Jupyter
Ejecuta JupyterLab en una IP estática que no sea tu portátil. Cierra la tapa, lanza el entrenamiento y vuelve mañana. Comparte el endpoint SSH con un compañero de equipo para trabajar juntos.
Hosting de VPS Anaconda
VPS Anaconda,
conda listo en segundos.
VPS Python para data science en AMD EPYC + NVMe. Jupyter, pandas y scikit-learn preconfigurados.
Cloud independiente, desde 2008. Desde $2.48/mes · acceso SSH por SSH en 60 segundos.
Desde $2.48/mo · 50% de descuento · Sin tarjeta de crédito
~ ssh root@conda-ams-001
conectado
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
Resolviendo entorno: completado
Descargando y extrayendo paquetes... completado
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server ejecutándose en https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS de un vistazo
Cloudzy funciona con Anaconda y Miniconda en los planes Linux VPS con 12 regiones, desde $2.48 per month. Los planes van desde 512 MB to 64 GB DDR5 on almacenamiento NVMe con 40 Gbps enlaces de subida. Arranca JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy y CPU PyTorch en menos de cinco minutos; el aprovisionamiento tarda 60 segundos. Cloudzy opera de forma independiente desde 2008, atiende Más de 122.000 desarrolladores, y tiene valoración de 4.6 / 5 by 728+ reviewers en Trustpilot.
- Precio inicial
- $2.48 / month
- Pila
- Anaconda · Miniconda
- Aprovisionamiento
- 60 segundos
- Regiones
- 12 ubicaciones en todo el mundo
- Acuerdo de nivel de servicio de tiempo de disponibilidad
- 99.95%
- Reembolso
- 14 días
Por qué los científicos de datos eligen Cloudzy
Un entorno de trabajo que no falla.
Cuatro razones para ejecutar tus notebooks en un servidor de verdad.
AMD EPYC + NVMe
CPU de última generación, almacenamiento NVMe exclusivo, memoria DDR5. pandas lee un CSV de 5 GB en segundos, no en minutos.
Reembolso en 14 días
Prueba Anaconda en Cloudzy con un notebook real. Cancela en los primeros 14 días si no te convence. Sin costes de configuración.
99,95 % de disponibilidad
Deja una pipeline larga de pandas corriendo toda la noche y vuelve a un notebook activo. El SLA de los últimos 30 días está disponible en status.cloudzy.com.
Ingenieros en el chat
¿Atascado con un conflicto de entorno conda a medianoche? Te respondemos en minutos, ingenieros de verdad, no agentes con guiones.
Elige tu stack
El stack de datos Python.
Preconfigurado, un clic.
Anaconda para la distribución completa de Python (~3 GB con todo lo científico), Miniconda si prefieres algo más ligero. JupyterLab escucha en el puerto 8888, pandas lee parquet desde tu NVMe en milisegundos, scikit-learn entrena en núcleos EPYC. Las imágenes con CUDA están en los planes GPU.
conda, pip, mamba, poetry, tú eliges
Anaconda
Distribución completa
Miniconda
Instalador mínimo
JupyterLab
IDE de notebooks
pandas
DataFrames
NumPy
Arrays · álgebra lineal
scikit-learn
Modelos de ML
PyTorch CPU
Aprendizaje profundo
TensorFlow
Inferencia CPU
Casos de uso
Qué suelen ejecutar los usuarios
Anaconda VPS
Ingeniería de datos con pandas
Procesa CSVs, archivos parquet y extracciones SQL que no caben en la RAM de tu portátil. Monta un volumen NVMe de 1 TB, asígnale 16 GB y termina antes de comer.
Entrenamiento con scikit-learn
Random forests, gradient boosting y XGBoost sobre datasets reales. La velocidad por núcleo de EPYC supera a los CPU de cualquier portátil, y puedes dejar un barrido de 6 horas corriendo mientras duermes.
Investigación cuantitativa
Backtests, análisis de factores y simulaciones Monte Carlo sobre datos tick de varios años. El entorno fijo de Conda hace que los notebooks sean reproducibles en todo el equipo.
ETL y pipelines
Programa un script Python gestionado con conda mediante cron o systemd, conecta con un API, transforma los datos y escribe en S3 o en Postgres. Mucho más limpio que ejecutarlo en un portátil.
Docencia y tutoriales
Levanta entornos Anaconda idénticos para un taller. `conda env export` una sola vez, `conda env create` para cada alumno. Sin el clásico "en mi máquina funciona".
60s
Aprovisionamiento
40 Gbps
Enlace ascendente
Solo NVMe
Almacenamiento
12
Regiones
99.95%
Acuerdo de nivel de servicio de tiempo de disponibilidad
14 días
Reembolso
Red global
12 regiones. Cuatro continentes.
Ejecuta tus notebooks cerca de tus datos.
Entrena donde viven tus datos. EU, US, ME, Asia: elige la región desde la que lee tu bucket de S3 o tu Postgres.
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
Precios
Paga solo por lo que usas. Así de simple.
Por hora, mensual o anual. Sin tarifas de salida. Sin compromisos. Actualmente 50% de descuento todos los planes.
1 GB DDR5
Notebooks Jupyter rápidos · Tutoriales
$3.48 /mes
$6.95/mo −50%
Desplegar ahora
Reembolso en 14 días
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Compatible con Conda / Miniconda
- SSH root · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Conjuntos de datos pequeños
$7.475 /mes
$14.95/mo −50%
Desplegar ahora
Reembolso en 14 días
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Compatible con Conda / Miniconda
- SSH root · KVM
El más popular
4 GB DDR5
scikit-learn · Conjuntos de datos reales
$14.47 /mes
$28.95/mo −50%
Desplegar ahora
Reembolso en 14 días
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Compatible con Conda / Miniconda
- SSH root · KVM
El más popular
8 GB DDR5
DL en CPU · Trabajos con datos pesados
$26.475 /mes
$52.95/mo −50%
Desplegar ahora
Reembolso en 14 días
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Compatible con Conda / Miniconda
- SSH root · KVM
Preguntas frecuentes. Anaconda VPS
Preguntas frecuentes, respuestas directas.
¿Qué es un Anaconda VPS?
Un Anaconda VPS es un servidor cloud Linux con la distribución Anaconda Python preinstalada (o disponible con un clic). Incluye conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab y más de 7.000 paquetes de ciencia de datos, todo aislado de tu portátil, accesible por SSH desde cualquier lugar y listo en 60 segundos.
¿Miniconda o Anaconda? ¿Cuál instalo?
Elige Miniconda si quieres la instalación más ligera y solo los paquetes que realmente necesitas. Elige Anaconda Distribution si prefieres tener el stack científico completo de Python (~3 GB) listo para usar desde el principio. Ambas opciones están disponibles como imágenes de un clic sobre Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, y puedes cambiar después con `conda install anaconda` o al revés.
¿Puedo ejecutar JupyterLab en un Cloudzy VPS?
Sí. Arranca JupyterLab con `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, abre el puerto en el firewall del panel y apunta tu navegador a `https://your-ip:8888`. Para una configuración privada, usa un túnel SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`): no necesitas reglas de firewall y el tráfico va cifrado.
¿Cuánta RAM necesito para trabajar en ciencia de datos?
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/.
¿Es compatible con cargas de trabajo GPU?
Los planes Anaconda VPS de esta página son exclusivamente CPU, diseñados para pandas, scikit-learn y CPU PyTorch/TensorFlow. Para CUDA, RAPIDS o entrenamiento de modelos a gran escala, consulta /gpu-vps/ y /deep-learning-gpu/. Anaconda también se instala sin problemas en esos planes.
¿Qué tan rápido es el aprovisionamiento?
Una vez confirmado el pago, tu VPS estará activo en 60 segundos. Anaconda o Miniconda se instalan en 2-3 minutos adicionales con la imagen de un clic, o en menos de 60 segundos con el instalador curl de Miniconda. Tendrás `conda --version` funcionando en menos de cinco minutos en total.
¿Puedo compartir entornos con mi equipo?
Sí. `conda env export > environment.yml` genera un archivo portable que tus compañeros pueden recrear con `conda env create -f environment.yml`. El VPS es accesible por SSH, así que varios usuarios pueden trabajar en el mismo servidor o cada uno puede desplegar el suyo desde $2.48/mes.
¿Tengo acceso root?
Sí. Cada VPS de Cloudzy incluye acceso root por SSH y control total del kernel. Instala paquetes del sistema con `apt`, configura servicios systemd para trabajos de entrenamiento prolongados, monta volúmenes NVMe externos o ejecuta Docker junto a conda. Sin restricciones de sandbox.
¿Puedo actualizar si mi dataset crece?
Sí. CPU, vCPU y almacenamiento se ajustan desde el panel, y la mayoría de las actualizaciones se completan en menos de 60 segundos sin tiempo de inactividad. Empieza con 1 GB para aprender y salta a 16 GB cuando tus notebooks lo necesiten. La facturación por horas significa que no estás atado a ningún plan.
¿Hay garantía de devolución?
Sí, 14 días desde la compra, reembolso completo, sin preguntas. Prueba Anaconda en Cloudzy con una carga de trabajo real en notebooks y comprueba si la latencia, el rendimiento y el soporte están a la altura de lo que has usado antes.
Listo cuando tú lo estés.
Conda listo en 60 segundos.
Elige un plan, elige una región, haz clic. JupyterLab abierto antes de que tu café esté listo.
Sin tarjeta de crédito · Garantía de devolución de 14 días · Cancela cuando quieras