Serveur Jupyter notebook
Faites tourner JupyterLab sur une IP fixe, sans dépendre de votre ordinateur. Fermez le capot, lancez l'entraînement, revenez demain. Travaillez à plusieurs en partageant le même endpoint SSH.
Hébergement VPS Anaconda
VPS Anaconda,
Opérationnel en quelques secondes.
VPS Python data science sur AMD EPYC + NVMe. Jupyter, pandas et scikit-learn prêts à l'emploi.
Cloud indépendant, depuis 2008. À partir de 2,48 $/mois · accès SSH root en 60 secondes.
À partir de $2.48/mo · 50 % de réduction · Sans carte bancaire
~ ssh root@conda-ams-001
connecté
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
Résolution de l'environnement : terminée
Téléchargement et extraction des paquets... terminés
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server est en cours d'exécution sur https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS en un coup d'œil
Cloudzy fonctionne sous Anaconda et Miniconda sur les offres Linux VPS à travers 12 régions, à partir de $2.48 per month. Les offres vont de 512 MB to 64 GB DDR5 on stockage NVMe avec 40 Gbps liens montants. Démarrez JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy et CPU PyTorch en moins de cinq minutes, le provisionnement prend 60 secondes. Cloudzy opère en toute indépendance depuis 2008, et sert 122 000+ développeurs, et est noté 4.6 / 5 by 728+ reviewers sur Trustpilot.
- Prix de départ
- $2.48 / month
- Pile
- Anaconda · Miniconda
- Provisionnement
- 60 secondes
- Régions
- 12 dans le monde
- Temps de disponibilité SLA
- 99.95%
- Remboursement garanti
- 14 jours
Pourquoi les data scientists choisissent Cloudzy
Un environnement de travail qui reste disponible.
Quatre raisons de faire tourner vos notebooks sur un vrai serveur.
AMD EPYC + NVMe
CPU de dernière génération, stockage NVMe exclusif, mémoire DDR5. pandas lit un CSV de 5 GB en quelques secondes, pas en quelques minutes.
Remboursement sous 14 jours
Essayez Anaconda sur Cloudzy avec un vrai notebook. Annulez dans les 14 jours si ça ne vous convient pas. Sans frais d'installation.
99,95 % de disponibilité
Lancez un long pipeline pandas pour la nuit, retrouvez votre notebook toujours actif au matin. La disponibilité sur les 30 derniers jours (SLA) est suivie sur status.cloudzy.com.
Des ingénieurs sur le chat
Bloqué sur un conflit d'environnement conda en pleine nuit ? Nos ingénieurs répondent en quelques minutes, pas des agents qui lisent un script.
Choisissez votre stack
La stack data Python.
Préconfigurée, en un clic.
Anaconda pour la distribution scientifique Python complète (~3 GB), Miniconda si vous préférez rester léger. JupyterLab écoute sur le port 8888, pandas lit les fichiers parquet depuis votre NVMe en quelques millisecondes, scikit-learn s'entraîne sur EPYC cœurs. Les images CUDA sont disponibles sur les plans GPU.
conda, pip, mamba, poetry, à vous de choisir
Anaconda
Distribution complète
Miniconda
Installateur minimal
JupyterLab
IDE notebook
pandas
DataFrames
NumPy
Tableaux · algèbre linéaire
scikit-learn
Modèles ML
PyTorch CPU
Apprentissage profond
TensorFlow
Inférence CPU
Cas d'usage
Ce que les gens font tourner
Anaconda VPS.
Ingénierie de données avec pandas
Traitez des CSV, des fichiers parquet et des exports SQL trop volumineux pour la RAM de votre machine. Montez un volume NVMe de 1 TB, allouez 16 GB, et terminez avant le déjeuner.
Entraînement scikit-learn
Forêts aléatoires, gradient boosting, XGBoost sur des jeux de données réels. La vitesse par cœur de EPYC dépasse les CPU des laptops, et vous pouvez laisser un sweep de 6 heures tourner pendant la nuit.
Recherche quantitative
Backtests, analyse de facteurs, Monte Carlo sur des données tick multi-années. L'environnement épinglé de Conda rend les notebooks reproductibles dans toute l'équipe.
ETL et pipelines
Planifiez un script Python géré par conda avec cron ou systemd, appelez une API, transformez les données, écrivez vers S3 ou Postgres. Plus propre qu'une exécution locale.
Formation et tutoriels
Déployez des environnements Anaconda identiques pour un atelier. `conda env export` une fois, `conda env create` pour chaque étudiant. Fini le "ça marche sur ma machine".
60s
Provisionnement
40 Gbps
Liaison montante
NVMe uniquement
Stockage
12
Régions
99.95%
Temps de disponibilité SLA
14 jours
Remboursement garanti
Réseau mondial
12 régions. Quatre continents.
Déployez votre notebook au plus près de vos données.
Entraînez vos modèles là où vos données se trouvent. EU, US, ME, Asie : choisissez la région depuis laquelle votre bucket S3 ou Postgres lit.
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
Tarifs
Payez ce que vous consommez. C'est tout.
À l'heure, au mois ou à l'année. Sans frais de sortie. Sans engagement. Actuellement 50 % de réduction tous les plans.
1 GB DDR5
Notebooks Jupyter rapides · Tutoriels
$3.48 /mois
$6.95/mo −50 %
Déployer maintenant
Remboursement sous 14 jours
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda prêt à l'emploi
- Accès SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Petits jeux de données
$7.475 /mois
$14.95/mo −50 %
Déployer maintenant
Remboursement sous 14 jours
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda prêt à l'emploi
- Accès SSH · KVM
Le plus populaire
4 GB DDR5
scikit-learn · Jeux de données réels
$14.47 /mois
$28.95/mo −50 %
Déployer maintenant
Remboursement sous 14 jours
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda prêt à l'emploi
- Accès SSH · KVM
Le plus populaire
8 GB DDR5
DL sur CPU · Traitements lourds
$26.475 /mois
$52.95/mo −50 %
Déployer maintenant
Remboursement sous 14 jours
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda prêt à l'emploi
- Accès SSH · KVM
FAQ. Anaconda VPS
Questions fréquentes, réponses directes.
Qu'est-ce qu'un Anaconda VPS ?
Un Anaconda VPS est un serveur cloud Linux avec la distribution Anaconda Python préinstallée (ou disponible en un clic). Vous disposez de conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab et plus de 7 000 packages de data science, tous isolés de votre machine locale, accessibles via SSH depuis n'importe où, et opérationnels en 60 secondes.
Anaconda ou Miniconda, lequel choisir ?
Choisissez Miniconda si vous voulez une installation légère avec uniquement les packages dont vous avez besoin. Choisissez la distribution Anaconda si vous voulez la pile Python scientifique complète (~3 Go) prête à l'emploi. Les deux sont disponibles en images en un clic sur Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, et vous pouvez basculer de l'un à l'autre avec `conda install anaconda` ou l'inverse.
Puis-je exécuter JupyterLab sur un Cloudzy VPS ?
Oui. Démarrez JupyterLab avec `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, ouvrez le port dans le pare-feu du panneau, puis pointez votre navigateur vers `https://your-ip:8888`. Pour une configuration privée, tunnelisez via SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`) : aucune règle de pare-feu requise et le trafic est chiffré.
De combien de RAM ai-je besoin pour du travail de data science ?
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/.
Cela prend-il en charge les charges de travail GPU ?
Les plans Anaconda VPS proposés ici sont exclusivement CPU, conçus pour pandas, scikit-learn et CPU PyTorch/TensorFlow. Pour CUDA, RAPIDS ou l'entraînement de modèles à grande échelle, consultez /gpu-vps/ et /deep-learning-gpu/. Anaconda s'installe sans problème sur ces plans également.
Combien de temps prend le déploiement ?
Une fois le paiement confirmé, votre VPS est opérationnel en 60 secondes. Anaconda ou Miniconda s'installe en 2 à 3 minutes supplémentaires via l'image en un clic, ou en moins de 60 secondes pour Miniconda via le programme d'installation curl. Vous aurez `conda --version` fonctionnel en moins de cinq minutes au total.
Puis-je partager des environnements avec mon équipe ?
Oui. `conda env export > environment.yml` génère un fichier portable que vos collègues peuvent recréer avec `conda env create -f environment.yml`. Le VPS est accessible via SSH, ce qui permet à plusieurs utilisateurs de travailler sur la même machine, ou à chacun de déployer la sienne à partir de 2,48 $/mois.
Ai-je un accès root ?
Oui, chaque VPS Cloudzy est livré avec un accès SSH root et un contrôle total du noyau. Installez des paquets système avec `apt`, configurez des services systemd pour les tâches d'entraînement longues, montez des volumes NVMe externes ou exécutez Docker aux côtés de conda. Aucune restriction de sandbox.
Puis-je passer à une offre supérieure si mon jeu de données grossit ?
Oui. RAM, vCPU et le redimensionnement du stockage se font directement depuis le panneau de contrôle. La plupart des mises à niveau s'effectuent en moins de 60 secondes, sans interruption de service. Commencez avec 1 Go pour vous familiariser, passez à 16 Go quand vos notebooks l'exigent. La facturation à l'heure vous évite d'être bloqué sur une formule.
Y a-t-il une garantie de remboursement ?
Oui, 14 jours après l'achat, remboursement intégral, sans conditions. Testez Anaconda sur Cloudzy avec un vrai workload de notebooks et voyez si la latence, les performances et le support tiennent la comparaison avec ce que vous utilisiez avant.
Prêt quand vous l'êtes.
Conda opérationnel en 60 secondes.
Choisissez un plan, une région, cliquez. JupyterLab est ouvert avant que votre café refroidisse.
Sans carte bancaire · Remboursement garanti sous 14 jours · Résiliation à tout moment