Serveur de bloc-notes Jupyter
Exécutez JupyterLab sur une adresse IP statique qui n'est pas votre ordinateur portable. Fermez le couvercle, entraînez-vous, revenez demain. Associez-vous à un coéquipier en partageant le même point de terminaison SSH.
Hébergement VPS Anaconda
Anaconda VPS,
conda en quelques secondes.
VPS de science des données Python sur AMD EPYC + NVMe. Jupyter, pandas, prêts pour scikit-learn.
Cloud indépendant, depuis 2008. À partir de 2,48 $/mois · SSH root en 60 secondes.
À partir de $2.48/mo · 50 % de réduction · Pas de carte requise
~ 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
Environnement de résolution : terminé
Téléchargement et extraction des packages... terminé
root@conda-ams-001 :~# conda activer ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Le serveur Jupyter s'exécute sur https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001 :~# _
Anaconda VPS en un coup d'oeil
Cloudzy court Anaconda et Miniconde sur les forfaits Linux VPS à travers 12 régions, à partir de 2,48 $ par mois. Les offres vont de 512 MB to 64 GB DDR5 on Stockage NVMe avec 40 Gbps liaisons montantes. Lancez JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy et CPU PyTorch en moins de cinq minutes, le provisionnement prend 60 secondes. Cloudzy fonctionne de manière indépendante depuis 2008, sert Plus de 122 000 développeurs, et est noté 4.6 / 5 by 708+ reviewers sur Trustpilot.
- Prix de départ
- 2,48 $ / mois
- Empiler
- Anaconda · Miniconda
- Approvisionnement
- 60 secondes
- Régions
- 12 dans le monde
- SLA de disponibilité
- 99.95%
- Remboursement
- 14 jours
Pourquoi les data scientists choisissent Cloudzy
Un espace de travail qui reste debout.
Quatre raisons pour lesquelles vos notebooks appartiennent à un vrai serveur.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC de dernière génération, stockage NVMe uniquement, mémoire DDR5. pandas lit un CSV de 5 Go 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 cela ne convient pas. Aucun frais d'installation.
99,95 % de disponibilité
Exécutez un long pipeline pandas pendant la nuit, revenez à un ordinateur portable en cours d'exécution. SLA des 30 derniers jours suivi sur status.cloudzy.com.
Des ingénieurs sur le chat
Coincé sur un conflit d'environnement conda à minuit ? Nous répondons en quelques minutes, ingénieurs, pas lecteurs de scripts.
Choisissez votre pile
La pile de données Python.
Précuit, un clic.
Anaconda pour la distribution Python scientifique complète d'environ 3 Go, Miniconda si vous voulez du lean. JupyterLab écoute sur le port 8888, pandas lit le parquet de votre NVMe en millisecondes, scikit-learn s'entraîne sur les cœurs EPYC. Les images CUDA sont sur les plans GPU.
conda, pip, mamba, poésie, ton appel
Anaconda
Distribution complète
Miniconde
Installateur minimal
Laboratoire Jupyter
IDE de bloc-notes
pandas
Trames de données
NumPy
Tableaux · linalg
scikit-apprendre
Modèles ML
CPU PyTorch
Apprentissage profond
TensorFlow
Inférence CPU
Cas d'usage
Sur quoi les gens courent
Anaconda VPS.
Ingénierie des données Pandas
Crunchez les CSV, les fichiers Parquet et les extraits SQL qui ne rentrent pas dans la RAM de votre ordinateur portable. Montez un volume NVMe de 1 To, ajoutez-y 16 Go, terminez avant le déjeuner.
formation scikit-learn
Forêts aléatoires, boosting de gradient, XGBoost sur des ensembles de données réels. La vitesse par cœur d'EPYC bat celle des processeurs d'ordinateurs portables et vous pouvez laisser un balayage de 6 heures pendant que vous dormez.
Recherche quantitative
Backtests, analyse factorielle, Monte Carlo sur données ticks pluriannuelles. L'environnement épinglé de Conda rend les blocs-notes reproductibles au sein de l'équipe.
ETL et pipelines
Planifiez un script Python géré par conda avec cron ou systemd, appuyez sur une API, transformez, écrivez sur S3 ou Postgres. Plus propre que de l’exécuter sur un ordinateur portable.
Enseignements et tutoriels
Créez des environnements Anaconda identiques pour un atelier. « conda env export » une fois, « conda env create » pour chaque étudiant. Aucun "fonctionne sur ma machine".
60s
Approvisionnement
40 Gbps
Liaison montante
NVMe uniquement
Stockage
12
Régions
99.95%
SLA de disponibilité
14 jours
Remboursement
Réseau mondial
12 régions. Quatre continents.
Déposez votre ordinateur portable à proximité de vos données.
Entraînez-vous là où se trouvent vos données. UE, États-Unis, ME, Asie, choisissez la région à partir de laquelle votre compartiment 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 utilisez. C'est tout.
À l'heure, au mois ou à l'année. Pas de frais de sortie. Sans engagement. Actuellement 50% de réduction toutes les offres.
1 GB DDR5
Cahiers 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
- SSH root · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Petits ensembles 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
- SSH root · KVM
Le plus choisi
4 GB DDR5
scikit-learn · Ensembles 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
- SSH root · KVM
Le plus choisi
8 GB DDR5
DL sur CPU · Travaux de données 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
- SSH root · KVM
FAQ. VPS Anaconda
Questions fréquentes, réponses directes.
Qu'est-ce qu'un VPS Anaconda ?
Un VPS Anaconda est un serveur cloud Linux avec la distribution Anaconda Python préinstallée (ou prête en un clic). Vous obtenez conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab et plus de 7 000 packages de science des données, tous isolés de votre ordinateur portable, accessibles via SSH depuis n'importe où et disponibles en 60 secondes.
Anaconda ou Miniconda, que dois-je installer ?
Choisissez Miniconda si vous souhaitez le plus petit encombrement et uniquement les packages que vous utilisez réellement. Choisissez Anaconda Distribution si vous souhaitez que la pile scientifique Python complète d'environ 3 Go soit prête à l'emploi. Les deux sont livrés sous forme d'images en un clic sur Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, et vous pouvez changer plus tard avec « conda install anaconda » ou vice versa.
Puis-je exécuter JupyterLab sur un VPS Cloudzy ?
Oui. Lancez JupyterLab avec `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, ouvrez le port dans le pare-feu du panneau et pointez votre navigateur sur `https://your-ip:8888`. Pour une configuration privée, tunnelez via SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`), aucune règle de pare-feu n'est nécessaire et le trafic est crypté.
De quelle quantité de RAM ai-je besoin pour les travaux de science des données ?
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/.
Est-ce que cela prend en charge les charges de travail GPU ?
Les plans Anaconda VPS ici sont uniquement CPU, ils sont conçus pour les pandas, scikit-learn et CPU PyTorch/TensorFlow. Pour la formation de modèles CUDA, RAPIDS ou à grande échelle, voir /gpu-vps/ et /deep-learning-gpu/. Anaconda s'installe également proprement sur ces plans.
À quelle vitesse se fait le provisionnement ?
Une fois le paiement confirmé, votre VPS est opérationnel dans 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 à partir du programme d'installation curl. « conda --version » fonctionnera en moins de cinq minutes au total.
Puis-je partager des environnements avec mon équipe ?
Oui. `conda env export > Environment.yml` produit un fichier portable que vos coéquipiers peuvent recréer avec `conda env create -f Environment.yml`. Le VPS est accessible via SSH afin que plusieurs utilisateurs puissent s'associer sur le même boîtier, ou chacun peut déployer le sien à partir de 2,48 $/mois.
Y a-t-il un accès root ?
Oui, chaque VPS Cloudzy est livré avec root SSH et un contrôle complet du noyau. Installez les packages système avec « apt », configurez les services systemd pour les tâches de formation de longue durée, montez des volumes NVMe externes ou exécutez Docker avec conda. Aucune restriction relative au bac à sable.
Puis-je effectuer une mise à niveau si mon ensemble de données s'agrandit ?
Oui. La RAM, le vCPU et le stockage sont redimensionnés en direct depuis le panneau, la plupart des mises à niveau s'effectuent en moins de 60 secondes sans temps d'arrêt. Commencez à 1 Go pour apprendre, passez à 16 Go lorsque vos ordinateurs portables en ont besoin. La facturation horaire signifie que vous n'êtes pas limité à un niveau.
Y a-t-il une garantie de remboursement ?
Oui, 14 jours après l'achat, remboursement complet, sans poser de questions. Essayez Anaconda sur Cloudzy avec une charge de travail réelle pour ordinateur portable et décidez si la latence, les performances et la prise en charge résistent à ce que vous avez utilisé auparavant.
Prêt quand vous l'êtes.
Conda en place dans 60 secondes.
Choisissez un forfait, choisissez une région, cliquez. JupyterLab ouvert avant votre café.
Pas de carte requise · Remboursement sous 14 jours · Résiliation à tout moment