Távoli adatok elemzése
Ha az adatkészleted 50 GB, a laptopod meg csak 16 GB RAM RAM. Indíts egy 32 GB-os VPS-t, másold át az adatokat scp-vel, dolgozz JupyterLab-ban. Ha végeztél, állítsd le.
Jupyter Notebook VPS Hosting
Jupyter, a felhőben.
Futtass notebookokat bármelyik böngészőből.
JupyterLab bármely régióban, GPU-n és tiszta NVMe-n.
Független 2008 óta. SSH, conda, pip, GPU-kész, saját kernelek.
From $7.48/mo · 50% kedvezmény · Bankkártya nem szükséges
~ ssh root@vps-fra-001
connected
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:~# _
A Jupyter VPS röviden
Cloudzy hosts Jupyter Notebook VPS instances from 12 regions worldwide, starting at $7.48 / month. Minden VPS AMD EPYC with DDR5 memory, NVMe storage, and a 40 Gbps uplink. Run JupyterLab vagy klasszikus Jupyter NGINX mögött, ingyenes TLS-vel. GPU csomagok elérhetők ML-tanításhoz. Az Cloudzy 2008 óta független 2008, serves 122,000+ developers, and is rated 4.6/5 by 679+ reviewers on Trustpilot.
- Starting price
- $7.48 / month
- Provisioning
- 60 seconds
- Regions
- 12 worldwide
- Uptime SLA
- 99.95%
- Money-back
- 14 days
- Founded
- 2008
Miért választják a fejlesztők a Cloudzy-t
Egy Jupyter host, ami tényleg működik szakítja meg a munkát a cella közepén.
NVMe + DDR5
Tiszta NVMe-tárhely és DDR5-memória AMD EPYC-n. A munkaterhelés terhelés alatt is gyors marad.
Root SSH hozzáférés
Teljes irányítás a stack felett. Telepíts csomagokat, finomhangold a konfigurációkat, futtass cron jobot, deployolj git-tel. Semmiféle korlátozás.
12 regions
Deployolj olyan közel a felhasználóidhoz, amennyire a fizika engedi. Medián P50 késleltetés 10 ms alatt NA/EU-ban.
Valódi emberi támogatás
Olyanokkal csevegj, akik ismerik a stackedet, nem forgatókönyvet olvasnak fel. Medián megoldási idő 1 óra alatt.
A stack, amit futtatni fogsz
Minden Jupyter-függőség.
conda + pip készen áll.
Modern Python conda/miniconda, JupyterLab és klasszikus Notebook segítségével, valamint Nginx az TLS megszüntetéséhez. CUDA képek elérhetők az GPU csomagokon.
Egykattintásos marketplace-képek minden csomagban
JupyterLab
Latest stable
Notebook
Classic interface
Python 3.12
conda vagy apt segítségével
conda
Env + csomagkezelő
pip
Szabványos PyPI telepítő
JupyterHub
Többfelhasználós mód
CUDA
GPU gyorsítás (GPU tervek)
Nginx
TLS fordított proxy
Use cases
Valós Jupyter munkaterhelések
amelyekhez valódi VPS kell.
ML model training
GPU tervek előre telepített CUDA-val – A100 vagy RTX 5090 teljesítménnyel a tanításhoz. JupyterLab + PyTorch a böngészőből, Colab-korlátok nélkül.
Hosszan futó számítások
Egyes kísérletek napokig futnak. Indítsd el, és felejtsd el egy Cloudzy VPS-en – nem alszik el a laptop, nem törik meg a kernel, nincs munkamenet-időkorlát.
Csapatmunka JupyterHub-bal
A 12 GB-os csomagon futó JupyterHub lehetővé teszi, hogy a csapat közösen használjon kerneleket és adatokat anélkül, hogy notebookokat kellene e-mailben küldözgetni. Minden felhasználó saját, elkülönített munkamappát kap.
Teaching / workshops
Indíts azonos Jupyter-környezeteket egy workshophoz. Az óradíjas számlázással csak a tényleges munkamenet-órákért fizetsz.
API + notebook kombináció
Fejleszd a modellt Jupyterben, majd tedd elérhetővé a betanított verziót Flask/FastAPI végpontként ugyanazon a VPS-en. Egy szerver, két végpont.
60s
Provisioning
40 Gbps
Uplink
NVMe-only
Storage
12
Regions
99.95%
Uptime SLA
14 days
Money-back
Global network
12 régió. Négy kontinens.
Egy kattintásra.
Helyezd a Jupyter VPS-edet a lehető legközelebb a felhasználóidhoz – amennyire a fizika engedi.
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
Pricing
Csak annyit fizet, amennyit használ. That's it.
Óránként, havonta vagy évente. Jelenleg 50% off all plans.
1 GB DDR5
Light · Személyes használat
$3.48 /mo
$6.95/mo −50%
Deploy now
14 napos visszatérítési garancia
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Production · Kis csapat
$7.475 /mo
$14.95/mo −50%
Deploy now
14 napos visszatérítési garancia
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
Most popular
4 GB DDR5
Production · Több site
$14.47 /mo
$28.95/mo −50%
Deploy now
14 napos visszatérítési garancia
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Heavy workloads
$26.475 /mo
$52.95/mo −50%
Deploy now
14 napos visszatérítési garancia
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
GYIK. Jupyter VPS
Common questions, straight answers.
Mi az a Jupyter Notebook VPS?
A Jupyter Notebook VPS egy virtuális privát szerver, amelyen JupyterLab-ot vagy klasszikus Jupyter Notebook-t futtatsz egy TLS-sel védett URL-en keresztül. Bármely böngészőből elérhető, root SSH-t kapsz a kernelkezeléshez, és a projekt végén egyszerűen leállíthatod.
Hogyan telepítsem a Jupytert?
Telepítsd a minicondát, majd futtasd: `conda install -c conda-forge jupyterlab`. Állíts be egy Nginx fordított proxyt Certbot TLS-sel, adj meg notebook-jelszót, és irányítsd a DNS-t a VPS-re. Az egész körülbelül 20 percet vesz igénybe.
Futtathatom a JupyterHub-ot egy csapatnak?
Igen. A JupyterHub tisztán telepíthető a 8-12 GB-os csomagokra. Minden felhasználó saját Jupyter-szervert kap. Párosítsd PAM-mal vagy OAuth-vel a hitelesítéshez. A legtöbb csapat a szabványos tljh (The Littlest JupyterHub) telepítőt használja.
Mi a helyzet a GPU-gyorsítással ML-hez?
Válassz prémium GPU csomagot a normál CPU helyett. A Cloudzy GPU csomagok tartalmazzák a Nvidia A100-t, RTX 5090-t és RTX 4090-t, előre telepített CUDA-val. Futtass PyTorch-t, TensorFlow-t vagy JAX-t közvetlenül a notebookjaidban.
Elérhető a notebook TLS nélkül is?
Igen – SSH-alagút segítségével: `ssh -L 8888:localhost:8888 root@your-vps`, majd nyisd meg a localhost:8888 címet a böngésződben. Ha csak egyedül dolgozol, teljesen kihagyhatod a Nginx + TLS beállítást.
Megmaradnak a notebookjaim újraindítás után?
Igen. A notebookok lemezen tárolódnak – az újraindítás nem törli őket. Futtasd a JupyterLab-ot systemd-szolgáltatásként, hogy automatikusan elinduljon. Készíts pillanatképet a VPS-ről a nagyobb biztonság érdekében.
Mekkora RAM-t válasszak?
Az adatkészlet méretétől függ. 2 GB elegendő oktatóanyagokhoz, 4-8 GB tipikus pandas + scikit-learn munkához, 16-32 GB nagy adatkeretekhez vagy CPU-alapú mélytanuláshoz. Tényleges betanításhoz GPU csomagot válassz.
Van pénzvisszafizetési garancia?
Igen – 14 nap, teljes visszatérítés, kérdések nélkül. A fiókodból bármikor lemondhatod az első két héten belül.
Készen állunk, ha te is készen vagy.
Jupyter VPS egy perc alatt.
Válassz régiót, kattints a telepítésre. Ebéd előtt már dolgozol.
Nem szükséges bankkártya · 14 napos pénzvisszafizetési garancia · Bármikor lemondható