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.
Ettől $7.48/mo · 50% kedvezmény · Nincs szükség hitelkártyára
~ ssh root@vps-fra-001
csatlakozva
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 üzemeltet Jupyter Notebook VPS példányok ezektől 13 régió világszerte, kezdő ár $7.48 / month. Minden VPS AMD EPYC vele DDR5 memória, NVMe tárhely, és egy 40 Gbps feltöltés. Futtasson JupyterLab vagy klasszikus Jupyter NGINX mögött, ingyenes TLS-vel. GPU csomagok elérhetők ML-tanításhoz. Az Cloudzy 2008 óta független 2008, kiszolgálja 122 000+ fejlesztő, és értékelése 4.6/5 by 679+ értékelő a Trustpiloton.
- Kezdő ár
- $7.48 / month
- Kiépítés
- 60 másodperc
- Régiók
- 13 világszerte
- Uptime SLA
- 99.95%
- Pénzvisszafizetés
- 14 nap
- Alapított
- 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-en. A munkaterhelések terhelés alatt is gyorsak maradnak.
Root SSH hozzáférés
Teljes irányítás a stack felett. Telepítsen csomagokat, hangoljon konfigurációkat, futtasson cron jobokat, telepítsen git-en keresztül. Nincsenek korlátozások.
13 régió
Telepítsen olyan közel a felhasználóihoz, amennyire a fizika engedi. Medián P50 latencia 10 ms alatt NA/EU-ban.
Valódi emberi támogatás
Chateljen mérnökökkel, akik ismerik a stackjét, nem szkriptolvasókkal. Medián megoldás 1 órán belül.
A stack, amit futtatni fog
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.
Egy kattintásos marketplace képek minden csomagban
JupyterLab
Legújabb stabil
Jegyzetfüzet
Klasszikus felület
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
Felhasználási esetek
Valós Jupyter munkaterhelések
amelyeknek valódi VPS kell.
ML modell képzése
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.
Tanítás / műhelyek
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
Kiépítés
40 Gbps
Felfelé mutató kapcsolat
Csak NVMe
Tárolás
12
Régiók
99.95%
Uptime SLA
14 nap
Pénzvisszafizetés
Globális hálózat
13 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
Árazás
Csak a felhasznált erőforrásokért fizet. Ennyi.
Óránként, havonta vagy évente. Jelenleg 50% kedvezmény minden csomag.
1 GB DDR5
Light · Személyes használat
$3.48 /hó
$6.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Éles · Kis csapat
$7.475 /hó
$14.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
Legnépszerűbb
4 GB DDR5
Éles · Több oldal
$14.47 /hó
$28.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Nehéz munkaterhelések
$26.475 /hó
$52.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
GYIK. Jupyter VPS
Gyakori kérdések, egyenes válaszok.
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. Bármikor lemondható a panelből az első két hétben.
Készen állunk, amikor Ön is.
Jupyter VPS egy perc alatt.
Válasszon régiót, kattintson a telepítésre. Ebéd előtt működni fog.
Nincs szükség hitelkártyára · 14 napos pénzvisszafizetési garancia · Bármikor lemondható