Server notebook Jupyter
Esegui JupyterLab su un IP statico che non è il tuo laptop. Chiudi il coperchio, allenati, torna domani. Accoppia con un compagno di squadra condividendo lo stesso endpoint SSH.
Hosting VPS Anaconda
Anaconda VPS,
conda in pochi secondi.
Python VPS per scienza dei dati su AMD EPYC + NVMe. Jupyter, panda, scikit-learn pronto.
Cloud indipendente, dal 2008. Da 2,48 $/mese · SSH root in 60 secondi.
A partire da $2.48/mo · 50% di sconto · Nessuna carta di credito richiesta
~ ssh root@conda-ams-001
collegato
root@conda-ams-001:~# conda --version
conda 24.5.0
root@conda-ams-001:~# conda create -n ml python=3.11 panda scikit-learn -y
Ambiente di risoluzione: fatto
Download ed estrazione dei pacchetti... fatto
root@conda-ams-001:~# conda attiva ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server è in esecuzione su https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS in sintesi
Cloudzy corre Anaconda E Miniconda sui piani VPS Linux in tutto 12 regioni, a partire da 2,48 $ al mese. I piani vanno da 512 MB to 64 GB DDR5 on Storage NVMe con 40 Gbps uplink. Avvia JupyterLab, panda, scikit-learn, NumPy e CPU PyTorch in meno di cinque minuti, il provisioning richiede 60 secondi. Da allora Cloudzy ha operato in modo indipendente 2008, serve Oltre 122.000 sviluppatori, ed è valutato 4.6 / 5 by 708+ reviewers su Trustpilot.
- Prezzo iniziale
- 2,48 $ / mese
- Pila
- Anaconda · Miniconda
- Fornitura
- 60 secondi
- Regioni
- 12 nel mondo
- SLA di uptime
- 99.95%
- Rimborso
- 14 giorni
Perché i data scientist scelgono Cloudzy
Uno spazio di lavoro che resta sveglio.
Quattro motivi per cui i tuoi notebook appartengono a un server reale.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC di ultima generazione, storage solo NVMe, memoria DDR5. panda legge un CSV da 5 GB in pochi secondi, non in minuti.
Rimborso entro 14 giorni
Prova Anaconda su Cloudzy con un vero notebook. Annulla entro 14 giorni se non va bene. Nessun costo di installazione.
Tempo di attività del 99,95%.
Esegui una lunga pipeline di panda durante la notte, torna a un notebook in esecuzione. SLA degli ultimi 30 giorni monitorato su status.cloudzy.com.
Tecnici in chat
Bloccato su un conflitto conda env a mezzanotte? Rispondiamo in pochi minuti, ingegneri, non lettori di script.
Scegli il tuo stack
Lo stack di dati Python.
Precotto, un clic.
Anaconda per la distribuzione scientifica completa di Python da ~3 GB, Miniconda se vuoi snellire. JupyterLab ascolta sulla porta 8888, Pandas legge il parquet dal tuo NVMe in millisecondi, scikit-learn si allena sui core EPYC. Le immagini CUDA sono nei piani GPU.
conda, pip, mamba, poesia, la tua chiamata
Anaconda
Distribuzione completa
Miniconda
Programma di installazione minimo
JupyterLab
IDE del taccuino
panda
Frame di dati
NumPy
Array · linalg
scikit-impara
Modelli ML
CPU PyTorch
Apprendimento profondo
TensorFlow
Inferenza della CPU
Casi d'uso
Su cosa corrono le persone
Anaconda VPS.
Data engineering con Pandas
Crunch CSV, file parquet ed estratti SQL che non si adattano alla RAM del tuo laptop. Monta un volume NVMe da 1 TB, aggiungi 16 GB e finisci prima di pranzo.
addestramento con scikit-learn
Foreste casuali, potenziamento del gradiente, XGBoost su set di dati reali. La velocità per core di EPYC batte le CPU dei laptop e puoi lasciare in esecuzione una scansione di 6 ore mentre dormi.
Ricerca quantitativa
Backtest, analisi fattoriale, Monte Carlo su dati tick pluriennali. L'ambiente bloccato di Conda rende i notebook riproducibili in tutto il team.
ETL e condutture
Pianifica uno script Python gestito da conda con cron o systemd, seleziona un'API, trasforma, scrivi su S3 o Postgres. Più pulito che eseguirlo su un laptop.
Insegnamento ed esercitazioni
Crea ambienti Anaconda identici per un workshop. "conda env export" una volta, "conda env create" per ogni studente. No "funziona sulla mia macchina".
60s
Fornitura
40 Gbps
Collegamento in salita
Solo NVMe
Storage
12
Regioni
99.95%
SLA di uptime
14 giorni
Rimborso
Rete globale
12 regioni. Quattro continenti.
Avvicina il tuo notebook ai tuoi dati.
Addestra dove risiedono i tuoi dati. UE, USA, ME, Asia: scegli la regione da cui legge il tuo bucket S3 o 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
Prezzi
Paghi solo ciò che usi. Tutto qui.
A ore, mensile o annuale. Niente costi di egress. Nessun vincolo. Attualmente Sconto del 50%. tutti i piani.
1 GB DDR5
Quaderni Jupyter rapidi · Tutorial
$3.48 /mese
$6.95/mo −50%
Distribuisci ora
Rimborso entro 14 giorni
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda pronta
- SSH root · KVM
2 GB DDR5
Panda / NumPy · Piccoli set di dati
$7.475 /mese
$14.95/mo −50%
Distribuisci ora
Rimborso entro 14 giorni
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda pronta
- SSH root · KVM
Il più scelto
4 GB DDR5
scikit-learn · Set di dati reali
$14.47 /mese
$28.95/mo −50%
Distribuisci ora
Rimborso entro 14 giorni
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda pronta
- SSH root · KVM
Il più scelto
8 GB DDR5
DL sulla CPU · Lavori di dati pesanti
$26.475 /mese
$52.95/mo −50%
Distribuisci ora
Rimborso entro 14 giorni
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda/Miniconda pronta
- SSH root · KVM
Domande frequenti. Anaconda VPS
Domande frequenti, risposte chiare.
Cos'è un VPS Anaconda?
Un VPS Anaconda è un server cloud Linux con la distribuzione Anaconda Python preinstallata (o pronta con un clic). Ottieni conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab e oltre 7.000 pacchetti di scienza dei dati, tutti isolati dal tuo laptop, raggiungibili tramite SSH da qualsiasi luogo e attivi in 60 secondi.
Anaconda o Miniconda, quale devo installare?
Scegli Miniconda se desideri il minimo ingombro e solo i pacchetti che utilizzi effettivamente. Scegli Anaconda Distribution se vuoi che lo stack Python scientifico completo da ~3 GB sia pronto all'uso. Entrambi vengono forniti come immagini con un clic su Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS e puoi passare in seguito con `conda install anaconda` o viceversa.
Posso eseguire JupyterLab su un VPS Cloudzy?
SÌ. Avvia JupyterLab con `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, apri la porta nel firewall del pannello e punta il browser su `https://your-ip:8888`. Per una configurazione privata, esegui il tunneling tramite SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`), non sono necessarie regole firewall e il traffico è crittografato.
Di quanta RAM ho bisogno per il lavoro di 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/.
Supporta i carichi di lavoro GPU?
I piani VPS Anaconda qui sono solo CPU, sono creati per panda, scikit-learn e CPU PyTorch/TensorFlow. Per CUDA, RAPIDS o formazione su modelli su larga scala, vedere /gpu-vps/ e /deep-learning-gpu/. Anaconda si installa in modo pulito anche su questi piani.
Quanto è veloce l'attivazione?
Una volta confermato il pagamento, il tuo VPS sarà attivo in 60 secondi. Anaconda o Miniconda si installa in altri 2-3 minuti tramite l'immagine con un clic o in meno di 60 secondi per Miniconda dal programma di installazione di curl. Avrai `conda --version` funzionante in meno di cinque minuti in totale.
Posso condividere gli ambienti con il mio team?
SÌ. "conda env Export > Environment.yml" produce un file portatile che i tuoi compagni di squadra possono ricreare con "conda env create -f Environment.yml". Il VPS è raggiungibile tramite SSH in modo che più utenti possano accoppiarsi sulla stessa scatola, oppure ognuno può distribuire il proprio a partire da $ 2,48/mese.
C'è l'accesso root?
Sì, ogni VPS Cloudzy viene fornito con SSH root e controllo completo del kernel. Installa pacchetti di sistema con "apt", configura servizi systemd per lavori di formazione di lunga durata, monta volumi NVMe esterni o esegui Docker insieme a conda. Nessuna restrizione sandbox.
Posso eseguire l'aggiornamento se il mio set di dati cresce?
SÌ. RAM, vCPU e spazio di archiviazione vengono ridimensionati in tempo reale dal pannello, la maggior parte degli aggiornamenti viene completata in meno di 60 secondi senza tempi di inattività. Inizia da 1 GB per imparare, passa a 16 GB quando i tuoi notebook ne hanno bisogno. La fatturazione oraria significa che non sei vincolato a un livello.
C'è la garanzia di rimborso?
Sì, 14 giorni dall'acquisto, rimborso completo, senza fare domande. Prova Anaconda su Cloudzy con un carico di lavoro reale su un notebook e decidi se la latenza, le prestazioni e il supporto reggono rispetto a ciò che hai utilizzato in precedenza.
Pronti quando lo sei tu.
Conda su in 60 secondi.
Scegli un piano, scegli una regione, fai clic. JupyterLab aperto prima del tuo caffè.
Nessuna carta di credito richiesta · Rimborso entro 14 giorni · Annulla quando vuoi