Server Jupyter notebook
Esegui JupyterLab su un IP statico che non è il tuo laptop. Chiudi il coperchio, avvia il training e torna domani. Condividi lo stesso endpoint SSH con un collega per lavorare insieme.
Hosting VPS Anaconda
Anaconda VPS,
Avvia conda in secondi.
VPS Anaconda per data science su AMD EPYC + NVMe. Pronto per Jupyter, pandas e scikit-learn.
Cloud indipendente, dal 2008. Da $2.48/mese · accesso root SSH in 60 secondi.
A partire da $2.48/mo · 50% di sconto · Nessuna carta di credito richiesta
~ ssh root@conda-ams-001
connesso
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
Risoluzione dell'ambiente: completata
Download e estrazione dei pacchetti... completato
root@conda-ams-001:~# conda activate 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 funziona Anaconda e Miniconda sui piani Linux VPS su 12 regioni, iniziando da $2.48 per month. I piani partono da 512 MB to 64 GB DDR5 on Archiviazione NVMe con 40 Gbps uplink. Avvia JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy e CPU PyTorch in meno di cinque minuti: il provisioning richiede 60 secondi. Cloudzy opera in modo indipendente dal 2008, serve 122.000+ sviluppatori, ed è valutato 4.6 / 5 by 728+ reviewers su Trustpilot.
- Prezzo di partenza
- $2.48 / month
- Stack
- Anaconda · Miniconda
- Provisioning
- 60 secondi
- Regioni
- 12 in tutto il mondo
- Tempo di attività SLA
- 99.95%
- Rimborso del denaro
- 14 giorni
Perché i data scientist scelgono Cloudzy
Uno spazio di lavoro che rimane su.
Quattro motivi per cui i tuoi notebook meritano un server vero.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC di ultima generazione, storage solo NVMe, memoria DDR5. pandas legge un CSV da 5 GB in pochi secondi, non minuti.
Rimborso entro 14 giorni
Prova Anaconda su Cloudzy con un notebook reale. Disdici entro 14 giorni se non fa al caso tuo. Nessun costo di attivazione.
99.95% di disponibilità
Avvia una pipeline pandas lunga tutta la notte e ritrova il notebook ancora attivo al mattino. L'SLA degli ultimi 30 giorni è disponibile su status.cloudzy.com.
Ingegneri in chat
Bloccato su un conflitto conda a mezzanotte? Rispondiamo in pochi minuti: ingegneri veri, non risposte preconfezionate.
Scegli il tuo stack
Lo stack Python per i dati.
Preconfigurato, un clic.
Anaconda per la distribuzione scientifica Python completa (~3 GB), Miniconda se preferisci qualcosa di più leggero. JupyterLab è in ascolto sulla porta 8888, pandas legge file parquet dal tuo NVMe in millisecondi, scikit-learn si addestra su EPYC core. Le immagini CUDA sono disponibili sui piani GPU.
conda, pip, mamba, poetry: scegli tu
Anaconda
Distribuzione completa
Miniconda
Programma di installazione minimo
JupyterLab
Ambiente di sviluppo Notebook
pandas
Cornici dati
NumPy
Array · linalg
scikit-learn
modelli ML
PyTorch CPU
Apprendimento profondo
TensorFlow
Inferenza CPU
Casi d'uso
Cosa usano gli utenti
Anaconda VPS.
Data engineering con pandas
Elabora CSV, file parquet ed estratti SQL che non entrano nella RAM del tuo laptop. Monta un volume NVMe da 1 TB, assegnagli 16 GB di RAM e finisci prima di pranzo.
Training con scikit-learn
Random forest, gradient boosting e XGBoost su dataset reali. La velocità per core di EPYC supera quella dei CPU dei laptop, e puoi lasciare girare una sessione di sweep da 6 ore mentre dormi.
Ricerca quantitativa
Backtest, analisi fattoriale e Monte Carlo su dati tick su più anni. L'ambiente conda con versioni fissate rende i notebook riproducibili su tutto il team.
ETL e pipeline
Pianifica uno script Python gestito da conda con cron o systemd, colpisci un API, trasforma i dati e scrivi su S3 o Postgres. Più pulito che girarlo su un laptop.
Didattica e tutorial
Avvia ambienti Anaconda identici per un workshop. `conda env export` una volta, `conda env create` per ogni studente. Niente più "funziona solo sul mio computer".
60s
Provisioning
40 Gbps
Collegamento ascendente
Solo NVMe
Archiviazione
12
Regioni
99.95%
Tempo di attività SLA
14 giorni
Rimborso del denaro
Rete globale
12 regioni. Quattro continenti.
Porta il tuo notebook vicino ai tuoi dati.
Addestra dove vivono i tuoi dati. EU, US, 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 quello che usi. Ecco fatto.
Ogni ora, mese o anno. Senza costi di trasferimento. Senza vincoli. Attualmente 50% di sconto tutti i piani.
1 GB DDR5
Jupyter notebook veloci · 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 pronto all'uso
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Dataset piccoli
$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 pronto all'uso
- Root SSH · KVM
Più popolare
4 GB DDR5
scikit-learn · Dataset 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 pronto all'uso
- Root SSH · KVM
Più popolare
8 GB DDR5
DL su CPU · Carichi di lavoro 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 pronto all'uso
- Root SSH · KVM
Domande frequenti. Anaconda VPS
Domande frequenti, risposte dirette.
Cos'è un Anaconda VPS?
Un Anaconda VPS è un server cloud Linux con la distribuzione Anaconda Python preinstallata (o disponibile con un clic). Hai conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab e oltre 7.000 pacchetti per la data science, tutto isolato dal tuo laptop, raggiungibile via SSH da qualsiasi posto e attivo in 60 secondi.
Anaconda o Miniconda: quale installare?
Scegli Miniconda se vuoi l'ingombro minimo e solo i pacchetti che usi davvero. Scegli Anaconda Distribution se vuoi l'intero stack scientifico Python (~3 GB) pronto all'uso. Entrambi sono disponibili come immagini one-click su Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, e puoi passare da uno all'altro in seguito con `conda install anaconda` o viceversa.
Posso eseguire JupyterLab su un Cloudzy VPS?
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, usa il tunnel SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`): nessuna regola firewall necessaria e il traffico è cifrato.
Quanta RAM mi serve per la 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 carichi di lavoro GPU?
I piani Anaconda VPS qui sono solo CPU, pensati per pandas, scikit-learn e CPU PyTorch/TensorFlow. Per CUDA, RAPIDS o il training di modelli su larga scala, consulta /gpu-vps/ e /deep-learning-gpu/. Anaconda si installa senza problemi anche su quei piani.
Quanto è veloce il provisioning?
Una volta confermato il pagamento, il tuo VPS è attivo in 60 secondi. Anaconda o Miniconda si installano in altri 2-3 minuti tramite l'immagine one-click, oppure in meno di 60 secondi per Miniconda dall'installer 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 portabile che i tuoi colleghi possono ricreare con `conda env create -f environment.yml`. Il VPS è raggiungibile via SSH, così più utenti possono lavorare sulla stessa macchina, oppure ognuno può avviarne una propria a partire da $2,48/mese.
C'è accesso root?
Sì, ogni Cloudzy VPS include accesso root via SSH e pieno controllo del kernel. Installa pacchetti di sistema con `apt`, configura servizi systemd per job di training a lunga esecuzione, monta volumi NVMe esterni o esegui Docker insieme a conda. Nessuna restrizione sandbox.
Posso fare un upgrade se il mio dataset cresce?
Sì. CPU, RAM e storage si ridimensionano direttamente dal pannello; la maggior parte degli upgrade si completa in meno di 60 secondi senza interruzioni. Parti da 1 GB per imparare, passa a 16 GB quando i tuoi notebook lo richiedono. Con la fatturazione oraria non sei vincolato a nessun piano.
È prevista una garanzia di rimborso?
Sì, entro 14 giorni dall'acquisto hai diritto a un rimborso completo, senza domande. Prova Anaconda su Cloudzy con un workload reale su notebook e valuta tu stesso se latenza, prestazioni e supporto reggono il confronto con quello che hai usato finora.
Pronta quando lo sei tu.
Conda pronto in 60 secondi.
Scegli un piano, scegli una regione, clicca. JupyterLab aperto prima che il caffè sia pronto.
Nessuna carta di credito richiesta · Garanzia soddisfatti o rimborsati di 14 giorni · Disdici quando vuoi