Jupyter ノートブックサーバー
自分のノートPCではなく、固定IPで JupyterLab を動かす。ふたを閉じてトレーニングを続け、翌日戻ってくるだけ。同じ SSH エンドポイントを共有してチームメンバーと連携できます。
Anaconda VPS ホスティング
Anaconda VPS、
数秒で conda が起動します。
AMD EPYC + NVMe上で動くデータサイエンス向けVPS。Jupyter、pandas、scikit-learnがすぐに使える状態で提供。
2008年創業の独立系クラウド。月額$2.48〜・60秒でroot SSH。
から始まる $2.48/mo · 50%オフ · クレジットカード不要
~ ssh root@conda-ams-001
接続
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
環境を解決中: 完了
パッケージをダウンロードして展開中... 完了
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server は https://0.0.0.0:8888 で実行されています
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS の概要
Cloudzy 実行する Anaconda と Miniconda Linux VPS プラン全体で 12地域、から開始 $2.48 per month。プランの料金は 512 MB to 64 GB DDR5 on NVMe ストレージ と共に 40 Gbps アップリンク。JupyterLab、 pandas、scikit-learn、NumPy、CPU PyTorch を5分以内に起動。プロビジョニングにかかる時間は 60秒。Cloudzy は 2008、提供する 122,000人以上の開発者, そして評価は 4.6 / 5 by 728+ reviewers Trustpilot上で。
- 開始価格
- $2.48 / month
- スタック
- Anaconda · Miniconda
- プロビジョニング
- 60秒
- 地域
- 12 ワールドワイド
- 稼働時間 SLA
- 99.95%
- 返金保証
- 14日間
データサイエンティストが Cloudzy を選ぶ理由
ワークスペースが 持続する
ノートブックを本番サーバーで動かすべき4つの理由。
AMD EPYC + NVMe
最新世代の AMD EPYC、NVMe 専用ストレージ、DDR5 メモリ。pandas なら 5 GB の CSV を分単位ではなく秒単位で読み込めます。
14日間返金保証
実際のノートブックで Cloudzy 上の Anaconda をお試しください。14日以内であれば理由を問わずキャンセル可能。初期費用なし。
99.95%のアップタイム
pandas のパイプラインを夜通し実行して、翌朝ノートブックが動いたまま戻ってくる。直近30日間の SLA は status.cloudzy.com で確認できます。
チャットエンジニア
深夜に conda の環境競合で詰まっても、数分以内に返答します。対応するのはエンジニアであり、マニュアル読みではありません。
スタックを選ぶ
Python データスタック。
すぐに使える、ワンクリック。
フルの約3 GB 科学計算 Python ディストリビューションには Anaconda を、軽量構成なら Miniconda を選択できます。 JupyterLab はポート 8888 でリッスンし、pandas は NVMe から parquet をミリ秒単位で読み込み、 scikit-learn は EPYC コアを使ってトレーニングします。CUDA イメージは GPU プランで利用可能です。
conda、pip、mamba、poetry、お好みで
Anaconda
フル配布
Miniconda
最小インストーラー
JupyterLab
ノートブックIDE
pandas
データフレーム
NumPy
配列 · 線形代数
scikit-learn
MLモデル
PyTorch CPU
ディープラーニング
TensorFlow
CPU推論
ユースケース
実際の用途
アナコンダ VPS
pandas データエンジニアリング
ノートPCの RAM に収まらない CSV、parquet ファイル、SQL エクスポートを処理する。1 TB の NVMe ボリュームをマウントして 16 GB を割り当て、昼食前に完了。
scikit-learn トレーニング
実データを使ったランダムフォレスト、勾配ブースティング、XGBoost。EPYC のコアあたり速度はノートPCの CPU を上回り、6時間のスイープを寝ている間に走らせておけます。
定量分析研究
複数年分のティックデータを使ったバックテスト、ファクター分析、モンテカルロシミュレーション。Conda のピン留め環境により、チーム全体でノートブックの再現性が確保されます。
ETL とパイプライン
cron または systemd で conda 管理の Python スクリプトをスケジュール実行し、API を呼び出して変換処理を行い、S3 または Postgres に書き込む。ラップトップで動かすより断然すっきりする。
教育・チュートリアル
ワークショップ用に同一の Anaconda 環境を立ち上げる。`conda env export` を一度実行し、あとは受講者ごとに `conda env create` するだけ。「自分のマシンでは動く」問題とは無縁になる。
60s
プロビジョニング
40 Gbps
アップリンク
NVMeのみ
ストレージ
12
地域
99.95%
稼働時間 SLA
14日間
返金保証
グローバルネットワーク
12リージョン、4大陸。
データの近くにノートブックを置く。
データがある場所でトレーニングを実行する。EU、US、ME、アジアから、S3 バケットまたは Postgres が参照するリージョンを選べる。
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
価格設定
使った分だけ支払う。 それだけです。
時間単位、月単位、年単位。転送料なし。縛りなし。現在 50% off すべてのプラン。
1 GB DDR5
Jupyter ノートブック（クイックスタート）・チュートリアル
$3.48 /月
$6.95/mo −50%
今すぐデプロイ
14日間返金保証
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- ルート SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy・小規模データセット
$7.475 /月
$14.95/mo −50%
今すぐデプロイ
14日間返金保証
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- ルート SSH · KVM
最も人気
4 GB DDR5
scikit-learn・実データセット
$14.47 /月
$28.95/mo −50%
今すぐデプロイ
14日間返金保証
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- ルート SSH · KVM
最も人気
8 GB DDR5
CPU での DL・大規模データ処理
$26.475 /月
$52.95/mo −50%
今すぐデプロイ
14日間返金保証
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- ルート SSH · KVM
FAQ: Anaconda VPS
よくある質問 ストレートな回答。
Anaconda VPS とは何ですか？
Anaconda VPS は、Anaconda Python ディストリビューションがプリインストール（またはワンクリックで導入可能）な Linux クラウドサーバーです。conda、Python 3、NumPy、pandas、scikit-learn、JupyterLab、そして 7,000 以上のデータサイエンスパッケージが揃っており、ラップトップとは完全に切り離された環境で、どこからでも SSH 経由でアクセスでき、60 秒で起動します。
Miniconda と Anaconda、どちらをインストールすべきですか？
インストールサイズを最小限に抑えて必要なパッケージだけ使いたいなら Miniconda を選んでください。約 3 GB のサイエンス向け Python スタックをすぐに使える状態で揃えたいなら Anaconda Distribution が適しています。どちらも Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS のワンクリックイメージとして提供されており、後から `conda install anaconda` などで切り替えることも可能です。
Cloudzy VPS で JupyterLab を動かせますか？
動かせます。`jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888` で JupyterLab を起動し、パネルのファイアウォールでポートを開放して、ブラウザから `https://your-ip:8888` にアクセスするだけです。プライベートな構成にしたい場合は SSH トンネル（`ssh -L 8888:localhost:8888`）を使えば、ファイアウォールの設定不要でトラフィックも暗号化されます。
データサイエンス作業にはどのくらいの RAM が必要ですか？
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/.
GPU ワークロードは対応していますか？
このページの Anaconda VPS プランは CPU のみの構成で、pandas、scikit-learn、および CPU での PyTorch/TensorFlow を想定して設計されています。CUDA、RAPIDS、または大規模なモデルトレーニングが必要な場合は /gpu-vps/ または /deep-learning-gpu/ をご覧ください。これらのプランでも Anaconda はそのまま動作します。
プロビジョニングはどれくらい速いですか？
支払いが確認されると、VPS は 60 秒で起動します。Anaconda または Miniconda は、ワンクリックイメージ経由であれば追加で 2〜3 分、curl インストーラーから Miniconda を導入する場合は 60 秒以内で完了します。合計 5 分以内に `conda --version` が使える状態になります。
チームと環境を共有できますか？
できます。`conda env export > environment.yml` でポータブルなファイルを生成し、チームメンバーは `conda env create -f environment.yml` で同じ環境を再現できます。VPS は SSH 経由でアクセス可能なので、複数ユーザーが同じサーバーで作業することも、それぞれ月 $2.48 から独自のサーバーをデプロイすることもできます。
root アクセスはありますか？
はい。すべての Cloudzy VPS は root SSH アクセスとカーネルへの完全な制御権を持っています。`apt` でシステムパッケージをインストールしたり、長時間の学習ジョブ用に systemd サービスを設定したり、外部 NVMe ボリュームをマウントしたり、conda と並行して Docker を実行したりできます。サンドボックスの制限は一切ありません。
データセットが増えたらアップグレードできますか？
できます。RAM、vCPU、ストレージのサイズ変更はパネルからリアルタイムで行えます。ほとんどのアップグレードはダウンタイムなしで60秒以内に完了します。最初は1 GBで始めて、ノートブックの要件が増えたら16 GBに上げられます。時間単位の課金なので、特定のプランに縛られません。
返金保証はありますか？
購入から14日以内であれば、理由を問わず全額返金します。実際のノートブックワークロードで Anaconda を Cloudzy 上で試し、レイテンシ、パフォーマンス、サポートが今まで使ってきたサービスと比べてどうか、自分の目で確かめてください。
準備は整っています。
Conda が 60 秒で起動します。
プランを選んで、リージョンを選んで、クリック。コーヒーが冷める前に JupyterLab が開きます。
クレジットカード不要・14日間返金保証・いつでもキャンセル可能