Jupyter ノートブック サーバー
ラップトップではない静的 IP で JupyterLab を実行します。蓋を閉めて、トレーニングして、明日また来てください。同じ SSH エンドポイントを共有してチームメイトとペアリングします。
アナコンダ VPS ホスティング
アナコンダ VPS、
conda は数秒で立ち上がります。
AMD EPYC + NVMe 上の Python データ サイエンス VPS。 Jupyter、pandas、scikit-learn の準備ができています。
2008年から独立運営のクラウド。月額2.48ドルから · root SSH 60秒。
開始価格 $2.48/mo · 50%オフ · クレジットカード不要
~ ssh root@conda-ams-001
接続されています
root@conda-ams-001:~# conda --version
コンダ24.5.0
root@conda-ams-001:~# conda create -n ml python=3.11 pandas scikit-learn -y
解決環境: 完了
パッケージをダウンロードして抽出中...完了
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter サーバーは 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 走る アナコンダ そして ミニコンダ Linux VPS プラン全体で 12リージョン、開始価格は 月額2.48ドル。プランは 512 MB to 64 GB DDR5 on NVMeストレージ と 40 Gbps アップリンク。 JupyterLab を立ち上げ、 pandas、scikit-learn、NumPy、CPU PyTorch は 5 分以内、プロビジョニングには時間がかかります 60秒。 Cloudzyは2008年より独立して運営してきました。 2008、提供範囲は 122,000名以上の開発者、 そして評価されています 4.6 / 5 by 708+ reviewers Trustpilotで。
- 開始価格
- 月額2.48ドル
- スタック
- アナコンダ・ミニコンダ
- プロビジョニング
- 60秒
- 地域
- 世界12カ所
- 稼働率SLA
- 99.95%
- 返金
- 14日
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 起きたままです。
ノートブックが実サーバー上にある 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 は 5 GB の CSV を数分ではなく数秒で読み取ります。
14日間返金保証
実際のノートブックを使用して、Cloudzy 上の Anaconda を試してください。サイズが合わない場合は14日以内にキャンセルしてください。セットアップ料金はかかりません。
99.95% の稼働率
長いpandasパイプラインを一晩実行し、実行中のノートブックに戻ります。過去 30 日間の SLA は status.cloudzy.com で追跡されます。
チャットでエンジニアが対応
真夜中に conda env の競合で行き詰まっていませんか?スクリプトリーダーではなくエンジニアが数分で回答します。
スタックを選択してください
Python データスタック。
プリベイク済み、ワンクリック。
約 3 GB の完全な科学 Python ディストリビューションには Anaconda、無駄を省きたい場合には Miniconda を使用します。 JupyterLab はポート 8888 でリッスンし、パンダは NVMe から寄木細工をミリ秒で読み取ります。 scikit-learn は EPYC コアでトレーニングします。 CUDA イメージは GPU プランに含まれています。
コンダ、ピップ、マンバ、詩、あなたの呼びかけ
アナコンダ
完全配布
ミニコンダ
最小限のインストーラー
ジュピターラボ
ノートブックIDE
pandas
データフレーム
ナムピー
配列 · linalg
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
人が走るもの
アナコンダVPS。
pandasデータエンジニアリング
ラップトップの RAM に収まらない CSV、寄木細工ファイル、SQL 抽出を処理します。 1 TB NVMe ボリュームをマウントし、16 GB を投入し、昼食前に完了します。
scikit-learn トレーニング
実際のデータセットでのランダム フォレスト、勾配ブースティング、XGBoost。 EPYC のコアあたりの速度はラップトップの CPU を上回り、就寝中に 6 時間のスイープを実行し続けることができます。
定量調査
複数年のティック データのバックテスト、因子分析、モンテカルロ。 Conda の固定環境により、チーム全体でノートブックを再現できるようになります。
ETL とパイプライン
cron または systemd を使用して conda 管理の Python スクリプトをスケジュールし、API をヒットし、変換し、S3 または Postgres に書き込みます。ラップトップで実行するよりもクリーンです。
教育とチュートリアル
ワークショップ用に同一の Anaconda 環境をスピンアップします。 `conda env export` を 1 回実行し、生徒ごとに `conda env create` を実行します。 「私のマシンでは動作します」はありません。
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%
稼働率SLA
14日
返金
グローバルネットワーク
12リージョン。4大陸。
ノートブックをデータの近くに置きます。
データが存在する場所でトレーニングします。 EU、US、ME、アジア、S3 バケットまたは Postgres の読み取り元のリージョンを選択します。
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
使った分だけお支払い。 それだけです。
時間単位、月単位、年単位。egress費用なし。契約縛りなし。現在 50%オフ 全プラン。
1 GB DDR5
クイック Jupyter ノートブック · チュートリアル
$3.48 /月
$6.95/mo −50%
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14日間返金保証
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · 小規模なデータセット
$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
- Root SSH · KVM
人気No.1
4 GB DDR5
scikit-learn · 実際のデータセット
$14.47 /月
$28.95/mo −50%
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14日間返金保証
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- Root SSH · KVM
人気No.1
8 GB DDR5
CPU での DL · 大量のデータ ジョブ
$26.475 /月
$52.95/mo −50%
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14日間返金保証
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda 対応
- Root SSH · KVM
よくある質問。アナコンダ VPS
よくある質問、 明快な回答。
アナコンダ 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された (またはワンクリックですぐに使える) Linux クラウド サーバーです。 conda、Python 3、NumPy、pandas、scikit-learn、JupyterLab、および 7,000 を超えるデータ サイエンス パッケージがすべてラップトップから分離されており、どこからでも SSH 経由でアクセスでき、60 秒で稼働します。
Anaconda と Miniconda、どちらをインストールすればよいですか?
設置面積を最小限に抑え、実際に使用するパッケージのみを使用したい場合は、Miniconda を選択してください。約 3 GB の完全な科学 Python スタックをすぐに使用できるようにしたい場合は、Anaconda Distribution を選択してください。どちらも Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS ではワンクリック イメージとして出荷され、後で「conda install anaconda」で切り替えることも、その逆も可能です。
Cloudzy VPS で JupyterLab を実行できますか?
はい。 「jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888」を使用して JupyterLab をスピンアップし、パネル ファイアウォールでポートを開き、ブラウザで「https://your-ip:8888」を指定します。プライベート設定の場合は、SSH 経由でトンネルします (`ssh -L 8888:localhost:8888`)。ファイアウォール ルールは必要なく、トラフィックは暗号化されます。
データサイエンスの作業にはどれくらいの 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/.
これは GPU ワークロードをサポートしますか?
ここでの Anaconda VPS プランは CPU のみで、パンダ、scikit-learn、および CPU PyTorch/TensorFlow 用に構築されています。 CUDA、RAPIDS、または大規模なモデルのトレーニングについては、/gpu-vps/ および /deep-learning-gpu/ を参照してください。 Anaconda はこれらのプランにもクリーンにインストールされます。
プロビジョニングの速さは?
支払いが確認されると、VPS は 60 秒以内に稼働します。 Anaconda または Miniconda は、ワンクリック イメージを使用するとさらに 2 ～ 3 分でインストールされます。Miniconda は、curl インストーラーから 60 秒未満でインストールされます。 `conda --version` は合計 5 分以内に動作するようになります。
チームと環境を共有できますか?
はい。 `conda env export > Environmental.yml` は、チームメイトが `conda env create -f Environmental.yml` で再作成できる移植可能なファイルを生成します。 VPS は SSH 経由でアクセスできるため、複数のユーザーが同じボックス上でペアリングすることも、各ユーザーが月額 2.48 ドルから独自に展開することもできます。
root アクセス権はありますか?
はい、すべての Cloudzy VPS にはルート SSH と完全なカーネル制御が付属しています。 「apt」を使用してシステム パッケージをインストールし、長時間実行されるトレーニング ジョブ用に systemd サービスをセットアップし、外部 NVMe ボリュームをマウントするか、conda と一緒に Docker を実行します。サンドボックスの制限はありません。
データセットが増加した場合にアップグレードできますか?
はい。 RAM、vCPU、ストレージのサイズ変更はパネルからライブで行われ、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。学習するには 1 GB から始めて、ノートブックで必要な場合は 16 GB にジャンプします。時間ごとに請求するということは、レベルに縛られないことを意味します。
返金保証はありますか?
はい、購入から 14 日間、全額返金、質問は不要です。実際のノートブックのワークロードを使用して Cloudzy 上の Anaconda を試し、レイテンシ、パフォーマンス、サポートが以前に使用したものと比べて劣るかどうかを判断してください。
いつでも、あなた次第。
Conda は 60 秒以内に立ち上がります。
プランを選択し、地域を選択してクリックします。コーヒーを飲む前に JupyterLab がオープンします。
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