リモートデータの分析
データセットが50 GBあるのに、手元のノートPCのRAMが16 GB。そんなときは32 GB のVPSを立ち上げて、データをscpで転送し、JupyterLabで作業する。終わったら削除するだけ。
Jupyter Notebook VPS ホスティング
クラウド上のJupyter。
ブラウザからノートブックを実行。
あらゆるリージョンで、JupyterLab を GPU サーバー上で、純粋な GPU 環境として利用できます。
2008年創業の独立系プロバイダー。SSH、conda、pip、GPU対応、独自カーネルも利用可能。
から $7.48/mo · 50%オフ · クレジットカード不要
~ ssh root@vps-fra-001
接続
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:~# _
Jupyter VPS の概要
Cloudzy ホスト Jupyter Notebook VPS インスタンスから 13リージョン 世界各地、開始価格は $7.48 / month。各VPSは AMD EPYC と共に DDR5メモリ, NVMeストレージ、そして 40 Gbps アップリンク。動かすのは JupyterLab または NGINX の背後に通常の Jupyter を無料で立ち上げることも可能です。TLS。ML トレーニング向けには GPU プランもご用意しています。Cloudzy は 2008、提供範囲は 122,000名以上の開発者、評価は 4.6/5 by 679+ 名のレビュアーがTrustpilotで評価。
- 開始価格
- $7.48 / month
- プロビジョニング
- 60秒
- 地域
- 世界13カ所
- 稼働率SLA
- 99.95%
- 返金保証
- 14日間
- 創立
- 2008
開発者がCloudzyを選ぶ理由
止まらないJupyterホスティング セルの途中で接続を切断することはありません。
NVMe + DDR5
AMD EPYC上のピュアNVMeストレージとDDR5メモリ。負荷時もワークロードは高速を維持。
root SSHアクセス
スタックを完全に管理。パッケージのインストール、設定の調整、cronジョブの実行、gitでのデプロイ、すべて制限なし。
13リージョン
ユーザーに物理的に最も近い場所にデプロイ。北米/ヨーロッパでP50レイテンシの中央値は10ミリ秒未満。
本物の人間によるサポート
スクリプトを読むだけのスタッフではなく、あなたのスタックを理解するエンジニアとチャット。中央値1時間以内に解決。
動かすスタック
Jupyterの依存関係をすべて含む。
conda + pip、すぐに使えます。
conda/minicondaによる最新のPython、JupyterLab、クラシックNotebook、そしてTLS終端用のNginxを含むセットアップです。GPUプランではCUDAイメージも追加できます。
全プランで1クリックのマーケットプレイスイメージ
JupyterLab
最新の安定版
ノートブック
クラシックインターフェース
Python 3.12
condaまたはapt経由
conda
環境・パッケージマネージャー
pip
標準 PyPI インストーラー
JupyterHub
マルチユーザーモード
CUDA
GPU アクセラレーション（GPU プラン）
Nginx
TLS リバースプロキシ
ユースケース
本番のJupyterワークロード
本格的なVPSが必要なもの。
MLモデルトレーニング
CUDA プリインストール済みの GPU プランで、A100 または RTX 5090 の本格的なトレーニング環境を用意。ブラウザから JupyterLab + PyTorch をすぐに使えます。Colab の制限は不要です。
長時間の計算処理
実験によっては数日かかるものもあります。Cloudzy VPS でジョブを投げたら放置できます。ラップトップのスリープも、カーネルの中断も、セッション時間の制限もありません。
JupyterHub によるチーム共同作業
12 GB プランの JupyterHub を使えば、チーム全員でカーネルとデータを共有できます。ノートブックをメールで送り合う必要はありません。各ユーザーには独立した作業ディレクトリが割り当てられます。
教育とワークショップ
ワークショップ用に同一構成の Jupyter 環境を素早く立ち上げられます。時間課金なので、実際のセッション時間分だけの支払いで済みます。
API とノートブックの組み合わせ
Jupyter でモデルを開発し、学習済みモデルを同じ VPS 上で Flask/FastAPI エンドポイントとして公開できます。1台のサーバー、2つのエンドポイント。
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日間
返金保証
グローバルネットワーク
13リージョン。4大陸。
1クリックで利用可能。
Jupyter VPS を、物理的に可能な限りユーザーの近くに配置しましょう。
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。現在 50% off 全プラン。
1 GB DDR5
ライト · 個人利用
$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
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
本番環境 · 小規模チーム
$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
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
人気No.1
4 GB DDR5
本番環境 · マルチサイト
$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
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
大規模ワークロード
$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
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
よくある質問 - Jupyter VPS
よくある質問、 明快な回答。
Jupyter Notebook VPS とは何ですか？
Jupyter Notebook VPS とは、TLS で保護されたURL 経由で JupyterLab またはクラシック版 Jupyter Notebook を実行する仮想プライベートサーバーです。ブラウザからアクセスでき、カーネル管理のための root SSH が使え、プロジェクト終了時にそのまま削除できます。
Jupyter のインストール方法を教えてください。
miniconda をインストールし、`conda install -c conda-forge jupyterlab` を実行します。次に Certbot TLS で Nginx リバースプロキシを設定し、ノートブックのパスワードを設定して、DNS を VPS に向けます。一通りの作業は約 20 分で完了します。
チーム向けに JupyterHub を動かせますか？
はい。JupyterHub は 8〜12 GB プランにクリーンにインストールできます。各ユーザーにはシングルユーザー用 Jupyter サーバーが割り当てられます。認証には PAM または OAuth と組み合わせて使えます。多くのチームは標準的な tljh (The Littlest JupyterHub) インストーラーを使用しています。
ML 向けの GPU アクセラレーションはありますか？
通常の CPU プランの代わりに、プレミアム GPU プランをお選びください。Cloudzy GPU プランには CUDA がプリインストールされた Nvidia A100、RTX 5090、RTX 4090 が含まれます。ノートブック上で PyTorch、TensorFlow、JAX をそのまま実行できます。
TLS なしでノートブックにアクセスする方法はありますか？
はい。SSH トンネルを使います: `ssh -L 8888:localhost:8888 root@your-vps` を実行し、ブラウザで localhost:8888 を開くだけです。ソロアクセスのみであれば、Nginx と TLS の設定は不要です。
再起動後もノートブックは保持されますか？
はい。ノートブックはディスク上に保存されるため、再起動しても消えません。JupyterLab を systemd サービスとして登録しておけば自動起動します。念のため VPS のスナップショットも取っておくと安心です。
RAM はどのくらい必要ですか？
データセットのサイズによります。チュートリアルなら 2 GB、pandas + scikit-learn の一般的な作業なら 4〜8 GB、大きなデータフレームや CPU でのディープラーニングなら 16〜32 GB が目安です。実際のモデル学習には GPU プランをご利用ください。
返金保証はありますか?
はい、14日間、理由を問わず全額返金。最初の2週間はパネルからいつでもキャンセル可。
いつでも、あなた次第。
Jupyter VPS を 60 秒で起動。
リージョンを選んでデプロイをクリック。ランチ前には作業を開始できます。
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