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。
From $7.48/mo · 50%オフ · クレジットカード不要
~ ssh root@vps-fra-001
connected
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 hosts Jupyter Notebook VPS instances from 12 regions worldwide, starting at $7.48 / month。各 VPS は AMD EPYC with DDR5 memory, NVMe storage, and a 40 Gbps uplink. Run 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, serves 122,000+ developers, and is rated 4.6/5 by 679+ reviewers on Trustpilot.
- Starting price
- $7.48 / month
- Provisioning
- 60 seconds
- Regions
- 12 worldwide
- Uptime SLA
- 99.95%
- Money-back
- 14 days
- Founded
- 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 上の純粋な NVMe ストレージと DDR5 メモリ。負荷がかかっても処理速度を維持します。
ルート SSH アクセス
スタックを完全にコントロール。パッケージのインストール、設定のチューニング、cron ジョブの実行、git 経由のデプロイ。制限なし。
12 regions
物理的に可能な限り、ユーザーの近くにデプロイ。NA/EU での P50 レイテンシ中央値は 10 ms 未満。
人によるサポート
スクリプト読み上げではなく、あなたのスタックを理解したエンジニアがサポート。解決までの中央値は 1 時間未満。
使用するスタック
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。
全プランでワンクリックマーケットプレイスイメージを提供
JupyterLab
Latest stable
Notebook
Classic interface
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
Use cases
本番のJupyterワークロード
本番レベルの VPS が必要です。
ML model training
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。
Teaching / workshops
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
Provisioning
40 Gbps
Uplink
NVMe-only
Storage
12
Regions
99.95%
Uptime SLA
14 days
Money-back
Global network
12リージョン、4大陸。
ワンクリックで接続。
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
Pricing
使った分だけ支払う。 That's it.
時間単位・月単位・年単位。現在 50% off all plans.
1 GB DDR5
ライト · 個人利用
$3.48 /mo
$6.95/mo −50%
Deploy now
14日間返金保証
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
本番環境 · 小規模チーム
$7.475 /mo
$14.95/mo −50%
Deploy now
14日間返金保証
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
Most popular
4 GB DDR5
本番環境 · マルチサイト
$14.47 /mo
$28.95/mo −50%
Deploy now
14日間返金保証
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Heavy workloads
$26.475 /mo
$52.95/mo −50%
Deploy now
14日間返金保証
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
よくある質問 - Jupyter VPS
Common questions, straight answers.
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、全額返金、理由不問です。最初の2週間以内であれば、いつでもパネルからキャンセルできます。
準備は整っています。
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。昼食前には作業を始められます。
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