Jupyter 노트북 서버
노트북이 아닌 고정 IP에서 JupyterLab을 실행하세요. 뚜껑을 닫고 기차를 타고 내일 다시 오세요. 동일한 SSH 엔드포인트를 공유하여 팀원과 페어링하세요.
아나콘다 VPS 호스팅
아나콘다 VPS,
몇 초 안에 콘다가 올라옵니다.
Python AMD EPYC + NVMe의 데이터 과학 VPS. Jupyter, pandas, scikit-learn이 준비되었습니다.
2008년부터 독립 클라우드. 월 $2.48부터 · 60초 만에 root SSH.
시작 가격 $2.48/mo · 50% 할인 · 신용카드 불필요
~ SSH 루트@conda-ams-001
연결됨
루트@conda-ams-001:~# 콘다 --버전
콘다 24.5.0
루트@conda-ams-001:~# conda create -n ml python=3.11 pandas scikit-learn -y
해결 환경: 완료
패키지 다운로드 및 추출 중... 완료
루트@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter 서버는 https://0.0.0.0:8888에서 실행 중입니다.
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS 개요
Cloudzy 달린다 아나콘다 그리고 미니콘다 Linux VPS 계획에 걸쳐 12개 리전, 시작 가격 월 $2.48. 플랜 범위는 512 MB to 64 GB DDR5 on NVMe 스토리지 ~와 함께 40 Gbps 업링크. JupyterLab을 가동하고, pandas, scikit-learn, NumPy 및 CPU PyTorch를 5분 이내에 완료, 프로비저닝 소요 시간 60초. Cloudzy는 이후 독립적으로 운영되었습니다. 2008, 서비스 122,000명 이상의 개발자, 그리고 평가된다 4.6 / 5 by 708+ reviewers Trustpilot에서.
- 시작 가격
- 월 $2.48
- 스택
- 아나콘다 · 미니콘다
- 프로비저닝
- 60초
- 지역
- 전 세계 12개
- 가동시간 SLA
- 99.95%
- 환불
- 14일
데이터 과학자들이 Cloudzy를 선택하는 이유
작업 공간 깨어있어.
노트북이 실제 서버에 속해 있는 4가지 이유
AMD EPYC + NVMe
최신 세대 AMD EPYC, NVMe 전용 스토리지, DDR5 메모리. pandas는 몇 분이 아닌 몇 초 만에 5GB CSV를 읽습니다.
14일 환불 보장
실제 노트북으로 Cloudzy에서 Anaconda를 사용해 보세요. 맞지 않으면 14일 이내에 취소하세요. 설정 비용이 없습니다.
99.95% 가동 시간
밤새 긴 Pandas 파이프라인을 실행하고 실행 중인 노트북으로 돌아옵니다. 최근 30일 SLA는 status.cloudzy.com에서 추적됩니다.
채팅의 엔지니어
자정에 Conda 환경 충돌이 발생합니까? 스크립트 리더가 아닌 엔지니어들이 몇 분 안에 답변해 드립니다.
스택을 선택하세요
Python 데이터 스택.
사전 구운, 한 번의 클릭.
전체 ~3GB 과학 Python 배포판의 경우 Anaconda, 린(lean)을 원하는 경우 Miniconda. JupyterLab은 포트 8888에서 수신 대기하고, pandas는 밀리초 단위로 NVMe에서 쪽모이 세공을 읽습니다. EPYC 코어에서 scikit-learn 학습을 수행합니다. CUDA 이미지는 GPU 계획에 있습니다.
콘다, 핍, 맘바, 시, 당신의 전화
아나콘다
전체 배포
미니콘다
최소 설치 프로그램
JupyterLab
노트북 IDE
팬더
데이터 프레임
넘파이
배열 · 선형
scikit-learn
ML 모델
파이토치 CPU
딥러닝
텐서플로우
CPU 추론
사용 사례
사람들이 달리는 것
아나콘다 VPS.
Pandas 데이터 엔지니어링
노트북의 RAM에 맞지 않는 CSV, 쪽모이 세공 파일, SQL 추출을 크런치하세요. 1TB NVMe 볼륨을 마운트하고 16GB를 추가한 후 점심 식사 전에 완료하세요.
scikit-learn 훈련
실제 데이터세트에 대한 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, XGBoost. EPYC의 코어당 속도는 노트북 CPU를 능가하며 잠자는 동안 6시간 동안 스윕을 실행할 수 있습니다.
퀀트 연구
다년간의 틱 데이터에 대한 백테스트, 요인 분석, Monte Carlo. Conda의 고정 환경을 통해 팀 전체에서 노트북을 재현할 수 있습니다.
ETL 및 파이프라인
cron 또는 systemd를 사용하여 conda 관리형 Python 스크립트를 예약하고, API를 실행하고, 변환하고, S3 또는 Postgres에 씁니다. 노트북에서 실행하는 것보다 더 깨끗합니다.
교육 및 튜토리얼
워크숍을 위해 동일한 Anaconda 환경을 가동해 보세요. 모든 학생에 대해 'conda env 내보내기'를 한 번, 'conda env create'를 수행합니다. "내 컴퓨터에서 작동합니다."
60s
프로비저닝
40 Gbps
업링크
NVMe 전용
저장
12
지역
99.95%
가동시간 SLA
14일
환불
글로벌 네트워크
12개 리전. 4개 대륙.
노트북을 데이터 가까이에 두세요.
데이터가 있는 곳을 훈련하세요. EU, US, ME, 아시아에서는 S3 버킷 또는 Postgres가 읽는 지역을 선택하세요.
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
가격
사용한 만큼만 지불. 그게 전부입니다.
시간, 월, 또는 연 단위. 송신 요금 없음. 약정 없음. 현재 50% 할인 모든 플랜.
1 GB DDR5
빠른 Jupyter 노트북 · 튜토리얼
$3.48 /월
$6.95/mo -50%
지금 배포
14일 환불 보장
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- 콘다/미니콘다 준비
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · 소규모 데이터세트
$7.475 /월
$14.95/mo -50%
지금 배포
14일 환불 보장
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- 콘다/미니콘다 준비
- Root SSH · KVM
가장 인기
4 GB DDR5
scikit-learn · 실제 데이터 세트
$14.47 /월
$28.95/mo -50%
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14일 환불 보장
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- 콘다/미니콘다 준비
- Root SSH · KVM
가장 인기
8 GB DDR5
CPU의 DL · 대용량 데이터 작업
$26.475 /월
$52.95/mo -50%
지금 배포
14일 환불 보장
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- 콘다/미니콘다 준비
- Root SSH · KVM
자주 묻는 질문. 아나콘다 VPS
자주 묻는 질문, 명확한 답변.
아나콘다 VPS란 무엇입니까?
Anaconda VPS는 Anaconda Python 배포판이 사전 설치된(또는 원클릭 지원) Linux 클라우드 서버입니다. conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab 및 7,000개 이상의 데이터 과학 패키지가 모두 노트북에서 분리되어 있으며 어디서나 SSH를 통해 연결할 수 있고 60초 안에 실행됩니다.
Anaconda와 Miniconda 중 무엇을 설치해야 합니까?
가장 작은 설치 공간과 실제로 사용하는 패키지만 원한다면 Miniconda를 선택하세요. 최대 3GB의 과학용 Python 스택을 바로 사용하려면 Anaconda Distribution을 선택하세요. 둘 다 Ubuntu 22.04/24.04 LTS에서 원클릭 이미지로 제공되며 나중에 `conda install anaconda`를 사용하여 전환하거나 그 반대로 전환할 수 있습니다.
Cloudzy VPS에서 JupyterLab을 실행할 수 있나요?
예. `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`을 사용하여 JupyterLab을 가동하고 패널 방화벽에서 포트를 열고 브라우저에서 `https://your-ip:8888`을 지정하세요. 개인 설정의 경우 SSH(`ssh -L 8888:localhost:8888`)를 통해 터널링하면 방화벽 규칙이 필요하지 않으며 트래픽이 암호화됩니다.
데이터 과학 작업에는 얼마나 많은 RAM이 필요합니까?
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 워크로드를 지원합니까?
여기서 Anaconda VPS 계획은 CPU 전용이며 pandas, scikit-learn 및 CPU PyTorch/TensorFlow용으로 제작되었습니다. CUDA, RAPIDS 또는 대규모 모델 교육의 경우 /gpu-vps/ 및 /deep-learning-gpu/를 참조하세요. Anaconda는 이러한 계획에도 깔끔하게 설치됩니다.
프로비저닝은 얼마나 빠른가요?
결제가 확인되면 60초 안에 VPS가 활성화됩니다. Anaconda 또는 Miniconda는 원클릭 이미지를 통해 2~3분 내에 설치되고, Miniconda는 컬 설치 프로그램을 통해 60초 이내에 설치됩니다. 총 5분 이내에 `conda --version`이 작동하게 됩니다.
팀과 환경을 공유할 수 있나요?
예. `conda env 내보내기 > 환경.yml`은 팀원이 `conda env create -f Environment.yml`을 사용하여 다시 생성할 수 있는 이식 가능한 파일을 생성합니다. VPS는 SSH를 통해 연결할 수 있으므로 여러 사용자가 동일한 상자에 페어링하거나 각 사용자가 $2.48/월에 자신만의 배포를 할 수 있습니다.
루트 액세스가 있습니까?
예, 모든 Cloudzy VPS에는 루트 SSH 및 전체 커널 제어 기능이 제공됩니다. 'apt'를 사용하여 시스템 패키지를 설치하고, 장기 실행 훈련 작업을 위한 systemd 서비스를 설정하고, 외부 NVMe 볼륨을 마운트하거나, conda와 함께 Docker를 실행하세요. 샌드박스 제한이 없습니다.
데이터세트가 늘어나면 업그레이드할 수 있나요?
예. RAM, vCPU 및 스토리지 크기는 패널에서 실시간으로 조정되며 대부분의 업그레이드는 다운타임 없이 60초 이내에 완료됩니다. 학습하려면 1GB부터 시작하고, 노트북에 필요할 때 16GB로 늘리세요. 시간별 청구는 특정 계층에 국한되지 않음을 의미합니다.
환불 보장이 있나요?
예, 구매일로부터 14일 이내, 전액 환불, 질문 없음. 실제 노트북 워크로드로 Cloudzy에서 Anaconda를 사용해 보고 대기 시간, 성능 및 지원이 이전에 사용한 것과 비교되는지 여부를 결정하십시오.
언제든 준비되어 있습니다.
60초 안에 Conda가 실행됩니다.
요금제를 선택하고, 지역을 선택하고, 클릭하세요. 커피를 마시기 전에 JupyterLab이 열려 있습니다.
신용카드 불필요 · 14일 환불 보장 · 언제든 취소 가능