Servidor de Jupyter notebook
Rode o JupyterLab em um IP fixo que não é o seu laptop. Feche a tampa, treine o modelo e volte amanhã. Compartilhe o endpoint SSH com um colega de equipe.
Hospedagem VPS Anaconda
Anaconda VPS,
Conda ativado em segundos.
VPS de data science Python em AMD EPYC + NVMe. Pronto para Jupyter, pandas e scikit-learn.
Cloud independente desde 2008. A partir de $2,48/mês · acesso root SSH em 60 segundos.
A partir de $2.48/mo · 50% de desconto · Sem necessidade de cartão de crédito
~ ssh root@conda-ams-001
conectado
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
Resolvendo ambiente: concluído
Baixando e extraindo pacotes... concluído
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server está em execução em https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS em resumo
Cloudzy funciona Anaconda e Miniconda nos planos Linux VPS em 12 regiões, começando em $2.48 per month. Os planos começam em 512 MB to 64 GB DDR5 on armazenamento NVMe com 40 Gbps uplinks. Inicie JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy e CPU PyTorch em menos de cinco minutos — o provisionamento leva 60 segundos. Cloudzy opera de forma independente desde 2008, serve Mais de 122.000 desenvolvedores, e tem avaliação 4.6 / 5 by 728+ reviewers no Trustpilot.
- Preço inicial
- $2.48 / month
- Pilha
- Anaconda · Miniconda
- Provisionamento
- 60 segundos
- Regiões
- 12 em todo o mundo
- Tempo de funcionamento SLA
- 99.95%
- Reembolso de dinheiro
- 14 dias
Por que cientistas de dados escolhem Cloudzy
Um espaço de trabalho que fica acordado.
Quatro motivos para seus notebooks rodarem em um servidor de verdade.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC de última geração, armazenamento NVMe exclusivo, memória DDR5. O pandas lê um CSV de 5 GB em segundos, não minutos.
14 dias de garantia
Experimente Anaconda na Cloudzy com um notebook real. Cancele em até 14 dias se não se encaixar. Sem taxas de configuração.
Tempo de atividade de 99,95%
Rode um pipeline longo do pandas durante a noite e volte com o notebook funcionando. SLA dos últimos 30 dias monitorado em status.cloudzy.com.
Engenheiros no chat
Travado em um conflito de ambiente conda à meia-noite? Respondemos em minutos, com engenheiros de verdade, não com respostas prontas.
Escolha sua stack
A stack de dados Python.
Pré-configurada, com um clique.
Anaconda para a distribuição científica Python completa (~3 GB), ou Miniconda se preferir algo mais enxuto. O JupyterLab escuta na porta 8888, o pandas lê parquet do seu NVMe em milissegundos, o scikit-learn treina em EPYC cores. As imagens CUDA estão nos planos GPU.
conda, pip, mamba, poetry, você decide
Anaconda
Distribuição completa
Miniconda
Instalador mínimo
JupyterLab
Editor de Notebooks
pandas
Quadros de dados
NumPy
Matrizes · álgebra linear
scikit-learn
Modelos ML
PyTorch CPU
Aprendizado profundo
TensorFlow
Inferência de CPU
Casos de uso
O que as pessoas rodam aqui
Anaconda VPS.
Engenharia de dados com Pandas
Processe CSVs, arquivos parquet e extrações SQL que não cabem na RAM do seu laptop. Monte um volume NVMe de 1 TB, aloque 16 GB e termine antes do almoço.
Treinamento com scikit-learn
Florestas aleatórias, gradient boosting e XGBoost em datasets reais. A velocidade por núcleo do EPYC supera os CPUs de laptop, e você pode deixar uma busca de 6 horas rodando enquanto dorme.
Pesquisa quantitativa
Backtests, análise de fatores e Monte Carlo em dados de tick de múltiplos anos. O ambiente fixado do Conda torna os notebooks reproduzíveis em toda a equipe.
ETL e pipelines
Agende um script Python gerenciado pelo conda com cron ou systemd, acesse um API, transforme os dados e escreva no S3 ou Postgres. Mais limpo do que rodar tudo no laptop.
Ensino e tutoriais
Inicie ambientes Anaconda idênticos para um workshop. Execute `conda env export` uma vez e `conda env create` para cada aluno. Sem o clássico "funciona na minha máquina".
60s
Provisionamento
40 Gbps
Ligação ascendente
Apenas NVMe
Armazenamento
12
Regiões
99.95%
Tempo de funcionamento SLA
14 dias
Reembolso de dinheiro
Rede global
12 regiões. Quatro continentes.
Coloque seu notebook perto dos seus dados.
Treine onde seus dados estão. EU, US, ME, Ásia: escolha a região de onde seu bucket S3 ou Postgres lê.
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
Preços
Pague pelo que usar. É isso.
Por hora, mês ou ano. Sem taxas de saída. Sem fidelidade. Atualmente 50% de desconto todos os planos.
1 GB DDR5
Jupyter notebooks rápidos · Tutoriais
$3.48 /mês
$6.95/mo −50%
Implementar agora
14 dias de garantia
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda pronto para uso
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Conjuntos de dados pequenos
$7.475 /mês
$14.95/mo −50%
Implementar agora
14 dias de garantia
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda pronto para uso
- Root SSH · KVM
Mais popular
4 GB DDR5
scikit-learn · Conjuntos de dados reais
$14.47 /mês
$28.95/mo −50%
Implementar agora
14 dias de garantia
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda pronto para uso
- Root SSH · KVM
Mais popular
8 GB DDR5
DL em CPU · Tarefas com dados pesados
$26.475 /mês
$52.95/mo −50%
Implementar agora
14 dias de garantia
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda pronto para uso
- Root SSH · KVM
Perguntas frequentes. Anaconda VPS
Perguntas frequentes respostas diretas.
O que é um Anaconda VPS?
Um Anaconda VPS é um servidor cloud Linux com a distribuição Anaconda Python pré-instalada (ou disponível com um clique). Você tem conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab e mais de 7.000 pacotes de ciência de dados, tudo isolado do seu laptop, acessível via SSH de qualquer lugar, e no ar em 60 segundos.
Anaconda ou Miniconda: qual devo instalar?
Escolha Miniconda se quiser a menor instalação possível, com apenas os pacotes que você realmente usa. Escolha a distribuição Anaconda se quiser o stack científico completo em Python, com cerca de 3 GB, pronto para uso imediato. Os dois estão disponíveis como imagens de um clique no Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, e você pode alternar depois com `conda install anaconda` ou vice-versa.
Posso rodar o JupyterLab em um Cloudzy VPS?
Sim. Inicie o JupyterLab com `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, abra a porta no firewall do painel e aponte o seu navegador para `https://your-ip:8888`. Para um acesso privado, faça um túnel via SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`): sem regras de firewall e com o tráfego criptografado.
Quanto RAM preciso para trabalhos de ciência de dados?
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/.
Isso suporta cargas de trabalho GPU?
Os planos de Anaconda VPS aqui são apenas CPU, projetados para pandas, scikit-learn e CPU PyTorch/TensorFlow. Para CUDA, RAPIDS ou treinamento de modelos em grande escala, consulte /gpu-vps/ e /deep-learning-gpu/. O Anaconda também instala sem problemas nesses planos.
Qual é a velocidade de provisionamento?
Com o pagamento confirmado, seu VPS fica no ar em 60 segundos. O Anaconda ou Miniconda instala em mais 2 a 3 minutos pela imagem de um clique, ou em menos de 60 segundos no caso do Miniconda via instalador curl. Você terá o `conda --version` funcionando em menos de cinco minutos no total.
Posso compartilhar ambientes com minha equipe?
Sim. `conda env export > environment.yml` gera um arquivo portátil que seus colegas podem recriar com `conda env create -f environment.yml`. O VPS é acessível via SSH, então vários usuários podem trabalhar no mesmo servidor, ou cada um pode criar o seu próprio a partir de $2,48/mês.
Há acesso root?
Sim, todo Cloudzy VPS vem com acesso root via SSH e controle total do kernel. Instale pacotes do sistema com `apt`, configure serviços systemd para jobs de treinamento de longa duração, monte volumes NVMe externos ou rode Docker junto com o conda. Sem restrições de sandbox.
Posso fazer upgrade se meu conjunto de dados crescer?
Sim. RAM, vCPU e redimensionamento de armazenamento estão disponíveis direto no painel. A maioria dos upgrades é concluída em menos de 60 segundos, sem tempo de inatividade. Comece com 1 GB para aprender e pule para 16 GB quando seus notebooks precisarem. Com cobrança por hora, você não fica preso a um plano.
Há garantia de reembolso?
Sim. 14 dias a partir da compra, reembolso total, sem perguntas. Teste o Anaconda no Cloudzy com um notebook real e avalie se a latência, o desempenho e o suporte estão à altura do que você já usou.
Pronto quando você precisar.
Conda pronta em 60 segundos.
Escolha um plano, escolha uma região, clique. O JupyterLab abre antes do seu café.
Sem necessidade de cartão de crédito · Garantia de reembolso de 14 dias · Cancele quando quiser