Servidor de notebook Jupyter
Execute o JupyterLab em um IP estático que não seja o seu laptop. Feche a tampa, treine, volte amanhã. Pareie com um colega de equipe compartilhando o mesmo endpoint SSH.
Hospedagem VPS Anaconda
Anaconda VPS,
conda em segundos.
VPS de ciência de dados Python em AMD EPYC + NVMe. Jupyter, pandas, scikit-learn pronto.
Cloud independente, desde 2008. A partir de $2,48/mês · root SSH em 60 segundos.
A partir de $2.48/mo · 50% de desconto · sem cartão de crédito
~ ssh raiz@conda-ams-001
conectado
root@conda-ams-001:~# conda --versão
conda 24.5.0
root@conda-ams-001:~# conda criar -n ml python = 3.11 pandas scikit-learn -y
Resolvendo ambiente: concluído
Baixando e extraindo pacotes... concluído
root@conda-ams-001:~# conda ativar ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] O servidor Jupyter está sendo executado em https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Visão geral do Anaconda VPS
Cloudzy corre Anaconda e Miniconda em planos Linux VPS em 12 regiões, a partir de $2,48 por mês. Os planos vão de 512 MB to 64 GB DDR5 on Armazenamento NVMe com 40 Gbps ligações ascendentes. Ative o 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 é avaliado 4.6 / 5 by 708+ reviewers no Trustpilot.
- Preço inicial
- $2,48 / mês
- Pilha
- Anaconda · Miniconda
- Provisionamento
- 60 segundos
- Regiões
- 12 em todo o mundo
- SLA de uptime
- 99.95%
- Devolução do dinheiro
- 14 dias
Por que os cientistas de dados escolhem Cloudzy
Um espaço de trabalho que fica acordado.
Quatro razões pelas quais seus notebooks pertencem a um servidor real.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC de última geração, armazenamento somente NVMe, memória DDR5. O pandas lê um CSV de 5 GB em segundos, não em minutos.
Reembolso em 14 dias
Experimente o Anaconda no Cloudzy com um notebook real. Cancele dentro de 14 dias se não couber. Sem taxas de configuração.
99,95% de tempo de atividade
Execute um longo pipeline de pandas durante a noite e volte para um notebook em execução. SLA dos últimos 30 dias monitorado em status.cloudzy.com.
Engenheiros no chat
Preso em um conflito conda env à meia-noite? Respondemos em minutos, engenheiros, não leitores de scripts.
Escolha sua pilha
A pilha de dados Python.
Pré-cozido, um clique.
Anaconda para a distribuição científica Python completa de aproximadamente 3 GB, Miniconda se você quiser enxuto. O JupyterLab escuta na porta 8888, o pandas lê o parquet do seu NVMe em milissegundos, scikit-learn treina em núcleos EPYC. As imagens CUDA estão nos planos da GPU.
conda, pip, mamba, poesia, sua chamada
Anaconda
Distribuição completa
Miniconda
Instalador mínimo
Laboratório Jupyter
IDE de notebook
pandas
Quadros de dados
NumPy
Matrizes · linalg
scikit-aprender
Modelos de ML
CPU PyTorch
Aprendizado profundo
TensorFlow
Inferência de CPU
Casos de uso
Em que as pessoas correm
Anaconda VPS.
Engenharia de dados Pandas
Processe CSVs, arquivos parquet e extrações SQL que não cabem na RAM do seu laptop. Monte um volume NVMe de 1 TB, jogue 16 GB nele e termine antes do almoço.
treinamento scikit-learn
Florestas aleatórias, aumento de gradiente, XGBoost em conjuntos de dados reais. A velocidade por núcleo do EPYC supera as CPUs de laptop e você pode deixar uma varredura de 6 horas em execução enquanto dorme.
Pesquisa quantitativa
Backtests, análise fatorial, Monte Carlo em dados de ticks plurianuais. O ambiente fixado do Conda torna os notebooks reproduzíveis por toda a equipe.
ETL e pipelines
Agende um script Python gerenciado por conda com cron ou systemd, acesse uma API, transforme, grave em S3 ou Postgres. Mais limpo do que executá-lo em um laptop.
Ensino e tutoriais
Crie ambientes Anaconda idênticos para uma oficina. `conda env export` uma vez, `conda env create` para cada aluno. Não "funciona na minha máquina".
60s
Provisionamento
40 Gbps
Ligação ascendente
Somente NVMe
Armazenar
12
Regiões
99.95%
SLA de uptime
14 dias
Devolução do dinheiro
Rede global
12 regiões. Quatro continentes.
Deixe seu notebook perto de seus dados.
Treine onde seus dados residem. UE, EUA, 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 apenas pelo que usa. É isso.
À hora, ao mês ou ao ano. Sem taxas de saída. Sem compromissos. Atualmente 50% de desconto todos os planos.
1 GB DDR5
Cadernos Jupyter rápidos · Tutoriais
$3.48 / mês
$6.95/mo −50%
Implantar agora
Reembolso em 14 dias
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Pronto para Conda/Miniconda
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas/NumPy · Pequenos conjuntos de dados
$7.475 / mês
$14.95/mo −50%
Implantar agora
Reembolso em 14 dias
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Pronto para Conda/Miniconda
- Root SSH · KVM
Mais escolhido
4 GB DDR5
scikit-learn · Conjuntos de dados reais
$14.47 / mês
$28.95/mo −50%
Implantar agora
Reembolso em 14 dias
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Pronto para Conda/Miniconda
- Root SSH · KVM
Mais escolhido
8 GB DDR5
DL na CPU · Trabalhos pesados de dados
$26.475 / mês
$52.95/mo −50%
Implantar agora
Reembolso em 14 dias
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Pronto para Conda/Miniconda
- Root SSH · KVM
PERGUNTAS FREQUENTES. VPS Anaconda
Perguntas comuns, respostas diretas.
O que é um VPS Anaconda?
Um Anaconda VPS é um servidor em nuvem Linux com a distribuição Anaconda Python pré-instalada (ou pronta para um clique). Você obtém conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab e mais de 7.000 pacotes de ciência de dados, todos isolados do seu laptop, acessíveis por SSH de qualquer lugar e ao vivo em 60 segundos.
Anaconda ou Miniconda, qual devo instalar?
Escolha Miniconda se quiser o menor espaço ocupado e apenas os pacotes que você realmente usa. Escolha a distribuição Anaconda se quiser que a pilha científica Python completa de aproximadamente 3 GB esteja pronta para uso. Ambos são fornecidos como imagens de um clique no Ubuntu 22.04/24.04 LTS, e você pode alternar posteriormente com `conda install anaconda` ou vice-versa.
Posso executar o JupyterLab em um Cloudzy VPS?
Sim. Ative o JupyterLab com `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, abra a porta no firewall do painel e aponte seu navegador para `https://your-ip:8888`. Para uma configuração privada, faça um túnel através de SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`), sem necessidade de regras de firewall e o tráfego é criptografado.
De quanta RAM eu preciso para o trabalho 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 de GPU?
Os planos Anaconda VPS aqui são apenas CPU, eles são construídos para pandas, scikit-learn e CPU PyTorch/TensorFlow. Para treinamento em CUDA, RAPIDS ou modelo em larga escala, consulte /gpu-vps/ e /deep-learning-gpu/. O Anaconda também é instalado de forma limpa nesses planos.
Quão rápido é o provisionamento?
Assim que o pagamento for confirmado, seu VPS estará ativo em 60 segundos. O Anaconda ou Miniconda é instalado em mais 2–3 minutos por meio da imagem de um clique, ou em menos de 60 segundos para o Miniconda no instalador curl. Você terá `conda --version` funcionando em menos de cinco minutos no total.
Posso compartilhar ambientes com minha equipe?
Sim. `conda env export > Environment.yml` produz um arquivo portátil que seus colegas de equipe podem recriar com `conda env create -f Environment.yml`. O VPS pode ser acessado por SSH para que vários usuários possam emparelhar na mesma caixa ou cada um possa implantar o seu próprio a partir de US$ 2,48/mês.
Existe acesso root?
Sim, todo VPS Cloudzy vem com SSH root e controle total do kernel. Instale pacotes de sistema com `apt`, configure serviços systemd para trabalhos de treinamento de longa duração, monte volumes NVMe externos ou execute Docker junto com conda. Sem restrições de sandbox.
Posso atualizar se meu conjunto de dados aumentar?
Sim. RAM, vCPU e redimensionamento de armazenamento ao vivo no painel, a maioria das atualizações é concluída em menos de 60 segundos, sem tempo de inatividade. Comece com 1 GB para aprender, pule para 16 GB quando seus notebooks precisarem. O faturamento por hora significa que você não está preso a uma camada.
Existe garantia de reembolso?
Sim, 14 dias a partir da compra, reembolso total, sem perguntas. Experimente o Anaconda no Cloudzy com uma carga de trabalho real de notebook e decida se a latência, o desempenho e o suporte se comparam ao que você usou antes.
Prontos quando você estiver.
Conda em 60 segundos.
Escolha um plano, escolha uma região, clique. JupyterLab aberto antes do seu café.
Sem cartão de crédito · garantia de reembolso em 14 dias · cancele quando quiser