Análise de dados em dados remotos
Quando seu dataset tem 50 GB e seu notebook tem 16 GB RAM. Suba um servidor com 32 GB VPS, transfira os dados via scp e trabalhe pelo JupyterLab. Desligue quando terminar.
Hospedagem Jupyter Notebook VPS
Jupyter, na nuvem.
Execute notebooks diretamente do navegador.
JupyterLab em AMD EPYC e NVMe puro, em qualquer região.
Independente desde 2008. Compatível com SSH, conda, pip, GPU e kernels personalizados.
De $7.48/mo · 50% de desconto · Sem cartão de crédito
~ ssh root@vps-fra-001 conectado
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 em resumo
Cloudzy hosts Jupyter Notebook VPS instances from 13 regions worldwide, starting at $7.48 / month. Each VPS runs on AMD EPYC with DDR5 memory, NVMe storage, and a 40 Gbps uplink. Run JupyterLab or classic Jupyter behind Nginx with free TLS. GPU plans available for ML training. Cloudzy has been independent since 2008, serves 122,000+ developers, and is rated 4.7/5 by 700+ reviewers on Trustpilot.
- Preço inicial
- $7.48 / mês
- Provisionamento
- 60 segundos
- Regiões
- 13 em todo o mundo
- SLA de uptime
- 99.95%
- Reembolso de dinheiro
- 14 dias
- Fundado
- 2008
Porque os programadores escolhem a Cloudzy
Um host Jupyter que não te decepciona te tirar no meio de uma célula.
NVMe + DDR5
Armazenamento pure NVMe e memória DDR5 em AMD EPYC. As cargas mantêm-se rápidas sob pressão.
Acesso root SSH
Controlo total da sua stack. Instale pacotes, ajuste configurações, execute tarefas cron, implante via git. Sem restrições.
13 regiões
Implante o mais perto dos utilizadores que a física permite. Latência média P50 inferior a 10 ms em NA/EU.
Suporte humano real
Converse com engenheiros que conhecem a sua stack, não leitores de scripts. Resolução média em menos de 1 hora.
Stack que vai executar
Todas as dependências do Jupyter.
conda + pip prontos para uso.
Python moderno via conda/miniconda, JupyterLab, Notebook clássico e Nginx para encerramento de TLS. Adicione imagens CUDA em planos GPU.
Imagens marketplace em um clique em todos os planos
JupyterLab
Mais recente estável
Notebook
Interface clássica
Python 3.12
Via conda ou apt
conda
Ambiente + gerenciador de pacotes
pip
Instalador padrão do PyPI
JupyterHub
Modo multiusuário
CUDA
Aceleração GPU (planos GPU)
Nginx
Proxy reverso TLS
Casos de uso
Cargas de trabalho reais no Jupyter
que precisam de um VPS a sério.
Treinamento de modelos ML
Os planos GPU com CUDA pré-instalado entregam o poder de processamento do A100 ou RTX 5090 para treinamento. JupyterLab + PyTorch direto no navegador, sem as restrições do Colab.
Computações de longa duração
Alguns experimentos rodam por dias. Execute e esqueça em um Cloudzy VPS - sem suspensão de laptop, sem kernel quebrado, sem limite de duração de sessão.
Colaboração em equipe via JupyterHub
O JupyterHub no plano de 12 GB permite que sua equipe compartilhe kernels e dados sem precisar enviar notebooks por e-mail. Cada usuário tem diretórios de trabalho isolados.
Ensino / oficinas
Suba ambientes Jupyter idênticos para um workshop. A cobrança por hora significa que você paga apenas pelas horas efetivas de sessão.
API + notebook em conjunto
Desenvolva um modelo no Jupyter e exponha a versão treinada como endpoint Flask/FastAPI no mesmo VPS. Uma máquina, dois endpoints.
60s
Provisionamento
40 Gbps
Ligação ascendente
Apenas NVMe
O armazenamento
13
Regiões
99.95%
SLA de uptime
14 days
Reembolso de dinheiro
Rede global
13 regiões. Quatro continentes.
A um clique de distância.
Coloque seu VPS Jupyter o mais perto possível dos seus usuários.
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-lvg-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-brn-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-syd-1
Preços
Pague apenas pelo que usa. É isso.
À hora, ao mês ou ao ano. Atualmente 50% de desconto todos os planos.
1 GB DDR5
Leve · uso pessoal
$3.48 /mo
$6.95/mo −50%
Implantar agora Reembolso em 14 dias
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicados
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Produção · equipa pequena
$7.475 /mo
$14.95/mo −50%
Implantar agora Reembolso em 14 dias
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicados
- Root SSH · KVM
Mais escolhido
4 GB DDR5
Produção · multi-site
$14.47 /mo
$28.95/mo −50%
Implantar agora Reembolso em 14 dias
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicados
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Cargas de trabalho pesadas
$26.475 /mo
$52.95/mo −50%
Implantar agora Reembolso em 14 dias
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicados
- Root SSH · KVM
FAQ. VPS Jupyter
Perguntas comuns, respostas diretas.
O que é um VPS Jupyter Notebook?
Um VPS Jupyter Notebook é um servidor virtual privado onde você executa o JupyterLab ou o Jupyter Notebook clássico por meio de uma conexão URL protegida por TLS. Você acessa pelo navegador, mantém acesso root SSH para gerenciar kernels e encerra o servidor quando o projeto termina.
Como instalo o Jupyter?
Instale o miniconda e execute `conda install -c conda-forge jupyterlab`. Configure um proxy reverso Nginx com TLS via Certbot, defina uma senha para o notebook e aponte seu DNS para o VPS. O processo completo leva cerca de 20 minutos.
Posso usar o JupyterHub para uma equipe?
Sim. O JupyterHub instala sem complicações nos planos de 8 a 12 GB. Cada usuário recebe um servidor Jupyter individual. Combine com PAM ou OAuth para autenticação. A maioria das equipes usa o instalador padrão tljh (The Littlest JupyterHub).
E quanto à aceleração por GPU para ML?
Escolha um plano Premium GPU em vez dos planos CPU comuns. Os planos Cloudzy GPU incluem Nvidia A100, RTX 5090 e RTX 4090 com CUDA pré-instalado. Execute PyTorch, TensorFlow ou JAX diretamente nos seus notebooks.
Dá para acessar notebooks sem TLS?
Sim - túnel SSH: `ssh -L 8888:localhost:8888 root@your-vps`, depois abra localhost:8888 no navegador. Dispensa completamente a configuração de Nginx + TLS se você só precisa de acesso individual.
Meus notebooks sobrevivem a uma reinicialização?
Sim. Os notebooks ficam em disco - reinicializações não os apagam. Execute o JupyterLab como serviço systemd para que ele inicie automaticamente. Tire um snapshot do VPS para maior segurança.
Quanto de RAM devo escolher?
Depende do tamanho do dataset. 2 GB para tutoriais, 4-8 GB para trabalhos típicos com pandas + scikit-learn, 16-32 GB para dataframes grandes ou deep learning em CPU. Planos GPU para treinamento de verdade.
Existe garantia de reembolso?
Sim, 14 dias, reembolso total, sem perguntas. Cancele no painel a qualquer momento nas primeiras duas semanas.
Prontos quando você estiver.
VPS Jupyter em 60 segundos.
Escolha uma região, clique em implantar. Está a trabalhar antes do almoço.
Sem cartão de crédito · garantia de reembolso em 14 dias · cancele quando quiser