Jupyter-сервер ноутбуків
Запустіть JupyterLab на статичній IP-адресі, яка не прив'язана до вашого ноутбука. Закрийте кришку, навчайте модель, поверніться завтра. Надайте доступ колезі, поділившись тим самим ендпоінтом SSH.
Anaconda VPS Хостинг
Anaconda VPS,
conda розгортається за секунди.
Python VPS для data science на AMD EPYC + NVMe. Готово до роботи з Jupyter, pandas, scikit-learn.
Незалежна хмара з 2008 року. Від $2,48/міс. · root SSH за 60 секунд.
Від $2.48/mo · Знижка 50% · Без кредитної картки
~ ssh root@conda-ams-001
підключено
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
Розв'язування середовища: готово
Завантаження та розпакування пакетів... готово
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Jupyter Server працює на https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Anaconda VPS з першого погляду
Cloudzy працює на Anaconda та Miniconda на планах Linux VPS по всіх 13 регіонів, від $2,48 на місяць. Плани від 512 MB to 64 GB DDR5 on Сховище NVMe з 40 Gbps каналах. Запустіть JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy та CPU PyTorch менш ніж за п'ять хвилин — розгортання займає 60 секунд. Cloudzy працює незалежно з 2008, обслуговує 122 000+ розробників, і має рейтинг 4.7 / 5 by 747+ рецензентів на Trustpilot.
- Стартова ціна
- $2,48 / місяць
- Стек
- Anaconda · Miniconda
- Підготовка
- 60 секунд
- Регіони
- 13 по всьому світу
- SLA аптайму
- 99.95%
- Повернення грошей
- 14 днів
Чому дата-сайентисти обирають Cloudzy
Робочий простір, який залишається включеним.
Чотири причини, чому ваші ноутбуки мають працювати на справжньому сервері.
AMD EPYC + NVMe
CPU останнього покоління AMD EPYC, сховище лише на NVMe, пам'ять DDR5. pandas читає CSV розміром 5 GB за секунди, а не хвилини.
Повернення коштів за 14 днів
Спробуйте Anaconda на Cloudzy із реальним ноутбуком. Скасуйте протягом 14 днів, якщо не підійде. Без плати за налаштування.
99.95% часу безперебійної роботи
Запустіть довгий pandas-пайплайн на ніч і поверніться до працюючого ноутбука. Показник SLA за останні 30 днів відстежується на status.cloudzy.com.
Інженери в чаті
Застрягли з конфліктом conda-середовища опівночі? Ми відповідаємо за хвилини — інженери, а не читачі скриптів.
Оберіть свій стек
Дата-стек Python.
Готово до роботи, один клік.
Anaconda для повного наукового дистрибутива Python (~3 GB), Miniconda — якщо потрібне легше рішення. JupyterLab слухає на порту 8888, pandas читає parquet з вашого NVMe за мілісекунди, scikit-learn навчається на ядрах EPYC. Образи з CUDA доступні на планах GPU.
conda, pip, mamba, poetry — на ваш вибір
Anaconda
Повна дистрибуція
Miniconda
Мінімальний установник
JupyterLab
Ноутбук IDE
pandas
Кадри даних
NumPy
Масиви · linalg
scikit-learn
моделі ML
PyTorch CPU
Глибоке навчання
TensorFlow
висновування CPU
Сценарії використання
Що запускають користувачі
Anaconda VPS.
Дата-інженерія з pandas
Обробляйте CSV-файли, parquet та SQL-вивантаження, які не вміщуються в RAM вашого ноутбука RAM. Підключіть том NVMe на 1 TB, виділіть 16 GB і завершіть задачу до обіду.
Навчання моделей з scikit-learn
Випадкові ліси, градієнтний бустинг, XGBoost на реальних датасетах. Швидкість ядра EPYC перевищує показники CPU CPU у ноутбуках, а 6-годинний перебір можна залишити працювати на ніч.
Кількісні дослідження
Бектести, факторний аналіз, метод Монте-Карло на тик-даних за кілька років. Зафіксоване середовище Conda робить ноутбуки відтворюваними для всієї команди.
ETL та пайплайни
Заплануйте запуск скрипту Python у conda-середовищі через cron або systemd, зверніться до API, перетворіть дані та запишіть їх у S3 або Postgres. Зручніше, ніж запускати це на ноутбуці.
Навчання та туторіали
Запустіть однакові середовища Anaconda для воркшопу. Один раз виконайте `conda env export`, потім `conda env create` для кожного учасника. Жодного «у мене на машині працює».
60s
Підготовка
40 Gbps
Висхідна лінія зв'язку
Лише NVMe
Сховище
13
Регіони
99.95%
SLA аптайму
14 днів
Повернення грошей
Глобальна мережа
13 регіонів. Чотири континенти.
Розгорніть ноутбук поруч із вашими даними.
Тренуйте там, де зберігаються ваші дані. ЄС, США, Близький Схід, Азія — оберіть регіон, з якого читає ваш S3-бакет або Postgres.
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
Ціноутворення
Платіть лише за використане. Ось і все.
Погодинно, щомісяця або щороку. Без плати за egress. Без зобов'язань. Зараз Знижка 50% усі плани.
1 GB DDR5
Швидкі Jupyter-ноутбуки · Туторіали
$3.48 /міс
$6.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda готові до роботи
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Невеликі датасети
$7.475 /міс
$14.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda готові до роботи
- Root SSH · KVM
Найпопулярніший
4 GB DDR5
scikit-learn · Реальні датасети
$14.47 /міс
$28.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda готові до роботи
- Root SSH · KVM
Найпопулярніший
8 GB DDR5
DL на CPU · Важкі обчислювальні задачі
$26.475 /міс
$52.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda готові до роботи
- Root SSH · KVM
Часто задавані питання. Anaconda VPS
Поширені запитання, прямі відповіді.
Що таке Anaconda VPS?
Anaconda VPS — це хмарний сервер Linux із попередньо встановленим дистрибутивом Anaconda Python (або можливістю встановлення в один клік). Ви отримуєте conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab та понад 7 000 пакетів для data science, все ізольовано від вашого ноутбука, доступно через SSH з будь-якого місця, і готове до роботи за 60 секунд.
Anaconda чи Miniconda — що встановити?
Оберіть Miniconda, якщо хочете мінімальний образ і лише ті пакети, які реально використовуєте. Оберіть Anaconda Distribution, якщо потрібен повний науковий стек Python розміром ~3 ГБ, готовий одразу після встановлення. Обидва доступні як образи з одним кліком на Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, і ви зможете переключитися пізніше за допомогою `conda install anaconda` або навпаки.
Чи можна запустити JupyterLab на Cloudzy VPS?
Так. Запустіть JupyterLab командою `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, відкрийте порт у панельному фаєрволі та відкрийте у браузері `https://your-ip:8888`. Для приватного доступу використовуйте тунель через SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`) — без правил фаєрволу, трафік зашифровано.
Скільки RAM потрібно для роботи з data science?
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/.
Чи підтримуються задачі GPU?
Плани Anaconda VPS тут призначені виключно для CPU і розраховані на pandas, scikit-learn та CPU PyTorch/TensorFlow. Для CUDA, RAPIDS або масштабного навчання моделей перейдіть на /gpu-vps/ або /deep-learning-gpu/. Anaconda без проблем встановлюється і на тих планах.
Як швидко відбувається розгортання?
Після підтвердження оплати ваш VPS буде готовий за 60 секунд. Anaconda або Miniconda встановлюється ще за 2–3 хвилини через образ з одним кліком, або менш ніж за 60 секунд для Miniconda через curl-інсталятор. Команда `conda --version` запрацює менш ніж за п'ять хвилин.
Чи можна ділитися середовищами з командою?
Так. `conda env export > environment.yml` створює портативний файл, який ваші колеги можуть відтворити командою `conda env create -f environment.yml`. VPS доступний через SSH, тому кілька користувачів можуть працювати на одному сервері, або кожен може розгорнути власний від $2.48/місяць.
Чи є root-доступ?
Так, кожен Cloudzy VPS поставляється з root-доступом через SSH та повним контролем над ядром. Встановлюйте системні пакети через `apt`, налаштовуйте systemd-сервіси для тривалих задач навчання, монтуйте зовнішні томи NVMe або запускайте Docker поряд із conda. Жодних обмежень пісочниці.
Чи можна збільшити ресурси, якщо датасет зросте?
Так. RAM, vCPU та обсяг сховища змінюються прямо з панелі — більшість оновлень завершуються менш ніж за 60 секунд без простою. Починайте з 1 GB для навчання, переходьте до 16 GB, коли ноутбукам знадобиться більше. Погодинна тарифікація не прив'язує вас до конкретного плану.
Чи є гарантія повернення коштів?
Так, протягом 14 днів після покупки — повне повернення коштів без зайвих питань. Протестуйте Anaconda на Cloudzy з реальним навантаженням у ноутбуці та самі оцініть, чи влаштовують вас затримки, продуктивність і підтримка порівняно з тим, що ви використовували раніше.
Готові, коли ви готові.
Conda готова за 60 секунд.
Оберіть план, оберіть регіон, натисніть. JupyterLab відкриється раніше, ніж встигне заваритися кава.
Без кредитної картки · Гарантія повернення коштів за 14 днів · Скасування в будь-який час