Сервер для ноутбуків Jupyter
Запустіть JupyterLab на статичній IP-адресі, яка не є вашим ноутбуком. Закривай кришку, тренуйся, повертайся завтра. Створіть пару з напарником, скориставшись тією самою кінцевою точкою SSH.
Anaconda VPS хостинг
Anaconda VPS,
conda за секунди.
Python Data-science VPS на AMD EPYC + NVMe. Юпітер, панди, scikit-навчання готове.
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
підключений
root@conda-ams-001:~# conda --версія
conda 24.5.0
root@conda-ams-001:~# conda create -n ml python=3.11 pandas scikit-learn -y
Середовище вирішення: зроблено
Завантаження та розпакування пакетів... завершено
root@conda-ams-001:~# conda activate ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Сервер Jupyter працює за адресою https://0.0.0.0:8888
(мл) root@conda-ams-001:~# _
Короткий огляд Anaconda VPS
Cloudzy біжить Анаконда і Мініконда у планах Linux VPS 12 регіонів, від $2,48 на місяць. Плани від 512 MB to 64 GB DDR5 on Сховище NVMe з 40 Gbps висхідні канали зв'язку. Розкрутіть JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy та CPU PyTorch менш ніж за п’ять хвилин, ініціалізація займає 60 секунд. Відтоді Cloudzy працює незалежно 2008, обслуговує 122 000+ розробників, і оцінюється 4.6 / 5 by 708+ reviewers на Trustpilot.
- Стартова ціна
- $2,48 / місяць
- Стек
- Анаконда · Мініконда
- Забезпечення
- 60 секунд
- Регіони
- 12 по всьому світу
- SLA аптайму
- 99.95%
- Повернення грошей
- 14 днів
Чому дослідники обирають Cloudzy
Робочий простір, який не спить.
Чотири причини, чому ваші блокноти належать справжньому серверу.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC останнього покоління, пам’ять лише NVMe, пам’ять DDR5. pandas читає файл CSV розміром 5 ГБ за секунди, а не за хвилини.
Повернення коштів за 14 днів
Спробуйте Anaconda на Cloudzy зі справжнім блокнотом. Скасуйте протягом 14 днів, якщо він не підходить. Без плати за налаштування.
Безвідмовна робота 99,95%.
Запустіть довгий конвеєр pandas протягом ночі, поверніться до запущеного блокнота. Угода про рівень обслуговування за останні 30 днів відстежується на status.cloudzy.com.
Інженери в чаті
Застрягли на конфлікті conda env опівночі? Ми відповідаємо за хвилини, інженери, а не читачі сценаріїв.
Виберіть свій стек
Стек даних Python.
Попередньо запечене, одним натисканням.
Anaconda для повного наукового дистрибутива Python ~3 ГБ, Miniconda, якщо ви хочете бути ощадливішим. JupyterLab слухає порт 8888, pandas читає parquet із вашого NVMe за мілісекунди, scikit-learn навчається на ядрах EPYC. Зображення CUDA є в планах GPU.
conda, pip, mamba, poetry, your call
Анаконда
Повний розподіл
Мініконда
Мінімальний інсталятор
JupyterLab
IDE ноутбука
панди
Кадри даних
NumPy
Масиви · linalg
scikit-Learn
моделі ML
CPU PyTorch
Глибоке навчання
TensorFlow
Висновок ЦП
Сценарії використання
На чому бігають люди
Anaconda VPS.
Інженерія даних Pandas
Подрібнюйте файли CSV, паркетні файли та екстракти SQL, які не поміщаються в оперативну пам’ять вашого ноутбука. Змонтуйте том NVMe на 1 ТБ, додайте до нього 16 ГБ і закінчіть до обіду.
навчання scikit-learn
Випадкові ліси, посилення градієнта, XGBoost на реальних наборах даних. Швидкість EPYC на одне ядро перевершує CPU ноутбуків, і ви можете залишити 6-годинну розгортку під час сну.
Кількісне дослідження
Попередні тести, факторний аналіз, Монте-Карло на багаторічних тикових даних. Закріплене середовище Conda дозволяє відтворювати блокноти в команді.
ETL і трубопроводи
Заплануйте сценарій Python, керований conda, за допомогою cron або systemd, натисніть API, трансформуйте, запишіть у S3 або Postgres. Чистіше, ніж запустити його на ноутбуці.
Навчання та заняття
Створюйте ідентичні середовища Anaconda для майстерні. `conda env export` один раз, `conda env create` для кожного студента. Жодного "працює на моїй машині".
60s
Забезпечення
40 Gbps
Uplink
Лише NVMe
Зберігання
12
Регіони
99.95%
SLA аптайму
14 днів
Повернення грошей
Глобальна мережа
12 регіонів. Чотири континенти.
Покладіть блокнот ближче до своїх даних.
Тренуйтеся там, де живуть ваші дані. ЄС, США, ME, Азія, виберіть регіон, з якого зчитує ваше відро S3 або Postgres.
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
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
Блокноти Quick Jupyter · Підручники
$3.48 / міс
$6.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Конда / Мініконда готова
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Невеликі набори даних
$7.475 / міс
$14.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Конда / Мініконда готова
- Root SSH · KVM
Найпопулярніший
4 GB DDR5
scikit-learn · Справжні набори даних
$14.47 / міс
$28.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Конда / Мініконда готова
- Root SSH · KVM
Найпопулярніший
8 GB DDR5
DL на ЦП · Роботи з великою кількістю даних
$26.475 / міс
$52.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів за 14 днів
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Конда / Мініконда готова
- Root SSH · KVM
FAQ. Anaconda VPS
Поширені запитання, прямі відповіді.
Що таке Anaconda VPS?
Anaconda VPS — це хмарний сервер Linux із попередньо встановленим (або готовим одним клацанням миші) дистрибутивом Anaconda Python. Ви отримуєте conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab і понад 7000 пакетів наукових даних, усі ізольовані від вашого ноутбука, доступні через SSH з будь-якого місця та живуть за 60 секунд.
Anaconda або Miniconda, що мені встановити?
Виберіть Miniconda, якщо вам потрібна найменша площа та лише пакети, які ви фактично використовуєте. Виберіть Anaconda Distribution, якщо вам потрібен повний науковий стек Python ~3 ГБ. Обидва постачаються як зображення одним клацанням миші в Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS, і ви можете змінити їх пізніше за допомогою «conda install anaconda» або навпаки.
Чи можу я запустити JupyterLab на Cloudzy VPS?
так Запустіть JupyterLab за допомогою `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, відкрийте порт у брандмауері панелі та перейдіть у свій браузер на `https://your-ip:8888`. Для приватного налаштування тунелюйте через SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`), правила брандмауера не потрібні, і трафік зашифровано.
Скільки оперативної пам’яті мені потрібно для роботи з науковими даними?
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 підтримує це робоче навантаження GPU?
Плани Anaconda VPS тут призначені лише для CPU, вони створені для pandas, scikit-learn і CPU PyTorch/TensorFlow. Для навчання CUDA, RAPIDS або великомасштабної моделі див. /gpu-vps/ і /deep-learning-gpu/. Anaconda також чисто встановлюється на ці плани.
Як швидко відбувається розгортання?
Після підтвердження платежу ваш VPS стане активним через 60 секунд. Anaconda або Miniconda встановлюється ще за 2–3 хвилини за допомогою зображення одним клацанням миші або менше 60 секунд для Miniconda з інсталятора curl. `conda --version` запрацює менше ніж за п'ять хвилин.
Чи можу я спільно використовувати середовище зі своєю командою?
так `conda env export > environment.yml` створює портативний файл, який ваші товариші по команді можуть відтворити за допомогою `conda env create -f environment.yml`. VPS доступний через SSH, тож кілька користувачів можуть підключитися до одного пристрою або кожен може розгорнути власний за 2,48 дол. США на місяць.
Чи є root доступ?
Так, кожен Cloudzy VPS має кореневий SSH і повний контроль ядра. Встановіть системні пакети за допомогою `apt`, налаштуйте служби systemd для тривалих навчальних завдань, підключіть зовнішні томи NVMe або запустіть Docker разом із conda. Жодних обмежень пісочниці.
Чи можу я оновити, якщо мій набір даних зростає?
так Оперативна пам’ять, vCPU і розмір пам’яті змінюються прямо з панелі, більшість оновлень завершується менше ніж за 60 секунд без простою. Почніть з 1 ГБ для навчання, перейдіть до 16 ГБ, коли це знадобиться вашим ноутбукам. Погодинна оплата означає, що ви не прив’язані до рівня.
Чи є гарантія повернення коштів?
Так, 14 днів після покупки, повне повернення коштів, без запитань. Спробуйте Anaconda на Cloudzy із реальним робочим навантаженням на ноутбук і вирішіть, чи затримка, продуктивність і підтримка витримують те, що ви використовували раніше.
Готові, коли ви готові.
Conda за 60 секунд.
Виберіть план, виберіть регіон, натисніть. JupyterLab відкривається перед кавою.
Без кредитної картки · Гарантія повернення коштів за 14 днів · Скасування в будь-який час