Аналіз даних на віддалених ресурсах
Коли датасет важить 50 GB, а на ноутбуці лише 16 GB RAM. Запустіть VPS з 32 GB RAM, перекиньте дані через scp і працюйте в JupyterLab. Зупиніть сервер, коли закінчите.
Хостинг Jupyter Notebook VPS
Jupyter у хмарі.
Запускайте ноутбуки з будь-якого браузера.
JupyterLab на AMD EPYC і чистому NVMe — у будь-якому регіоні.
Незалежні з 2008 року. SSH, conda, pip, GPU — підтримка власних ядер.
Від $7.48/mo · Знижка 50% · Без банківської картки
~ ssh root@vps-fra-001 підключено
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 — короткий огляд
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.
- Стартова ціна
- $7.48 / місяць
- Підготовка
- 60 секунд
- Регіони
- 13 по всьому світу
- SLA аптайму
- 99.95%
- Повернення грошей
- 14 днів
- Засновано
- 2008
Чому розробники обирають Cloudzy
Хостинг для Jupyter, який не вирубати вас посеред роботи.
NVMe + DDR5
Чисте NVMe-сховище та пам'ять DDR5 на AMD EPYC. Навантаження залишаються швидкими під тиском.
Root SSH-доступ
Повний контроль над вашим стеком. Встановлюйте пакети, налаштовуйте конфіги, запускайте cron-задачі, розгортайте через git. Без обмежень.
13 регіонів
Розгортайте максимально близько до користувачів, наскільки дозволяє фізика. Медіанна P50-затримка менше 10 мс у Північній Америці та Європі.
Справжня людська підтримка
Спілкуйтеся з інженерами, які знають ваш стек, а не читачами скриптів. Медіанний час вирішення менше години.
Стек, який ви запустите
Усі залежності Jupyter.
conda + pip готові до роботи.
Сучасний Python через conda/miniconda, JupyterLab, класичний Notebook, а також Nginx для завершення TLS. Додайте образи CUDA на планах GPU.
Образи з маркетплейсу в один клік на кожному плані
JupyterLab
Найновіша стабільна
Notebook
Класичний інтерфейс
Python 3.12
Через conda або apt
conda
Середовище та менеджер пакетів
pip
Стандартний інсталятор PyPI
JupyterHub
Багатокористувацький режим
CUDA
Прискорення GPU (тарифи GPU)
Nginx
TLS реверс-проксі
Сценарії використання
Реальні робочі завдання в Jupyter
яким потрібен справжній VPS.
Навчання моделей ML
Плани GPU з попередньо встановленою CUDA дають вам потужність A100 або RTX 5090 для тренування моделей. JupyterLab і PyTorch прямо в браузері, без обмежень Colab.
Тривалі обчислення
Деякі експерименти тривають днями. Запустіть задачу на хмарному VPS і забудьте про неї: ноутбук не засне, ядро не впаде, сесія не обірветься.
Командна робота через JupyterHub
JupyterHub на плані з 12 GB дозволяє команді спільно використовувати ядра та дані без пересилки ноутбуків електронною поштою. Кожен користувач отримує ізольований робочий каталог.
Викладання / майстер-класи
Розгорніть однакові Jupyter-середовища для воркшопу. Погодинна тарифікація означає, що ви платите лише за реально використані години.
API + ноутбук в одному
Розробляйте модель у Jupyter, а потім опублікуйте натреновану версію як ендпоінт Flask/FastAPI на тому самому VPS. Один сервер, два ендпоінти.
60s
Підготовка
40 Gbps
Висхідна лінія зв'язку
Лише NVMe
Сховище
13
Регіони
99.95%
SLA аптайму
14 days
Повернення грошей
Глобальна мережа
13 регіонів. Чотири континенти.
Один клік, і готово.
Розмістіть свій Jupyter VPS якомога ближче до користувачів.
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. Зараз Знижка 50% усі плани.
1 GB DDR5
Легкий · Особисте використання
$3.48 /mo
$6.95/mo −50%
Розгорнути зараз Повернення коштів за 14 днів
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Продакшн · Невелика команда
$7.475 /mo
$14.95/mo −50%
Розгорнути зараз Повернення коштів за 14 днів
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
Найпопулярніший
4 GB DDR5
Продакшн · Багато сайтів
$14.47 /mo
$28.95/mo −50%
Розгорнути зараз Повернення коштів за 14 днів
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Важкі навантаження
$26.475 /mo
$52.95/mo −50%
Розгорнути зараз Повернення коштів за 14 днів
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
Часто задавані питання. Jupyter VPS
Поширені запитання, прямі відповіді.
Що таке Jupyter Notebook VPS?
Jupyter Notebook VPS - це віртуальний приватний сервер, на якому ви запускаєте JupyterLab або класичний Jupyter Notebook через захищене TLS з'єднання URL. Ви заходите з будь-якого браузера, маєте root-доступ SSH для керування ядрами та зупиняєте сервер після завершення проєкту.
Як встановити Jupyter?
Встановіть miniconda, потім виконайте `conda install -c conda-forge jupyterlab`. Налаштуйте зворотний проксі Nginx із Certbot TLS, задайте пароль для ноутбука і направте свій DNS на VPS. Весь процес займає близько 20 хвилин.
Чи можна розгорнути JupyterHub для команди?
Так. JupyterHub без проблем встановлюється на планах з 8-12 GB. Кожен користувач отримує власний Jupyter-сервер. Для автентифікації підключіть PAM або OAuth. Більшість команд використовує стандартний інсталятор tljh (The Littlest JupyterHub).
Що щодо прискорення GPU для ML?
Оберіть преміум-план GPU замість звичайного CPU. Хмарні плани GPU включають Nvidia A100, RTX 5090 і RTX 4090 з попередньо встановленою CUDA. Запускайте PyTorch, TensorFlow або JAX безпосередньо в ноутбуках.
Чи є спосіб отримати доступ до ноутбуків без TLS?
Так - через тунель SSH: `ssh -L 8888:localhost:8888 root@your-vps`, після чого відкрийте localhost:8888 у браузері. Якщо потрібен доступ лише для себе, налаштування Nginx і TLS можна повністю пропустити.
Чи збережуться мої ноутбуки після перезавантаження?
Так. Ноутбуки зберігаються на диску - перезавантаження їх не видаляє. Запустіть JupyterLab як службу systemd, щоб він стартував автоматично. Для додаткової надійності зробіть снапшот VPS.
Скільки RAM мені потрібно?
Залежить від розміру датасету. 2 GB вистачить для туторіалів, 4-8 GB - для типової роботи з pandas і scikit-learn, 16-32 GB - для великих датафреймів або глибокого навчання на CPU. Для повноцінного тренування моделей обирайте плани GPU.
Чи є гарантія повернення коштів?
Так, 14 днів, повне повернення коштів без зайвих питань. Скасуйте з панелі будь-коли протягом перших двох тижнів.
Готові, коли ви готові.
Jupyter за 60 секунд.
Виберіть регіон, натисніть розгорнути. Ви запрацюєте до обіду.
Без кредитної картки · Гарантія повернення коштів за 14 днів · Скасування в будь-який час