Máy chủ sổ tay Jupyter
Chạy JupyterLab trên IP tĩnh không phải là máy tính xách tay của bạn. Đóng nắp lại, đi tàu, ngày mai quay lại. Ghép nối với đồng đội bằng cách chia sẻ cùng điểm cuối SSH.
Lưu trữ VPS Anaconda
VPS Anaconda,
conda lên trong vài giây.
VPS khoa học dữ liệu Python trên AMD EPYC + NVMe. Jupyter, gấu trúc, scikit-learn đã sẵn sàng.
Cloud độc lập, từ 2008. Từ $2.48/tháng · root SSH trong 60 giây.
Khởi điểm từ $2.48/mo · Giảm 50% · Không cần thẻ tín dụng
~ ssh root@conda-ams-001
đã kết nối
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
Giải quyết môi trường: xong
Đang tải xuống và giải nén các gói... xong
root@conda-ams-001:~# conda kích hoạt ml && jupyter lab --ip=0.0.0.0
[I] Máy chủ Jupyter đang chạy tại https://0.0.0.0:8888
(ml) root@conda-ams-001:~# _
Sơ lược về Anaconda VPS
Cloudzy chạy Anaconda Và Conda nhỏ về các gói VPS Linux trên khắp 12 khu vực, khởi điểm từ 2,48 $ mỗi tháng. Các gói dao động từ 512 MB to 64 GB DDR5 on Lưu trữ NVMe với 40 Gbps liên kết lên. Quay lên JupyterLab, pandas, scikit-learn, NumPy và CPU PyTorch trong vòng chưa đầy năm phút, quá trình cung cấp mất nhiều thời gian 60 giây. Cloudzy đã hoạt động độc lập kể từ 2008, phục vụ 122.000+ lập trình viên, và được đánh giá 4.6 / 5 by 708+ reviewers trên Trustpilot.
- Giá khởi điểm
- $2.48 / tháng
- ngăn xếp
- Trăn Anaconda · Conda nhỏ
- Cung cấp
- 60 giây
- Khu vực
- 12 trên toàn cầu
- Uptime SLA
- 99.95%
- Hoàn tiền
- 14 ngày
Tại sao các nhà khoa học dữ liệu chọn Cloudzy
Một không gian làm việc mà ở lại.
Bốn lý do khiến sổ ghi chép của bạn thuộc về máy chủ thực.
AMD EPYC + NVMe
AMD EPYC thế hệ mới nhất, bộ lưu trữ chỉ NVMe, bộ nhớ DDR5. gấu trúc đọc CSV 5 GB trong vài giây chứ không phải vài phút.
Hoàn tiền trong 14 ngày
Hãy dùng thử Anaconda trên Cloudzy bằng một cuốn sổ tay thực sự. Hủy trong vòng 14 ngày nếu không vừa. Không có phí thiết lập.
Thời gian hoạt động 99,95%
Chạy một đường dẫn gấu trúc dài qua đêm, quay lại với một cuốn sổ tay đang chạy. SLA trong 30 ngày qua được theo dõi tại status.cloudzy.com.
Kỹ sư trên chat
Bị mắc kẹt trong một cuộc xung đột conda env vào lúc nửa đêm? Chúng tôi trả lời trong vài phút, các kỹ sư, không phải người đọc kịch bản.
Chọn ngăn xếp của bạn
Ngăn xếp dữ liệu Python.
Nướng sẵn, một cú nhấp chuột.
Anaconda để phân phối Python khoa học đầy đủ ~ 3 GB, Miniconda nếu bạn muốn gọn gàng. JupyterLab lắng nghe trên cổng 8888, gấu trúc đọc sàn gỗ từ NVMe của bạn trong một phần nghìn giây, đào tạo scikit-learn trên lõi EPYC. Hình ảnh CUDA có trong gói GPU.
conda, pip, mamba, thơ ca, cuộc gọi của bạn
Anaconda
Phân phối đầy đủ
Conda nhỏ
Trình cài đặt tối thiểu
JupyterLab
IDE máy tính xách tay
gấu trúc
Khung dữ liệu
NumPy
Mảng · linalg
scikit-tìm hiểu
mô hình ML
CPU PyTorch
Học sâu
Dòng chảy căng
suy luận CPU
Trường hợp sử dụng
Mọi người chạy bằng gì
VPS Anaconda.
Kỹ thuật dữ liệu Pandas
Xử lý các tệp CSV, tệp gỗ và các trích xuất SQL không vừa với RAM máy tính xách tay của bạn. Gắn ổ NVMe 1 TB, ném 16 GB vào đó, hoàn thành trước bữa trưa.
đào tạo scikit-learn
Rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc, XGBoost trên bộ dữ liệu thực. Tốc độ mỗi lõi của EPYC đánh bại CPU máy tính xách tay và bạn có thể chạy trong 6 giờ trong khi ngủ.
Nghiên cứu định lượng
Backtests, phân tích nhân tố, Monte Carlo trên dữ liệu đánh dấu nhiều năm. Môi trường được ghim của Conda giúp cho toàn nhóm có thể tái tạo sổ ghi chép.
ETL và đường ống
Lên lịch tập lệnh Python do conda quản lý bằng cron hoặc systemd, nhấn API, chuyển đổi, ghi vào S3 hoặc Postgres. Sạch hơn so với chạy trên máy tính xách tay.
Giảng dạy và hướng dẫn
Tạo ra các môi trường Anaconda giống hệt nhau cho một hội thảo. `conda env xuất` một lần, `conda env create` cho mọi học sinh. Không "hoạt động trên máy của tôi."
60s
Cung cấp
40 Gbps
Đường lên
Chỉ dành cho NVMe
Kho
12
Khu vực
99.95%
Uptime SLA
14 ngày
Hoàn tiền
Mạng toàn cầu
12 khu vực. Bốn châu lục.
Đặt sổ ghi chép của bạn gần với dữ liệu của bạn.
Đào tạo nơi dữ liệu của bạn tồn tại. EU, US, ME, Asia, chọn khu vực mà bộ chứa S3 hoặc Postgres của bạn sẽ đọc từ đó.
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
Định giá
Trả phí theo mức dùng. Vậy đó.
Theo giờ, tháng, hoặc năm. Không phí egress. Không cam kết. Hiện tại giảm giá 50% tất cả các gói.
1 GB DDR5
Sổ ghi chép Jupyter nhanh · Hướng dẫn
$3.48 /tháng
$6.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 1 vCPU @ EPYC
- 25 GB NVMe
- 1 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda đã sẵn sàng
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Pandas / NumPy · Bộ dữ liệu nhỏ
$7.475 /tháng
$14.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 1 vCPU @ EPYC
- 60 GB NVMe
- 3 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda đã sẵn sàng
- Root SSH · KVM
Phổ biến nhất
4 GB DDR5
scikit-learn · Bộ dữ liệu thực
$14.47 /tháng
$28.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda đã sẵn sàng
- Root SSH · KVM
Phổ biến nhất
8 GB DDR5
DL trên CPU · Công việc dữ liệu nặng
$26.475 /tháng
$52.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Conda / Miniconda đã sẵn sàng
- Root SSH · KVM
Câu hỏi thường gặp. VPS Anaconda
Câu hỏi thường gặp, câu trả lời thẳng thắn.
VPS Anaconda là gì?
VPS Anaconda là máy chủ đám mây Linux được cài đặt sẵn bản phân phối Anaconda Python (hoặc sẵn sàng bằng một cú nhấp chuột). Bạn nhận được conda, Python 3, NumPy, pandas, scikit-learn, JupyterLab và hơn 7.000 gói khoa học dữ liệu, tất cả đều cách ly với máy tính xách tay của bạn, có thể truy cập qua SSH từ mọi nơi và chỉ mất 60 giây.
Anaconda hay Miniconda, nên cài đặt cái nào?
Chọn Miniconda nếu bạn muốn chiếm diện tích nhỏ nhất và chỉ những gói bạn thực sự sử dụng. Chọn Phân phối Anaconda nếu bạn muốn có sẵn ngăn xếp Python khoa học đầy đủ ~ 3 GB. Cả hai đều được gửi dưới dạng hình ảnh bằng một cú nhấp chuột trên Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS và bạn có thể chuyển đổi sau bằng `conda install anaconda` hoặc ngược lại.
Tôi có thể chạy JupyterLab trên Cloudzy VPS không?
Đúng. Khởi động JupyterLab bằng `jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888`, mở cổng trong tường lửa của bảng điều khiển và trỏ trình duyệt của bạn tới `https://your-ip:8888`. Để thiết lập riêng tư, hãy chuyển qua SSH (`ssh -L 8888:localhost:8888`), không cần quy tắc tường lửa và lưu lượng truy cập được mã hóa.
Tôi cần bao nhiêu RAM cho công việc khoa học dữ liệu?
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/.
Điều này có hỗ trợ khối lượng công việc GPU không?
Các gói VPS Anaconda ở đây chỉ dành cho CPU, chúng được xây dựng cho gấu trúc, scikit-learn và CPU PyTorch/TensorFlow. Để biết về đào tạo CUDA, RAPIDS hoặc mô hình quy mô lớn, hãy xem /gpu-vps/ và /deep-learning-gpu/. Anaconda cũng cài đặt sạch sẽ các gói đó.
Cấp phát nhanh thế nào?
Sau khi thanh toán được xác nhận, VPS của bạn sẽ hoạt động sau 60 giây. Anaconda hoặc Miniconda sẽ cài đặt thêm 2–3 phút nữa thông qua hình ảnh bằng một cú nhấp chuột hoặc dưới 60 giây đối với Miniconda từ trình cài đặt cuộn tròn. Bạn sẽ có tổng cộng `conda --version` hoạt động trong vòng chưa đầy năm phút.
Tôi có thể chia sẻ môi trường với nhóm của mình không?
Đúng. `conda env xuất > môi trường.yml` tạo ra một tệp di động mà đồng đội của bạn có thể tạo lại bằng `conda env create -f môi trường.yml`. Có thể truy cập VPS qua SSH để nhiều người dùng có thể ghép nối trên cùng một hộp hoặc mỗi người có thể tự triển khai với giá từ 2,48 USD/tháng.
Có quyền truy cập root?
Có, mọi VPS Cloudzy đều có SSH gốc và kiểm soát kernel đầy đủ. Cài đặt các gói hệ thống với `apt`, thiết lập dịch vụ systemd cho các công việc đào tạo kéo dài, gắn các ổ NVMe bên ngoài hoặc chạy Docker cùng với conda. Không có hạn chế hộp cát.
Tôi có thể nâng cấp nếu tập dữ liệu của tôi phát triển không?
Đúng. Thay đổi kích thước RAM, vCPU và bộ lưu trữ trực tiếp từ bảng điều khiển, hầu hết quá trình nâng cấp hoàn tất trong vòng chưa đầy 60 giây mà không có thời gian ngừng hoạt động. Bắt đầu ở mức 1 GB để tìm hiểu, tăng lên 16 GB khi sổ ghi chép của bạn cần. Thanh toán theo giờ có nghĩa là bạn không bị giới hạn ở một cấp độ.
Có đảm bảo hoàn tiền không?
Có, 14 ngày kể từ ngày mua, hoàn trả đầy đủ, không có câu hỏi nào. Hãy dùng thử Anaconda trên Cloudzy với khối lượng công việc thực tế trên máy tính xách tay và quyết định xem độ trễ, hiệu suất và khả năng hỗ trợ có phù hợp với những gì bạn đã sử dụng trước đây hay không.
Sẵn sàng khi bạn cần.
Conda sẽ lên trong 60 giây.
Chọn một kế hoạch, chọn một khu vực, nhấp chuột. JupyterLab mở trước cà phê của bạn.
Không cần thẻ tín dụng · Hoàn tiền trong 14 ngày · Hủy bất cứ lúc nào