Phân tích dữ liệu từ xa
Khi dataset của bạn nặng 50 GB mà laptop chỉ có 16 GB RAM. Khởi động một VPS 32 GB, chuyển dữ liệu qua scp, làm việc trên JupyterLab. Tắt đi khi xong.
Lưu trữ Jupyter Notebook VPS
Jupyter, trên đám mây.
Chạy notebook từ bất kỳ trình duyệt nào.
JupyterLab trên GPU và CPU thuần túy, ở bất kỳ khu vực nào.
Độc lập từ năm 2008. Hỗ trợ SSH, conda, pip, GPU và kernel tùy chỉnh.
Từ $7.48/mo · Giảm 50% · Không cần thẻ tín dụng
~ ssh root@vps-fra-001
kết nối
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 tóm tắt
Cloudzy lưu trữ Máy chủ ảo Jupyter Notebook instances từ 13 khu vực trên toàn thế giới, khởi điểm từ $7.48 / month. Mỗi VPS chạy trên AMD EPYC với Bộ nhớ DDR5, Lưu trữ NVMe, và một 40 Gbps uplink. Chạy JupyterLab hoặc Jupyter truyền thống đứng sau Nginx với gói miễn phí TLS. Các gói GPU dành cho việc huấn luyện ML. Cloudzy hoạt động độc lập từ năm 2008, phục vụ 122.000+ lập trình viên, và được đánh giá 4.7/5 by 700+ người đánh giá trên Trustpilot.
- Giá khởi điểm
- $7.48 / month
- Cấp phát
- 60 giây
- Các vùng
- 13 trên toàn cầu
- Uptime SLA
- 99.95%
- Hoàn lại tiền
- 14 ngày
- Được thành lập
- 2008
Vì sao nhà phát triển chọn Cloudzy
Một nền tảng host Jupyter không để bạn thất vọng đá bạn ra giữa chừng.
NVMe + DDR5
Lưu trữ NVMe thuần và bộ nhớ DDR5 trên AMD EPYC. Khối lượng công việc luôn nhanh dưới tải.
Truy cập root SSH
Toàn quyền kiểm soát stack của bạn. Cài package, tinh chỉnh config, chạy cron job, triển khai qua git. Không hạn chế.
13 khu vực
Triển khai gần người dùng nhất có thể về mặt vật lý. Độ trễ P50 trung vị dưới 10 ms ở NA/EU.
Hỗ trợ con người thực sự
Trò chuyện với kỹ sư hiểu stack của bạn, không phải người đọc kịch bản. Giải quyết trung vị dưới 1 giờ.
Stack bạn sẽ chạy
Mọi dependency của Jupyter.
conda + pip sẵn sàng sử dụng.
Python hiện đại qua conda/miniconda, JupyterLab, Notebook cổ điển, cùng Nginx để kết thúc TLS. Thêm ảnh CUDA trên các gói GPU.
Image marketplace một-click trên mọi gói
JupyterLab
Phiên bản ổn định mới nhất
Máy tính xách tay
Giao diện cổ điển
Python 3.12
Qua conda hoặc apt
conda
Môi trường + trình quản lý gói
pip
Trình cài đặt PyPI tiêu chuẩn
JupyterHub
Chế độ nhiều người dùng
CUDA
Tăng tốc GPU (các gói GPU)
Nginx
Máy chủ proxy đảo ngược TLS
Trường hợp sử dụng
Khối lượng công việc Jupyter thực tế
cần một VPS thực sự.
Đào tạo mô hình ML
Các gói GPU với CUDA cài sẵn mang đến sức mạnh A100 hoặc RTX 5090 cho quá trình huấn luyện. JupyterLab + PyTorch chạy thẳng trên trình duyệt, không bị giới hạn như Colab.
Tính toán kéo dài
Một số thí nghiệm chạy hàng ngày. Khởi động trên Cloudzy VPS rồi để yên - không lo laptop ngủ, không bị ngắt kernel, không giới hạn thời gian phiên.
Cộng tác nhóm qua JupyterHub
JupyterHub trên gói 12 GB cho phép cả nhóm dùng chung kernel và dữ liệu mà không cần gửi notebook qua email. Mỗi người dùng có thư mục làm việc riêng biệt.
Giảng dạy / Hội thảo
Khởi động môi trường Jupyter đồng nhất cho một workshop. Tính tiền theo giờ, bạn chỉ trả đúng số giờ sử dụng thực tế.
API + notebook kết hợp
Xây dựng model trong Jupyter, triển khai phiên bản đã huấn luyện dưới dạng endpoint Flask/FastAPI trên cùng VPS. Một máy, hai endpoint.
60s
Cấp phát
40 Gbps
Liên kết lên
Chỉ NVMe
Lưu trữ
13
Các vùng
99.95%
Uptime SLA
14 ngày
Hoàn lại tiền
Mạng toàn cầu
13 khu vực. Bốn châu lục.
Chỉ một cú click.
Đặt Jupyter VPS của bạn càng gần người dùng càng tốt.
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
Định giá
Trả phí theo mức dùng. Vậy đó.
Theo giờ, tháng, hoặc năm. Hiện tại Giảm 50% tất cả các gói.
1 GB DDR5
Nhẹ · Sử dụng cá nhân
$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
- IPv4 + IPv6 riêng
- Root SSH · KVM
2 GB DDR5
Production · Nhóm 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
- IPv4 + IPv6 riêng
- Root SSH · KVM
Phổ biến nhất
4 GB DDR5
Production · Nhiều site
$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
- IPv4 + IPv6 riêng
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Khối lượng công việc 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
- IPv4 + IPv6 riêng
- Root SSH · KVM
Câu hỏi thường gặp. Jupyter VPS
Câu hỏi thường gặp, câu trả lời thẳng thắn.
Jupyter Notebook VPS là gì?
Jupyter Notebook VPS là một máy chủ riêng ảo để bạn chạy JupyterLab hoặc Jupyter Notebook truyền thống qua URL được bảo mật bằng TLS. Bạn truy cập từ bất kỳ trình duyệt nào, có toàn quyền SSH để quản lý kernel, và tắt máy khi dự án kết thúc.
Cách cài đặt Jupyter?
Cài miniconda, sau đó chạy `conda install -c conda-forge jupyterlab`. Cấu hình reverse proxy Nginx với Certbot TLS, đặt mật khẩu notebook, trỏ DNS vào VPS. Toàn bộ quá trình mất khoảng 20 phút.
Có thể chạy JupyterHub cho cả nhóm không?
Được. JupyterHub cài đặt gọn trên các gói 8-12 GB. Mỗi người dùng có một Jupyter server riêng. Kết hợp với PAM hoặc OAuth để xác thực. Hầu hết các nhóm dùng bộ cài tljh (The Littlest JupyterHub) tiêu chuẩn.
Còn việc tăng tốc GPU cho ML thì sao?
Chọn gói Premium GPU thay vì CPU thông thường. Các gói Cloudzy GPU bao gồm Nvidia A100, RTX 5090 và RTX 4090 với CUDA được cài sẵn. Chạy PyTorch, TensorFlow hoặc JAX trực tiếp trong notebook.
Có cách nào truy cập notebook mà không cần TLS không?
Có - dùng tunnel SSH: `ssh -L 8888:localhost:8888 root@your-vps`, rồi mở localhost:8888 trong trình duyệt. Bỏ qua hoàn toàn phần cài đặt Nginx + TLS nếu bạn chỉ cần truy cập một mình.
Notebook có còn sau khi khởi động lại máy không?
Có. Notebook lưu trên ổ đĩa - khởi động lại không xóa dữ liệu. Chạy JupyterLab dưới dạng systemd service để tự khởi động cùng máy. Snapshot VPS để an toàn hơn.
Nên chọn bao nhiêu RAM?
Tùy vào kích thước dataset. 2 GB cho các bài hướng dẫn, 4-8 GB cho công việc pandas + scikit-learn thông thường, 16-32 GB cho dataframe lớn hoặc deep learning trên CPU. Dùng gói GPU cho việc huấn luyện thực sự.
Có đảm bảo hoàn tiền không?
Có - 14 ngày, hoàn tiền đầy đủ, không hỏi lý do. Hủy từ panel bất cứ lúc nào trong hai tuần đầu.
Sẵn sàng khi bạn cần.
Jupyter VPS trong 60 giây.
Chọn khu vực, nhấn triển khai. Bạn sẽ làm việc trước bữa trưa.
Không cần thẻ tín dụng · Hoàn tiền trong 14 ngày · Hủy bất cứ lúc nào