İçeriğe geç
YolcuHost
DevOps ve izleme

Jupyter Notebook İçin En Uygun VDS Paketi

JupyterLab'ı bir sunucuda çalıştırdığınızda uzun süren hesaplamalar dizüstü bilgisayarınız kapalıyken de devam eder, defterlerinize her yerden tarayıcıyla erişirsiniz. pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphaneler veriyi belleğe yüklediği için RAM, üzerinde çalışabileceğiniz veri setinin büyüklüğünü belirler. Sunucularda GPU bulunmaz; derin öğrenme eğitimi yerine veri temizleme, görselleştirme ve klasik makine öğrenmesi işlerine uygundur.

Önerilen işletim sistemi: Ubuntu 24.04, Debian 13

En uygun paket

Xeon VDS 2

Kişisel defterler

vCPU
2 Çekirdek
RAM
4 GB ECC
Disk
40 GB SSD
Bağlantı
1 Gbps
₺163,90/ay + KDV
Bu paketi sipariş et Tüm VDS paketleri

Neden bu paket?

  • Bellekte çalışan veri analizinde RAM belirleyicidir; Xeon Platinum 8160 serisinde 32 GB'a kadar ECC RAM seçebilirsiniz.
  • ECC RAM, uzun süren hesaplamalarda bellek hatası kaynaklı yanlış sonuç riskini azaltır.
  • Çok çekirdek, n_jobs parametresini destekleyen scikit-learn işlerini ve paralel veri işlemeyi hızlandırır.
  • Tam yetkiyle Python sürümünü, sistem kütüphanelerini ve JupyterHub'ı kendiniz kurarsınız.

İhtiyacınıza göre paket

Küçük başlayın; büyüdükçe paketinizi yükseltebilirsiniz.

Kişisel defterler

Birkaç yüz MB'lık veri setleri ve günlük analiz için 4 GB RAM.

Xeon VDS 2

2 Çekirdek · 4 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps

₺163,90/ay + KDV
Sipariş ver

Orta boy veri setleri

Birkaç GB'lık veriyi pandas ile işlemek ve modelleri paralel eğitmek için 4 çekirdek ve 8 GB RAM.

Xeon VDS 4

4 Çekirdek · 8 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps

₺243,90/ay + KDV
Sipariş ver

JupyterHub ile ekip ya da büyük veri

Birden fazla kullanıcı veya bellekte büyük veri setleri için 32 GB RAM.

Xeon VDS 6

6 Çekirdek · 32 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps

₺723,90/ay + KDV
Sipariş ver

Nasıl başlarım?

  1. 1Siparişte Ubuntu 24.04 ya da Debian 13 seçin ve kendiniz için root olmayan bir kullanıcı oluşturun.
  2. 2python3 -m venv ile bir sanal ortam açın ve pip install jupyterlab pandas scikit-learn ile kurun.
  3. 3jupyter lab --no-browser --ip 127.0.0.1 ile başlatın; bağlanmak için bilgisayarınızdan ssh -L 8888:localhost:8888 ile tünel açın.
  4. 4Sürekli çalışması için JupyterLab'ı bir systemd servisi olarak tanımlayın.
  5. 5Ekip kullanımı için The Littlest JupyterHub (TLJH) kurun; her kullanıcı kendi defter ortamına sahip olur.

Dakikalar içinde teslim

Ödeme sonrası otomatik kurulum; erişim bilgileriniz panelinize gelir.

İstanbul lokasyonu

Vodafone İstanbul veri merkezi, Türkiye'ye düşük gecikme.

DDoS koruması

Saldırı trafiği ücretsiz olarak süzülür.

7/24 Türkçe destek

Bağlantı sorunlarını çözer, istenirse işletim sistemini kurarız.

Taşıma desteği

Mevcut sunucunuzdan geçişte yardımcı oluruz.

Toplu alım

Birden fazla sunucu için indirim, destek talebiyle.

Sıkça sorulan sorular

Kabaca veri setinizin diskteki boyutunun birkaç katı bellek gerekir; pandas veriyi işlerken ara kopyalar oluşturur. Birkaç yüz MB'lık veri için 4 GB, birkaç GB'lık veri için 8-16 GB uygundur.

Sunucularda GPU yoktur; bu nedenle büyük derin öğrenme modellerinin eğitimi yerine veri analizi ve klasik makine öğrenmesi için önerilir. Küçük modelleri işlemciyle eğitebilir, hazır modellerle çıkarım yapabilirsiniz.

Doğrudan açık bırakmayın. SSH tüneli en güvenli yoldur; alan adıyla erişecekseniz Nginx ile HTTPS ve güçlü şifre kullanın, JupyterHub'da kullanıcı girişini etkinleştirin.

Evet. IRkernel ile R'ı, IJulia ile Julia'yı Jupyter'a çekirdek olarak ekleyebilirsiniz.

Tüm kullanım alanları