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Jupyter Hosting
Erstellen Sie interaktive Notebooks, die Code, Daten, Visualisierungen und erklärende Texte kombinieren.
- Ein Klick bereitstellen
- 15 GB Benötigter Speicherplatz
- 1 GB RAM Benötigter Arbeitsspeicher
- Von 2 € Preis
Keine Einrichtungsgebühren
Offizielle Links
Die offiziellen Links und die ursprüngliche Website von Jupyter
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Jupyter Website
Was Sie
bei AvaHost erhalten
Die Bereitstellung mit einem Klick, eine benutzerdefinierte Domain, kostenloses HTTPS, automatische Anwendungsupdates und geplante Backups sind in jeder Cloud-App enthalten. Sie können mehrere Apps auf einem Server ausführen, und der Terminalzugang ist enthalten.
Diese Vorlage enthält keinen Datenbank-Container.
Technik
- Docker-Image
- quay.io/jupyter/base-notebook:latest
- Standardport
- 8888
Wie Jupyter funktioniert
Jupyter Notebooks kombinieren ausführbare Code-Zellen, Markdown-Erklärungen, Gleichungen, visuelle Ausgaben und Dateien in einem browserbasierten Dokument. Ein Kernel führt Code aus und gibt Ergebnisse an die Notebook-Schnittstelle zurück, während JupyterLab Registerkarten, einen Datei-Browser, Editoren, Konsolen und Steuerelemente für laufende Sitzungen hinzufügt. Der Katalog startet Jupyter Server mit einem generierten Token und persistiert das Verzeichnis /home/jovyan/work.
Der Zugriff auf einen Jupyter Server ist sicherheitssensitiv, da ein authentifizierter Benutzer über Kernel und andere Server-Features beliebigen Code ausführen kann. Der Token muss wie eine Administrator-Anmeldedaten geschützt werden und sollte nicht in öffentliche Links eingebettet werden. Das Paket ist ein Single-User-Server, keine JupyterHub mit verwalteten Konten oder isolierten Umgebungen.
Wichtige Jupyter-Funktionen
Das ausgewählte Image quay.io/jupyter/base-notebook enthält JupyterLab, Notebook, NBClassic und die Single-User-Komponente von JupyterHub, bleibt aber eine minimale Basis. Die offizielle Docker Stacks-Dokumentation besagt, dass es das scipy-notebook-Paket für wissenschaftliche Anwendungen und LaTeX-PDF-Unterstützung nicht enthält. Benutzer müssen kompatible Pakete in der Umgebung installieren oder ein anderes Image außerhalb dieses Katalog-Angebots wählen.
Nur das work-Verzeichnis wird vom Katalog als persistent deklariert. Dateien, die an anderen Stellen im Container gespeichert werden, überstehen möglicherweise keinen Austausch, und Pakete, die an nicht-persistenten Speicherorten installiert werden, können verschwinden, wenn sich das Image ändert. Der Plan enthält auch keine GPU, TPU, Accelerator-Abonnement, gemeinsamen Notebook-Service, verwalteten Datenkatalog oder Google Drive-Integration. CPU- und speicherintensive Notebooks bleiben durch den ausgewählten Hosting-Plan begrenzt.
Jupyter vs. Google Colab
Jupyter
Jupyter auf dieser Seite ist ein selbstgehosteter Single-User-base-notebook-Container mit persistentem work-Verzeichnis und Token-Authentifizierung. Google Colab ist ein von einem Provider verwalteter Notebook-Service mit Google-Konto-Freigabe, gehosteten Runtimes und Accelerator-Optionen, die der Verfügbarkeit, Kontingenten, Plan-Bedingungen und Sitzungsverhalten unterliegen. Beide verwenden Notebook-Workflows, unterscheiden sich aber stark in Infrastruktur und Kollaborationsmodell.
Google Colab
Colab eignet sich möglicherweise für Benutzer, die eine einsatzbereite Cloud-Runtime, Google Drive-Workflows, einfache Freigabe und optionale verwaltete Accelerators ohne Serverwartung wünschen. Das gehostete Jupyter-Paket ist attraktiv, wenn eine stabile benutzerdefinierte Domain und ein persistentes work-Verzeichnis wichtig sind. Es reproduziert nicht Colabs Konto-Freigabe, Runtime-Katalog, Accelerators, vorinstallierte Data-Science-Umgebung oder von Providern verwaltete Zusammenarbeit.
Wer nutzt Jupyter
Lernende schreiben Code neben Erklärungen, Entwickler testen kleine Skripte und APIs, Analysten erkunden bescheidene Datensätze, und Dozenten bereiten Demonstrationen in reproduzierbaren Notebooks vor. JupyterLab unterstützt auch Textdateien und interaktive Sitzungen über .ipynb-Dokumente hinaus, was einen Arbeitsbereich für Experimente nützlich macht, der keine vollständige Multi-User-Plattform erfordert.
Jupyter ist kein sicherer öffentlicher Code-Paste, kein Sandbox für nicht vertrauenswürdige Benutzer, kein GPU-Service und kein Enterprise-Notebook-Hub. Ein Notebook kann auf zugängliche Dateien zugreifen, Plan-Ressourcen verbrauchen, externe Services kontaktieren und schädlichen Code ausführen. Administratoren sollten jeder Person vertrauen, die den Token erhält, und Abhängigkeiten überprüfen, bevor sie Notebooks aus unbekannten Quellen ausführen.
Jupyter selbst hosten: Anforderungen und Kosten
Die Jupyter-Ressourcennutzung hängt von aktiven Kerneln, importierten Bibliotheken, Datensatzgröße, In-Memory-Objekten, Notebook-Ausgaben, Dateien, gleichzeitigen Berechnungen und externen Downloads ab. PostgreSQL und MariaDB sind in der Katalog-Vorlage nicht erforderlich; Notebooks und Projektdateien sollten im persistenten work-Verzeichnis gespeichert werden. Ein kleines Learning-Notebook ist leicht, während Datenverarbeitung Plan-Speicher oder CPU schnell erschöpfen kann.
Bei AvaHost nutzt Jupyter Plan 1 zu €2. Das gehostete Jupyter-Paket umfasst One-Click-Deployment, eine benutzerdefinierte Domain mit automatisiertem HTTPS, automatische Anwendungsaktualisierungen und geplante Sicherungen. Verwenden Sie den generierten Token als sensible Anmeldedaten und speichern Sie Projektdateien unter /home/jovyan/work. Das Paket basiert auf jupyter/base-notebook; wissenschaftliche Stacks, LaTeX-PDF-Export, GPU- oder TPU-Zugriff, JupyterHub-Multi-User-Verwaltung, Google Drive-Integration, verwaltete Datensätze und dauerhafte Dateien außerhalb des bereitgestellten work-Verzeichnisses sind nicht enthalten.
F.A.Q
Jupyter beginnt bei €2 auf Plan 1. Dieser Plan eignet sich für leichte Notebooks, Lernen und bescheidene Skripte. Aktive Kernel, importierte Bibliotheken, In-Memory-Datensätze, Ausgaben, Downloads und lange Berechnungen können Speicher oder CPU schnell verbrauchen. Überprüfen Sie den Plan, bevor Sie Workloads ausführen, die große Datensätze halten oder anhaltende Verarbeitung durchführen.
Der Katalog bindet `/home/jovyan/work` als persistenten Speicher ein, daher sollten Notebooks und Projektdateien dort gespeichert werden. Dateien, die an anderen Stellen im Container geschrieben werden, und Pakete, die an nicht-persistenten Speicherorten installiert werden, können verschwinden, wenn das Image ersetzt wird. Bewahren Sie unabhängige Kopien von wertvollen Notebooks, Umgebungsdefinitionen, Daten und generierten Ergebnissen auf.
Eine benutzerdefinierte Domain kann auf Jupyter verweisen, wobei automatisiertes HTTPS das Login-Token und den Browser-Traffic schützt. Das generierte Token gewährt weiterhin Code-Ausführung und muss privat bleiben. Nach dem Ändern des Hostnamens überprüfen Sie den Notebook-Zugriff, Kernels, Dateien, WebSocket-Verbindungen, Ausgaben und alle externen Callbacks, ohne das Token in gemeinsam genutzten oder protokollierten URLs zu platzieren.
Das Paket verwendet das minimal funktionsfähige `jupyter/base-notebook` Image. Es enthält JupyterLab und Notebook-Anwendungen, aber nicht den umfassenderen wissenschaftlichen Python-Stack oder die LaTeX-PDF-Unterstützung, die für größere Images dokumentiert ist. GPU- und TPU-Zugriff sind nicht enthalten. AvaHost wendet Image-Updates automatisch an und umfasst geplante Sicherungen für das persistente Arbeitsverzeichnis.