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Jupyter Hosting
Crear cuadernos interactivos que combinen código, datos, visualizaciones y texto explicativo.
- Un clic desplegar
- 15 GB Espacio en disco necesario
- 1 GB de RAM Memoria necesaria
- Desde 2 € Precio
Sin gastos de configuración
Enlaces oficiales
Los enlaces oficiales y el sitio web original de Jupyter
- Más
Sitio web de Jupyter
Lo que obtienes
en AvaHost
El despliegue con un clic, un dominio personalizado, HTTPS gratuito, actualizaciones automáticas de aplicaciones y copias de seguridad programadas vienen con cada aplicación en la nube. Puedes ejecutar múltiples aplicaciones en un servidor, y el acceso a la terminal está incluido.
Esta plantilla no incluye un contenedor de base de datos.
Tecnología
- Imagen de Docker
- quay.io/jupyter/base-notebook:latest
- Puerto predeterminado
- 8888
Cómo funciona Jupyter
Los notebooks de Jupyter combinan celdas de código ejecutable, explicaciones en Markdown, ecuaciones, salida visual y archivos en un documento basado en navegador. Un kernel ejecuta el código y devuelve resultados a la interfaz del notebook, mientras que JupyterLab añade pestañas, un navegador de archivos, editores, consolas y controles de sesiones en ejecución. El catálogo inicia Jupyter Server con un token generado y persiste el directorio /home/jovyan/work.
El acceso a un Jupyter Server es sensible desde el punto de vista de la seguridad porque un usuario autenticado puede ejecutar código arbitrario a través de kernels y otras características del servidor. El token debe protegerse como una credencial de administrador y no debe incluirse en enlaces públicos. El paquete es un servidor de un solo usuario, no JupyterHub con cuentas gestionadas o entornos aislados.
Características clave de Jupyter
La imagen seleccionada quay.io/jupyter/base-notebook incluye JupyterLab, Notebook, NBClassic y el componente de usuario único de JupyterHub, pero sigue siendo una base mínima. La documentación oficial de Docker Stacks indica que carece del paquete científico scipy-notebook y soporte para PDF con LaTeX. Los usuarios deben instalar paquetes compatibles dentro del entorno o elegir una imagen diferente fuera de la oferta de este catálogo.
Solo el directorio work está declarado como persistente por el catálogo. Los archivos guardados en otros lugares del contenedor pueden no sobrevivir al reemplazo, y los paquetes instalados en ubicaciones no persistentes pueden desaparecer cuando la imagen cambia. El plan tampoco incluye GPU, TPU, suscripción a aceleradores, servicio de notebook compartido, catálogo de conjuntos de datos gestionados o integración con Google Drive. Los notebooks que requieren mucha CPU y memoria siguen siendo limitados por el plan de alojamiento seleccionado.
Jupyter vs Google Colab
Jupyter
Jupyter en esta página es un contenedor base-notebook de un solo usuario autohospedado con un directorio de trabajo persistente y autenticación por token. Google Colab es un servicio de notebook gestionado por el proveedor con uso compartido de cuentas de Google, tiempos de ejecución alojados y opciones de acelerador sujetas a disponibilidad, cuotas, términos del plan y comportamiento de sesión. Ambos utilizan flujos de trabajo de notebooks pero difieren significativamente en infraestructura y modelo de colaboración.
Google Colab
Colab puede ser adecuado para usuarios que desean un tiempo de ejecución en la nube listo, flujos de trabajo con Google Drive, uso compartido simple y aceleradores gestionados opcionales sin mantener un servidor. El paquete Jupyter alojado es atractivo cuando un dominio personalizado estable y un directorio de trabajo persistente son importantes. No reproduce el uso compartido de cuentas de Colab, el catálogo de tiempos de ejecución, los aceleradores, el entorno de ciencia de datos preinstalado o la colaboración gestionada por el proveedor.
Quién usa Jupyter
Los estudiantes escriben código junto a explicaciones, los desarrolladores prueban pequeños scripts y APIs, los analistas exploran conjuntos de datos modestos e instructores preparan demostraciones en notebooks reproducibles. JupyterLab también admite archivos de texto y sesiones interactivas más allá de documentos .ipynb, lo que hace que un espacio de trabajo sea útil para la experimentación que no requiere una plataforma multiusuario completa.
Jupyter no es un pegador de código público seguro, un sandbox para usuarios no confiables, un servicio de GPU o un hub de notebooks empresarial. Un notebook puede leer archivos accesibles, consumir recursos del plan, contactar servicios externos y ejecutar código dañino. Los administradores deben confiar en cada persona que reciba el token y revisar las dependencias antes de ejecutar notebooks de fuentes desconocidas.
Autohospedaje de Jupyter: requisitos y coste
El uso de recursos de Jupyter depende de kernels activos, librerías importadas, tamaño del conjunto de datos, objetos en memoria, salidas del notebook, archivos, cálculos concurrentes y descargas externas. PostgreSQL y MariaDB no son necesarios en la plantilla del catálogo; los notebooks y archivos de proyecto deben almacenarse en el directorio de trabajo persistente. Un pequeño notebook de aprendizaje es ligero, mientras que el procesamiento de datos puede agotar rápidamente la memoria o CPU del plan.
En AvaHost, Jupyter utiliza Plan 1 a €2. El paquete Jupyter alojado incluye implementación con un clic, un dominio personalizado con HTTPS automatizado, actualizaciones automáticas de aplicaciones y copias de seguridad programadas. Utiliza el token generado como una credencial sensible y almacena los archivos del proyecto en /home/jovyan/work. El paquete se basa en jupyter/base-notebook; los stacks científicos, exportación de PDF con LaTeX, acceso a GPU o TPU, gestión multiusuario de JupyterHub, integración con Google Drive, conjuntos de datos gestionados y archivos duraderos fuera del directorio de trabajo montado no están incluidos.
F.A.Q
Jupyter comienza en €2 en el Plan 1. Ese plan es adecuado para notebooks ligeros, aprendizaje y scripts modestos. Los kernels activos, las librerías importadas, los datasets en memoria, los outputs, las descargas y los cálculos prolongados pueden consumir memoria o CPU rápidamente. Revisa el plan antes de ejecutar cargas de trabajo que mantengan datasets grandes o realicen procesamiento sostenido.
El catálogo monta `/home/jovyan/work` como almacenamiento persistente, por lo que los notebooks y archivos de proyecto deben guardarse allí. Los archivos escritos en otras ubicaciones del contenedor y los paquetes instalados en ubicaciones no persistentes pueden desaparecer cuando se reemplaza la imagen. Mantenga copias independientes de notebooks valiosos, definiciones de entorno, datos y resultados generados.
Un dominio personalizado puede apuntar a Jupyter, con HTTPS automatizado protegiendo el token de inicio de sesión y el tráfico del navegador. El token generado sigue otorgando ejecución de código y debe mantenerse privado. Después de cambiar el nombre de host, verifica el acceso a notebooks, kernels, archivos, conexiones websocket, salidas y cualquier callback externo sin colocar el token en URLs compartidas o registradas.
El paquete utiliza la imagen `jupyter/base-notebook` con funcionalidad mínima. Incluye aplicaciones JupyterLab y notebook, pero no la pila científica de Python más amplia ni la compatibilidad con PDF LaTeX documentada para imágenes más grandes. No se incluye acceso a GPU ni TPU. AvaHost aplica actualizaciones de imagen automáticamente e incluye copias de seguridad programadas para el directorio de trabajo persistente.