JupyterHub

Готовое решение для командной работы в облаке без сложной настройки окружений и установки ПО. Работайте над аналитикой, ML-проектами и обучением моделей прямо в браузере

ИИ-ассистент

Преимущества JupyterHub в Рег.облаке

  • Готовое окружение

    Сервер с предустановленным JupyterHub и веб-интерфейсом. Никаких ручных установок: заходите и начинайте работу

  • Совместная работа в одной среде

    Каждый пользователь получает изолированное рабочее пространство. Управляйте доступами и ресурсами через интерфейс JupyterHub

  • Интеграция с S3 и базами данных

    Подключайте объектное хранилище и базы данных напрямую из среды Jupyter. Храните, обрабатывайте и визуализируйте данные в одном месте

  • Гибкая конфигурация и оплата

    Выбирайте количество ядер, RAM и диск под задачи команды. Не платите за простой — оплата берется только за используемые ресурсы

Возможности JupyterHub

  • Централизованное управление пользователями

    Гибкое управление доступами и ролями для участников команды через удобный веб-интерфейс

  • Изолированные рабочие пространства

    Каждый пользователь получает собственную сессию Jupyter Notebook с гарантированной изоляцией процессов и данных

  • Поддержка нескольких языков программирования

    Используйте привычные инструменты в Jupyter: Python, R, Julia и другие языки для анализа данных и машинного обучения

  • Прямой доступ к консоли и файловой системе

    Управляйте файлами, устанавливайте пакеты и запускайте команды прямо из интерфейса Jupyter

  • Интеграция с Git и системами CI/CD

    Эффективный контроль версий для ваших Jupyter Notebooks и возможность встраивания в процессы непрерывной интеграции

  • Безопасная аутентификация

    Поддержка OAuth, LDAP и токенов для корпоративных стандартов безопасности и удобного доступа

  • Масштабируемость под задачи команды

    Добавляйте вычислительные ресурсы и подключайте внешние ядра (kernels) для рабочих нагрузок любой сложности

Закажите сервер с JupyterHub в пару кликов

JupyterHub установлен в облаке — достаточно выбрать конфигурацию сервера и начать работу

Образы

Операционные системы
Приложения и панели управления
GPU
Ispmanager 6
Ubuntu 20.04 LTS
BitrixVM
CentOS Stream 9
FASTPANEL®
Ubuntu 20.04 LTS
Django
Ubuntu 20.04 LTS
Docker
Ubuntu 24.04 LTS
LAMP
Ubuntu 20.04 LTS
LEMP
Ubuntu 20.04 LTS
Nextcloud
Ubuntu 20.04 LTS
Node.js
Ubuntu 20.04 LTS
WireGuard
Ubuntu 20.04 LTS
GitLab
Ubuntu 24.04 LTS
GitLab Runner
Ubuntu 24.04 LTS
OpenVPN
Ubuntu 24.04 LTS
Zabbix
Ubuntu 24.04 LTS

Тарифы и конфигурации

Тарифный план
Своя конфигурация
vCPU и тип диска
Стандартный 2,2 ГГц + SSD
Производительный 2,8 ГГц + NVMe до 25% мощнее
Высокочастотный 3,7 ГГц+ NVMe до 40% производительнее
Производительный с GPU 2,8 ГГц + NVMe + GPU
Тариф
Std C1-M1-D10
390 ₽/мес 0,58 ₽/час
1 ядро vCPU 1 ГБ RAM10 ГБ SSD
Std C2-M2-D40
980 ₽/мес 1,46 ₽/час
2 ядра vCPU 2 ГБ RAM 40 ГБ SSD
Std C3-M3-D60
1 470 ₽/мес 2,19 ₽/час
3 ядра vCPU 3 ГБ RAM 60 ГБ SSD
Std C4-M4-D80
1 960 ₽/мес 2,92 ₽/час
4 ядра vCPU 4 ГБ RAM 80 ГБ SSD
Std C6-M6-D100
2 740 ₽/мес 4,08 ₽/час
6 ядер vCPU 6 ГБ RAM 100 ГБ SSD
Std C8-M8-D120
3 520 ₽/мес 5,24 ₽/час
8 ядер vCPU 8 ГБ RAM 120 ГБ SSD
Std C12-M12-D160
5 080 ₽/мес 7,56 ₽/час
12 ядер vCPU 12 ГБ RAM 160 ГБ SSD
Std C16-M16-D240
7 040 ₽/мес 10,48 ₽/час
16 ядер vCPU 16 ГБ RAM 240 ГБ SSD
High C1-M2-D20
970 ₽/мес 1,44 ₽/час
1 ядро vCPU 2 ГБ RAM 20 ГБ NVMe
High C2-M4-D60
2 180 ₽/мес 3,24 ₽/час
2 ядра vCPU 4 ГБ RAM 60 ГБ NVMe
High C4-M8-D80
3 880 ₽/мес 5,77 ₽/час
4 ядра vCPU 8 ГБ RAM 80 ГБ NVMe
High C4-M8-D120
4 360 ₽/мес 6,49 ₽/час
4 ядра vCPU 8 ГБ RAM 120 ГБ NVMe
High C8-M16-D120
7 280 ₽/мес 10,83 ₽/час
8 ядер vCPU 16 ГБ RAM 120 ГБ NVMe
High C8-M16-D180
8 000 ₽/мес 11,91 ₽/час
8 ядер vCPU 16 ГБ RAM 180 ГБ NVMe
High C12-M24-D240
11 640 ₽/мес 17,32 ₽/час
12 ядер vCPU 24 ГБ RAM 240 ГБ NVMe
High C12-M32-D320
15.600 ₽/мес 20,89 ₽/час
12 ядер vCPU 32 ГБ RAM 320 ГБ NVMe

Регион размещения

Москва
Санкт-Петербург
Самара

Конфигурация

  • Регион Санкт-Петербург
  • Операционная система Ubuntu 24.04 LTS
  • Приложение GitLab
  • Помесячная оплата
  • Тариф HP C4-M4-D80
    3,57 ₽/час
    до 2 400 ₽/мес
    • Итого:
    3,57 ₽/час
    Минимальный платёж для почасовой оплаты — 100 ₽, но не менее стоимости 1 часа по выбранному тарифу.
    Заказать сервер

    Руководство пользователя

    Мы подготовили подробное руководство по настройке и работе с JupyterHub в облаке

    Почему стоит выбрать Рег.облако

    • Надежный поставщик услуг

      С 2006 года мы развивались в составе Рег.ру, накопили большой опыт и экспертные знания в сфере IT

    • Безопасные дата‑центры

      Наши дата-центры соответствуют требованиям безопасности Tier III и находятся на территории России: в Москве, Санкт-Петербурге и Самаре

    • Индиви­дуаль­ный подход

      Персональный менеджер поможет выбрать решение, сформирует коммерческое предложение и будет вас сопровождать на всех этапах реализации проекта

    • Современное оборудование

      Cледим за тенденциями и регулярно обновляем комплектующие

    Решения для машинного обучения

    Узнайте больше о продуктах Рег.облака для работы с AI и ML

    Перейти к ML-решениям
    Решения для машинного обучения

    20 000+ клиентов облачных сервисов

    Доверяют нам свои данные и инфраструктуру.
    Успешно решают свои кейсы и задачи

    • РБК

      Тегирование материалов медиакомпании с помощью ИИ

      Технологии:

      • IaaS
      • GPU
    • Фабрика данных

      Построение инфраструктуры для работы с Big Data и ML

      Технологии:

      • IaaS
      • Bare Metal
      • Cloud GPU
      • BaaS

    Начните работать в JupyterHub прямо сейчаc

    Разверните готовую среду для анализа данных, обучения моделей и совместной работы над проектами

    Ответы на вопросы

    • Как установить JupyterHub?
      В Рег.облаке вы можете заказать готовый сервер с предустановленным JupyterHub — все компоненты уже настроены и протестированы.
      1. Выберите конфигурацию сервера.
      2. Закажите и оплатите облачный сервер.
      3. Получите доступ к готовой системе и сразу приступайте к работе.
      Если вы хотите произвести установку JupyterHub на своем сервере самостоятельно, используйте методы, описанные в официальной документации JupyterHub в разделе Tutorials → Installation.

    • Как запустить JupyterHub?
      Открыть веб-интерфейс Юпитер Хаб можно по ссылке из письма, оно приходит на ваш email после создания сервера.

      Или из панели управления Рег.облака. Для этого перейдите в раздел Мои ресурсы > Виртуальные серверы и напротив сервера Jupyter кликните на иконку монитора с шестеренкой.

    • Как настроить окружение в облаке?
      Рег.облако предоставляет готовый к работе сервер Jupyter на Ubuntu. Для расширения функционала вы можете установить дополнительные пакеты через терминал или использовать предустановленные библиотеки, включая основную библиотеку Jupyter для анализа данных.

    • Безопасно ли использование облачного JupyterHub?
      Да, мы обеспечиваем безопасную online-среду. Доступ к Юпитер Хаб для программирования защищен шифрованием, а изоляция пользовательских сессий гарантирует конфиденциальность данных.

    • Как решить типичные ошибки?
      Большинство ошибок связаны с версиями пакетов, нехваткой памяти и долгим запуском контейнеров. Рекомендуем проверить версии Python и при необходимости увеличить объем оперативной памяти. Для работы с большими данными оптимально использовать S3 или NVMe-хранилище.

    • Как скачать Jupyter Notebooks?
      Откройте нужный файл в интерфейсе Юпитер ноутбука → «Файл» → «Скачать как» и выберите формат (ipynb, py, html и т.д.). Можно также экспортировать через API или сохранить в подключенное хранилище.

    • Как запустить код в Jupyter Notebook?
      Напишите код в ячейке и нажмите Shift+Enter (или кнопку Run). Для работы с ML-пайплайнами используйте ядра с нужной версией Python: в интерфейсе выберите Kernel и запустите ячейки как обычный скрипт.

    • Какой порт используется по умолчанию?
      Jupyter Notebook по умолчанию использует TCP-порт 8888. Вы можете явно указать другой порт при запуске с помощью флага --port.

    • Как работают токены и пароли?
      Jupyter использует два метода аутентификации: токены и пароли.
       • При первом запуске сервер генерирует токен. Этот токен используется при первоначальной аутентификации.
       • Вы можете установить постоянный пароль командой jupyter notebook password. После этого токен отключается и для входа используется установленный вами пароль.
      После успешного входа браузер получает cookie и вводить токен или пароль при следующих подключениях не нужно.

    • Где находится основной файл конфигурации?
      Основной файл конфигурации Jupyter Notebook обычно находится в директории ~/.jupyter/ и называется jupyter_notebook_config.py.

    Дистрибутивы и приложения с автоустановкой на облачный VPS