AdminVPS JupyterLab

JupyterLab - управление кодом, анализом и данными на собственном сервере

Name: AdminVPS - мощный, быстрый и надежный хостинг для любых сайтов
Brand: AdminVPS
Rating: 4.9 (658 reviews)

JupyterLab - это удобный инструмент, в котором можно писать код, запускать программы и работать с данными. Установив JupyterLab на VPS, вы получаете собственную защищённую рабочую среду без ограничений и внешних сервисов. Все ваши файлы, проекты и ноутбуки хранятся только на вашем сервере.

Заказать сервер

Установка JupyterLab на VPS обеспечивает независимость от внешних сервисов: все ноутбуки, библиотеки и данные хранятся на Вашем сервере

JupyterLab легко разворачивается на Ubuntu, Debian и других дистрибутивах Linux. Достаточно нескольких команд, чтобы получить готовую среду для анализа данных и машинного обучения

Поддерживаются Jupyter Notebook, плагины и визуализация графиков, таблиц и отчётов. Вы можете объединять код, результаты и графику в одном интерфейсе, что ускоряет анализ данных и командную работу

JupyterLab - это современная open-source платформа для работы с кодом, данными и интерактивными ноутбуками. Она подходит разработчикам, аналитикам, дата-сайентистам и инженерам, которым важно запускать Python-скрипты, анализировать данные и визуализировать результаты в одном удобном интерфейсе. JupyterLab можно установить за минуты - через pip install jupyterlab, Docker или готовые образы для серверов.

Платформа поддерживает работу в браузере, а также JupyterLab Desktop, который можно скачать и использовать локально или в сочетании с удалённым сервером. Установка JupyterLab на VPS идеально подходит для Python-проектов, машинного обучения, обработки данных, интеграции с API, тестирования моделей и автоматизации.

Вы можете подключать десятки источников данных, включая базы PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, а также работать с файлами прямо в браузере. JupyterLab легко расширяется с помощью плагинов и интегрируется с популярными инструментами: Prometheus, Grafana, Loki, TensorBoard, Pandas, NumPy, ML-библиотеками и системами мониторинга. Это делает его универсальной средой для разработки, аналитики и исследования данных.

Работайте с JupyterLab без ограничений

Запускайте ноутбуки, анализируйте данные и управляйте проектами на собственном VPS. Все вычисления и файлы хранятся только у вас - без внешних сервисов.

Заказать

Преимущества JupyterLab

Установите JupyterLab на Ubuntu, Debian или CentOS за несколько минут - установка через pip install jupyterlab или Docker не требует сложной подготовки.

JupyterLab обеспечивает комфортную работу с Python-скриптами, ноутбуками, визуализациями и файлами прямо в браузере - без дополнительного ПО.

Вы можете использовать JupyterLab Desktop или разворачивать серверную версию на VPS - данные и проекты всегда под вашим контролем.

Поддерживаются любые Python-модули, фреймворки и ML-библиотеки. Устанавливайте NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow и другие инструменты без ограничений.

Работайте с JupyterLab даже при ограничениях внешних хостингов - никаких санкций, блокировок и гео-ограничений.

Наша команда готова помочь 24/7 с любыми вопросами.

Возможности JupyterLab

Аналитика и визуализация
Строите графики, таблицы и отчёты с использованием встроенных инструментов или библиотек Python.

Подключение к базам данных
Работайте с PostgreSQL, MySQL, SQLite или внешними API - JupyterLab поддерживает любые драйверы и коннекторы.

Интеграция с ML-инструментами
Поддерживаются PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn и другие библиотеки для машинного обучения.

Установка через pip или Docker
Запустите pip install jupyterlab или разворачивайте сервер в контейнере Docker - подходит для локального и удалённого использования.

Локальное хранение данных
Все проекты, модели и результаты сохраняются на вашем VPS - без зависимости от облачных ограничений./div>

Доступ из любой точки мира
Вы можете работать через браузер с ПК, ноутбука или планшета - подключение защищено и доступно 24/7.

Подготовка VPS перед установкой JupyterLab

Перед установкой JupyterLab необходимо обеспечить VPS: Python последней версии, менеджером пакетов, виртуальной средой и достаточным объёмом оперативной памяти. Платформа активно использует CPU и RAM, особенно при работе с ML-библиотеками, поэтому важно уделить внимание системным параметрам.

Также рекомендуется подготовить доменное имя, если планируется безопасный доступ через HTTPS. На уровне ОС желательно использовать Ubuntu 20.04 или 22.04, так как эти версии полностью совместимы со всеми компонентами JupyterLab.

Что необходимо сделать заранее

1. Обновить систему:


                        apt update && apt upgrade -y

2. Установить Python и базовые инструменты:


                        apt install python3 python3-pip python3-venv git curl wget build-essential -y

3. Убедиться, что VPS имеет:

• минимум 2 ГБ RAM (рекомендуется 4 ГБ и выше)
• свободный порт 8888
• 10–20 ГБ дискового пространства

4. Подготовить доменное имя (опционально, если нужен HTTPS).

После выполнения этих шагов можно приступать к установке JupyterLab.

Как установить JupyterLab на VPS:

1. Создание рабочего каталога

mkdir -p /opt/jupyterlab cd /opt/jupyterlab
2. Создание и активация виртуального окружения

python3 -m venv venv source venv/bin/activate

После активации все пакеты будут устанавливаться изолированно.
3. Установка JupyterLab

pip install --upgrade pip pip install jupyterlab

После установки можно проверить версию:

jupyter-lab --version
4. Генерация конфигурации

Создаём конфигурационный файл:

jupyter-lab --generate-config

Файл появится в:

/root/.jupyter/jupyter_lab_config.py

5. Создание пароля для доступа

Запускаем Python:

python3

Вводим:

from jupyter_server.auth import passwd passwd()

Скопируйте сгенерированный хеш.
6. Настройка JupyterLab для работы на VPS

Редактируем конфигурацию:

nano /root/.jupyter/jupyter_lab_config.py

Добавляем:

c.ServerApp.ip = '0.0.0.0' c.ServerApp.port = 8888 c.ServerApp.open_browser = False c.ServerApp.password = 'ХЕШ_ПАРОЛЯ'

Сохраняем.
7. Запуск JupyterLab вручную

jupyter-lab

После запуска интерфейс будет доступен по адресу:

http://Ваш_IP:8888
8. Создание сервиса systemd (автозапуск)

Создаём файл сервиса:

nano /etc/systemd/system/jupyter.service

Содержимое:

[Unit] Description=JupyterLab Server After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/opt/jupyterlab ExecStart=/opt/jupyterlab/venv/bin/jupyter-lab Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target

Активируем:

systemctl daemon-reload systemctl enable jupyter systemctl start jupyter

Таблица рекомендуемых параметров VPS под JupyterLab

Параметр	Рекомендация	Комментарий
CPU	2 ядра	Для ML-задач - от 4
RAM	2–4 ГБ	Для больших ноутбуков - от 8
Диск	20–40 ГБ	Датасеты занимают много места
Порт	8888	Основной порт Jupyter
ОС	Ubuntu 20.04/22.04	Оптимальная совместимость

Дистрибутивы и приложения для VPS

Услуги ВПС
Релевантные приложения

VPS в России

VPS в Германии

VPS в Нидерландах

VPS в Беларуси

VPS в Казахстане

VPS в Финляндии

Pytorch

Современный фреймворк для глубокого обучения

Apache Spark

Быстрый сервер для аналитики и обработки данных в облаке

ComfyUI

Визуальный конструктор для генерации изображений с ИИ

TensorFlow

Платформа для AI обучения и GPU-ускорения

Ollama

AI-чат-бот с локальными моделями

Apache Airflow

Открытая платформа для Data Science и инжиниринга данных

Jupyter Notebook

Система для работы с кодом, визуализацией и данными

Часто задаваемые вопросы

Подходит ли VPS для машинного обучения и анализа данных?

Да. JupyterLab отлично работает на VPS: вы можете подключать библиотеки Python, ML-фреймворки, базы данных и запускать тяжёлые вычисления без ограничений домашнего ПК.

Безопасно ли хранить данные в JupyterLab на VPS?

Да. Все файлы, ноутбуки, токены и результаты работы сохраняются на вашем сервере. Нет зависимости от внешних облаков — данные остаются под вашим полным контролем.

Кому подходит JupyterLab на VPS?

Разработчикам, аналитикам, студентам, исследователям, Data Science и ML-специалистам — всем, кто работает с Python и нуждается в удалённой среде для ноутбуков.

Что лучше: JupyterLab Desktop или JupyterLab на сервере?

JupyterLab Desktop подходит для локальной работы. Если вам нужно хранить проекты централизованно, запускать код круглосуточно или обрабатывать большие объёмы данных — лучше использовать VPS-сервер.

Можно ли запускать JupyterLab на слабом сервере?

Да, JupyterLab работает даже на минимальной конфигурации VPS (1 ГБ RAM и 1 CPU). Но если вы используете тяжелые библиотеки Python, большие ноутбуки или ML-модели, рекомендуется VPS с 2–4 ГБ RAM для комфортной работы.