В Рег.облаке появился образ сервера с JupyterHub
В каталог образов Рег.облака добавили еще одну опцию — облачный сервер с предустановленным JupyterHub, готовым решением для командной работы с Jupyter Notebook.
JupyterHub — многопользовательская платформа, которая позволяет управлять сессиями, пользователями и вычислительными ресурсами.
Каждый участник команды получает изолированное рабочее пространство, где можно писать код, анализировать данные и обучать ML-модели.
Зачем это нужно
JupyterHub — готовая среда для аналитиков и разработчиков ML. Теперь при создании виртуального сервера достаточно выбрать образ — и через пару минут можно писать код, запускать системы и обучать модели. Решение подойдет тем, кто работает с большими данными, обучает ML-модели или управляет командами аналитиков.
Основные возможности:
управление пользователями и ролями;
изолированные сессии для каждого участника;
поддержка Python, R и Julia;
доступ к консоли и файловой системе;
интеграция с Git, CI/CD, S3-хранилищами и базами данных;
настройка авторизации через OAuth и LDAP;
масштабирование и подключение внешних вычислительных ядер.
Как начать работу
Закажите облачный сервер с образом JupyterHub в панели управления Рег.облака в JupiterHub.
После запуска сервера на контактный e-mail придет письмо со ссылкой и данными для авторизации.
Протестировать обновление можно уже сейчас в личном кабинете Рег.облака.
