Rode treino, scraping e trabalho com dados num hardware dimensionado para isso, com o conda cuidando dos pacotes e da versão do Python.
*ICMS não incluído.
INCLUÍDO EM CADA PLANO
O Miniconda é o instalador pequeno do conda. Você fica com o Python, com o gerenciador de pacotes conda e com quase nada além disso, e depois acrescenta o que o projeto pede. O Anaconda completo chega com centenas de pacotes já no lugar, o que é cômodo num desktop e desperdício num servidor onde você sabe o que está construindo. O conda cuida também da própria versão do Python, não só das bibliotecas, que é justamente o que o pip não faz, e resolve as dependências compiladas que os pacotes científicos costumam arrastar atrás de si.
Uma coisa para saber antes de instalar isso em qualquer contexto comercial: o conda tem licença BSD e é gratuito, mas o Miniconda aponta por padrão para o repositório de pacotes da própria Anaconda, e os termos da Anaconda pedem que organizações acima de cerca de duzentas pessoas paguem por esse acesso. O canal da comunidade conda-forge não impõe essa condição em nenhum tamanho, e mudar o canal padrão para ele é uma linha de configuração. O Miniforge é a mesma ferramenta já apontando para lá. Nada disso é motivo para evitar o conda. É motivo para saber de qual canal você está puxando.
Fixe a versão do interpretador por projeto, algo que o pip e o venv deixam com você.
Exporte para environment.yml e reconstrua igualzinho em outra máquina.
As builds de CUDA, o BLAS e o resto chegam funcionando em vez de pedirem um compilador.
Treinar um modelo, atravessar um dataset grande ou fazer o crawling de um site são tarefas que pedem uma máquina que fique acordada. Comece por SSH dentro do tmux, feche o notebook e volte para uma execução terminada em vez de uma cancelada.
Um arquivo environment.yml transforma o "na minha máquina funciona" num fato que está no repositório. Construa o ambiente uma vez no servidor, exporte, e cada colega e cada reconstrução partem do mesmo interpretador e das mesmas versões de pacotes.
O Anaconda instala vários gigabytes de pacotes que talvez você nunca abra. O Miniconda instala o conda e deixa a decisão com você. Num servidor essa diferença aparece como disco, como tempo de build de uma imagem e como uma lista mais curta de coisas para manter atualizadas. Comece pequeno e acrescente o que o projeto pedir.
O repositório da Anaconda traz condições comerciais acima de cerca de duzentos funcionários, enquanto o conda-forge não traz nenhuma em nenhum tamanho. Definir o conda-forge como canal padrão leva um comando e tira a questão do caminho de vez. O Miniforge é a mesma ferramenta com essa escolha já feita, se você prefere não pensar mais nisso.
O conda é o jeito como a maioria das pessoas instala uma toolchain CUDA funcionando sem compilar nada na mão. Isso te dá um ambiente pronto em CPU, e o mesmo arquivo de ambiente se muda para um GPU VPS quando o job pede hardware de verdade embaixo.
Um pipeline que roda toda noite precisa de algum lugar que esteja acordado à noite. O conda ativa dentro de uma entrada de cron do mesmo jeito que no seu shell, então uma tarefa agendada pega exatamente o interpretador e os pacotes contra os quais você testou.
Implante qualquer template e especialistas certificados cobrem tudo no nível do servidor, 24/7 e em vários idiomas. Está incluído em cada plano, aperfeiçoado ao longo de 17 anos gerindo infraestrutura.
Os pacotes científicos costumam querer bibliotecas de sistema ao lado das de Python, e uma fatia de container sem root de verdade transforma isso numa tarde inteira. O KVM te dá uma máquina completa, então o apt e o conda se comportam do jeito que a documentação diz.
Ambientes conda não são pequenos, e uma máquina com quatro projetos termina com quatro cópias de um monte de coisa. O armazenamento NVMe mantém a resolução disso rápida, e você aumenta quando o cache de pacotes passa do que tinha planejado.
Esse é o argumento inteiro para colocar trabalho de Python num servidor. O job roda enquanto você se desloca, dorme ou faz outra coisa, e você se conecta a um resultado em vez de recomeçar do zero.
Ajuste o ambiente em cores EPYC e depois leve o mesmo environment.yml para um GPU VPS quando o modelo pedir vRAM. Mesma conta, mesmo painel, então não tem migração nenhuma para planejar.

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