Jupyter Notebook が使えるクラウドサービス
Jupyer Notebook が使えるクラウドサービスの代表的なものをあげておきます。（ABC順)
他にも、無料で使用できる時間が限られている（月間50時間）のですが、IBM Cloud の Watson Studio も魅力的なサービスです。 Azure Notebooks
Binder
Binder は、Jupyter NotenookプロジェクトジのメンバーであるBinderプロジェクトによって提供されるサービスです。 Jupyter Notebook で、パブリックなGitリポジトリのURLを入力して開くことができます。
リポジトリでノートブックを実行できますが、修正した内容はリポジトリに保存されません。
リポジトリにはパッケージの要件を指定する構成ファイルを含める必要がありますが、
Binderでアカウントを作成する必要はなく、リポジトリの所有者である必要もありません。
サポートしている言語
Python2, Python3, R, Julia および Jupyter がサポートする他の言語
パッケージの追加
environment.yml や requirements.txt など設定ファイル でパッケージを追加は可能です インタフェース
Binder はネイティブのJupyter Notebookを使用します
キーボード・ショートカット
Jupyter notebook のすべてのショートカットが利用できます
追加されている機能
ありません
使えない機能
ありません
データセットの取り込み
同じGitリポジトリにデータセットがあれば Binder でそのまま使用可能です。
外部のデータセットパブリックなURLで指定するときは、リポジトリに特別なファイルを追加してダウンロードすることができます。 プライベートなデータセットへのアクセスをサポートしていません。
ノートの非公開化
できません
共同作業
できません
無料プランの制限
リポジトリへの同時アクセスは100ユーザまで
2GBメモリ、ディスク容量は明確には制限されていません。
20分のアイドルもしくは12時間の実行で停止されます。
有料プラン
パフォーマンスを向上させるための有料プランはありません。
BinderHub デプロイメントを設定するオプションにより、計算リソースの増加やプライベートファイルの許可などのプラットフォームの環境をカスタマイズできます。 BlazingSQL notebooks
セットアップは必要ありません。 ログインしてすぐにコードを書き始めるだけです。
CUDA GPUが利用できるのは大きなメリットです。
すべてのノートブック環境には次のものがあります。
サポートしている言語
Python3
パッケージの追加
BlazingSQL、RAPIDS、Dask、その他多数がプリインストール済みです。
FreeGPUインスタンスでは環境をカスタマイズできません。
pip コマンドを使ってパッケージを追加 することができますが、実際に動作するPythonは違うものです。 インスタンスにインストールされているものはCentOS7のPython2.7
コードセルで実行されるものはRAPIDAS Python3.8です。
インタフェース
JupyterLabが採用されているため、Jupyter notebook とは異なります。
Jupyter notebook に切り替えることもできます。
キーボード・ショートカット
Jupyter notebook のショートカットとほとんど同じものが利用できます。
追加されている機能
GPUダッシュボードが追加されています。CPU、GPU、Disk I/O、PCIバス、ネットワークの仕様状況をリアルタイムで確認することができます。
使えない機能
ありません。
データセットの取り込み
ローカルコンピュータからプロジェクトにデータセットをアップロードできます。
データセットは、プロジェクトのどのノートブックからもアクセスできます。
ノートの非公開化
できません。
共同作業
できません。
無料プランの制限
root権限（マシンの管理者権限）がありません。
プロジェクトごとに16GBの共有メモリ、8GBのディスク容量を持つ4コア共有CPUにアクセスできます。
GPUはNVIDIA T4が利用できます。
連続使用時間については調査中。
有料プラン
メールアドレスを登録し連絡を受けたあと最大３２のマルチGPUのクラスタが利用できるようになります。
１分単位で課金されます。
課金は、インスタンスが開始されると開始され、インスタンスが停止されると終了します。
table: ClusterSize
Size Credit/Hour
X-Small 1
Small 2
Medium 4
Large 8
X-Large 16
2X-Large 32
3X-Large 64
4X-Large 128
現在がベーターテストのため、将来は有料プランに移行する可能性があります。
CoCalc
CoCalc は、Collaborative Calculation(協調計算)の略で、Python、R、Julia、および他の多くの言語を使って計算するためのオンラインワークスペースです。 CoCalc は、代数学，幾何学，数論，暗号理論，数値解析，および関連諸分野の研究と教育を支援するための無料のオープンソース数学ソフトウェアSageMathを開発する SageMath社が提供しているサービスです。
Jupyter Notebook、Sageワークシート、LaTeXドキュメントの作成/編集をすることができます。
CoCalcアカウントでログインしてから、プロジェクトを作成します。
プロジェクトには、1つ以上のノートブック、Markdownファイル、データセットを作成したり、その他のファイルをアップロードすることができます。これらをフォルダで管理されます。
インターフェースは、プロジェクトについては少し戸惑うかもしれませんが、ノートブックを作成したり開いたりすると、見慣れたものになります。
サポートしている言語
Python2, Python3, R, Julia および Jupyter がサポートする他の言語
パッケージの追加
インタフェース
CoCalcのインターフェースはJupyterにとてもよく似ていますが、わずかな変更がいくつかあります。
React.jsを使用して書き直されています。
CoCalc でネイティブのJupyter Notebookに切り替えて使用できます。
CoCalcの優れた追加機能にアクセスできなくなるのでお勧めできません。
キーボード・ショートカット
Jupyter notebook のショートカットとほとんど同じものが利用できます。
追加されている機能
CoCalcではタイムトラベルと呼ばれる強力なバージョン管理機能を利用できます。
ノートブックに対するすべての変更を詳細に記録し、スライダーコントロールを使用して変更を参照できます。
CoCalcはすべてのプロジェクトファイルのバックアップを数分ごとに保存します。
必要により過去のバージョンのファイルを復元することができます。
CoCalcには、課題を配布して採点する機能、生徒が仕事中に生徒を観察して課題についてチャットする機能など、インストラクター向けの追加機能が含まれています。
使えない機能
ありません。
データセットの取り込み
ローカルコンピュータからプロジェクトにデータセットをアップロードできます。
データセットは、プロジェクトのどのノートブックからもアクセスできます。
ノートの非公開化
できます。
共同作業
できます。
ノートブックを非公開のままで、特定の人に編集を依頼することができます。
共同編集者どうしで同時にノートブックを編集したり、相互の変更内容をリアルタイムに確認したり、ノートブックの横にあるウィンドウでチャット（テキスト/ビデオ）することができます。
すべての計算のステータスと結果も同期されます。
無料プランの制限
root権限（マシンの管理者権限）がありません。
プロジェクトごとに1GBの共有メモリ、3GBのディスク容量を持つ1コア共有CPUにアクセスできます。
30分のアイドルもしくは24時間の実行で停止されます。
CoCalc Docker イメージの商業利用には1年間799USDで購入することができますが、サポートは別途費用が必要になります。
有料プラン
Datalore
Datalore は、PythonのIDEとして人気が高いPyCharmを開発しているJetBrains社によって開発されました。 Datalore を利用するためには、アカウントを作成するか、GoogleまたはJetBrainsアカウントでログインするだけです。 新しいDataloreワークブックを作成したり、あるいは既存のJupyter Notebookをアップロードすることができます。 Dataloreワークブックは独自の形式で保存されますが、標準の.ipynbファイル形式のインポートとエクスポートはサポートされています。
サポートしている言語
Python3
パッケージの追加
数百のパッケージがプリインストール済みです。
pip やconda コマンドでパッケージの追加が可能です。
パッケージのGitHubリポジトリを指定して追加することもできます。
インタフェース
Dataloreのインタフェースは、コードやマークダウンを記述するセルとがあり、その下に出力があるという意味では、Jupyter Notebookに似ています。ただし、DataloreとJupyterのインターフェースにはいくつかの重要な違いがあります。
セル（Dataloreではブロックと呼ばれます）には、セルの順序付けが強制されているため、番号は付けられていません。つまり、すべてのコードは、最終的に実行したい順序で記述する必要があります。
ノートブック（Dataloreがではワークブックと呼ばれます）には、Googleスプレッドシートと同じように複数のワークシートを含めることができます。これは、長いワークブックを論理セクションに分割する便利な方法です。ワークブックに複数のワークシートを作成する場合、すべてのワークシートは同じ環境を共有します。 Dataloreではセルの順序が重要であるため、2番目のワークシートのセルは最初のワークシートのセルの後に来るものとして扱われ、3番目のワークシートは2番目のワークシートの後に来るというように扱われます。
キーボード・ショートカット
Dataloreのほとんどのアクションでキーボードショートカットを使用できますが、ショートカットはJupyterで使用されるものとは大きく異なります。
追加されている機能
セルは、書き込み時に自動的に実行されます。この機能をDatalore がライブコンピューティングと呼んでいます。この機能により、コードの結果をすぐに確認できデバッグが簡単になります。 （ライブコンピューティングは無効にできます。無効にしたときは、都度手動でセルをトリガーして実行します）
セルは常に配置された順序で実行されるため、Dataloreはセルの依存関係を追跡できます。つまり、ライブ計算が有効になっている場合は、特定のセルが編集されると、Dataloreはその下のどのセルが影響を受ける可能性があるかを判断し、それらのセルをすぐに再実行します。編集によって依存セルにエラーが発生した場合、それらのエラーにはすぐにフラグが付けられます。
Dataloreでは、セルの入力と出力をJupyterのように連続して表示（順次ビュー）したり、または入力と出力を２つのペインに分割して表示（分割ビュー）することができます。Dataloreで、順次ビューを使用するときは、すべての入力を非表示にしたり、すべての出力を非表示にしたりすることが簡単にできます。
Dataloreのコード補完機能は、Jupyterよりも強力です。
コードを記述すると、Dataloreは、実行したいアクションについて、状況に応じた提案（Dataloreではインテンション(intentions:意図)と呼ばれます）を提供します。たとえば、DataFrameの名前を入力すると、「文字列のカラムの削除」、「ヒストグラム」、「トレーニングテストの分割」などのインテンションが表示される場合があります。 インテンションをクリックすると、Dataloreはそのコードを生成します。これは、特定のタスクの背後にあるコードを学習するときに非常に便利です。
Dataloreには、適切に設計されたバージョン管理システムが組み込まれています。ワークブックの現在の状態を頻繁に保存し、現在のバージョンと過去のバージョンの差分をすばやく参照できます。また、ワークブックを保存するときにメッセージを追加したり、バージョンのリストさせるときに、指定したメッセージを含むバージョンだけをフィルタリングさせることもできます。
Datalore では、Rのggplot2と非常によく似た datalore.plotと呼ばれるプロットライブラリにアクセスできます。
使えない機能
DataloreはIPythonカーネルを使用しないため、IPythonマジック関数とシェルコマンドは使用できません。 （IPythonカーネルのサポートは計画されています）
Dataloreメニューバーは非常にシンプルでツールバーがないため、多くのアクションではキーボードショートカットを使用しないと実行できません。
ワークブックを他のフォーマットにエクスポートすることができません。
Dataloreは、MarkdownセルですべてのMarkdown機能をサポートしていません。 （ただし、Markdown機能の改善は計画されています）
Dataloreはインタラクティブウィジェットをサポートしていません。
Dataloreはマルチカーソルをサポートしていません。
データセットの取り込み
ローカルコンピューターからアップロードできます。
パブリックなURLを指定してダウンロードすることができます。
データセットには特定のワークブックからしかアクセスできません。（複数のワークブックでデータセットを共有することは計画されています）
ノートの非公開化
できます。
共同作業
できます。
ワークブックを非公開のままで、特定の人と閲覧や編集をすることができます。共同編集者どうしは同時にノートブックを編集し、リアルタイムに相互の変更内容を確認できます。
すべての計算のステータスと結果も同期されます。
無料プランの制限
4GBメモリ、10GBのディスク容量を持つ3コアCPUにアクセスできます。
セッションには時間制限はありませんが、実行できるのは全体で月120時間までです。
60分のアイドルで停止されます。
有料プラン
パフォーマンスを向上させるための有料プランはありません。
より多くのディスク容量とより強力なCPU（またはGPU）を提供する有料プランがもうすぐ公開されます。
Deepnote
Deepnote は、新しいタイプのデータサイエンスノートブックです。Jupyter互換でリアルタイムに共同作業を行うことができ、クラウド上で動作します。Deepnote を利用するためには、アカウントを作成するか、GoogleまたはGitHubのアカウントでログインするだけです。 サポートしている言語
Python3.7、3.8、3.9、R 3.6.2、4.0、Tensorflow GPU 2.6.0、2.7.0、Docker(Dockerfile）
パッケージの追加
222のパッケージがプリインストール済みです。
pip コマンドでパッケージの追加が可能です。
パッケージのGitHubリポジトリを指定して追加することもできます。
インタフェース
Deepnoteのインタフェースは、コードやマークダウンを記述するセルとがあり、その下に出力があるという意味では、Jupyter Notebookに似ています。ただし、DeepnoteとJupyterのインターフェースにはいくつかの重要な違いがあります。
セル（Deepnoteではブロック(Block) とコード(Code)と呼ばれます）には、セルの順序付けが強制されているため、番号は付けられていません。つまり、すべてのコードは、最終的に実行したい順序で記述する必要があります。
ブロックではマークダウンを直接記述するのではなく、、式をマウスで選択して指定します。レンダリングした結果はブロックの上側に表示されます。ブロックのソースは隠すことができます。
ノートブックは、ワークスペースと呼ばれる単位で管理されます。
キーボード・ショートカット
Deepnoteのほとんどのアクションでキーボードショートカットを使用できますが、ショートカットはJupyterで使用されるものとは大きく異なります。
追加されている機能
セルは常に配置された順序で実行されるため、Dataloreはセルの依存関係を追跡できます。つまり、ライブ計算が有効になっている場合は、特定のセルが編集されると、Dataloreはその下のどのセルが影響を受ける可能性があるかを判断し、それらのセルをすぐに再実行します。編集によって依存セルにエラーが発生した場合、それらのエラーにはすぐにフラグが付けられます。
Deepnote には、適切に設計されたバージョン管理システムが組み込まれています。ワークブックの現在の状態を頻繁に保存し、現在のバージョンと過去のバージョンの差分をすばやく参照できます。また、ワークブックを保存するときにメッセージを追加したり、バージョンのリストさせるときに、指定したメッセージを含むバージョンだけをフィルタリングさせることもできます。
Dockerfileで定義したPythonを利用することができるようになっています。
Deepnote では、ターミナル(Terminal)ボタンをクリックすることでLinuxのシェルがターミナルで起動し、コマンドライン操作を行うことができます。
使えない機能
ワークブックを他のフォーマットにエクスポートすることができません。
Dataloreはマルチカーソルをサポートしていません。
データセットの取り込み
ローカルコンピューターからアップロードできます。
パブリックなURLを指定してダウンロードすることができます。
Amazon S3、Goodle Drive、Google Cloud Strage、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、ElasticSearch など17のデータソースを利用することができ、簡単にデータを取り込むことができます。
ノートの非公開化
できます。
共同作業
できます。
ワークブックを非公開のままで、特定の人と閲覧や編集をすることができます。共同編集者どうしは同時にノートブックを編集し、リアルタイムに相互の変更内容を確認できます。
すべての計算のステータスと結果も同期されます。
無料プランの制限
15GBメモリ(利用可能なメモリは12GB)、100GBのディスク容量(利用可能なサイズは90GB) の1CPUのマシンが無料で使用することができます。
セッションには時間制限があります。15分、1時間、24時間後に停止を選択する。
有料プラン
パフォーマンスを向上させるための有料プランがあります。
無料プランでもGPUなど都度時間購入することで有料マシンを利用することができます。
Pro: 16GB メモリ/4vCPU 1.02USD/時間
Performance：64GBメモリ/16vCPU 3.07USD/時間
High Memory： 128GB メモリ/16vCPU 5.00 USD/時間
GPU：50GB メモリ/ 4vCPU 7.56USD/時間
その他の構成のマシンはリクエストにより対応可能
Google Colaboratory
Google Colaboratory（通称Google Colab）は、Googleアカウントがあれば誰でも利用することができます。 Googleにサインイして、ノートブックの作成、既存のノートブックをアップロード、パブリックGitHubリポジトリからノートブックをインポートをすることで、すぐに利用を始めることができます。 ColabノートブックはGoogleドライブの特別なフォルダーに自動的に保存され、ドライブから直接新しいノートブックを作成することもできます。
サポートしている言語
Python2, Python3, Swift
パッケージの追加
数百のパッケージ がプリインストール済みです。
pip でパッケージの追加は可能です。
追加したパッケージは保存されないため、セッション開始時に再インストールする必要があります。
インタフェース
Colabのインターフェースの外観はJupyterととてもよく似ています。
Colabでのノート作成の操作感は、Jupyter Notebookと似ているとは言えません。
ほとんどのメニュー項目が異なります。
Colabは用語を変更しています
"カーネル"を"ランタイム"、"マークダウンセル"を"テキストセル"など
Colabは理解する必要のある新しい概念を導入しています。
"プレイグラウンドモード"など
Colabのコマンドモードと編集モードの動作は、Jupyterとは異なります。
キーボード・ショートカット
ほとんどの1文字キーボードショートカットがマルチステップに変更されています。
例：上にセルを挿入するa が <Ctrl + m> につづけてa
Colabのショートカットをカスタマイズすることはできます。
追加されている機能
Colabには、軽量のバージョン管理システムが組み込まれています。
ノートブックを頻繁に保存し、変更履歴を閲覧できます。
ただし、バージョン間の「差分」を表示することはできません。
コードのパラメタをインタラクティブ変更することができるようになります。
ノートブックにセクション見出しを作成できます。
すべてのセクションを折りたたみ可能にできます。
「目次」を自動的に作成しサイドバーに表示します。
大きなノートブックを簡単に参照することが容易になります。
使えない機能
Colabのメニューバーにはいくつかの項目がありません。
Colabのツールバーは非常にシンプルなので、一部の操作はキーボードショートカットを使用しないと実行できません。
ノートブックを他のフォーマットにエクスポートすることができません。
ノートブックやPythonスクリプトとしてダウンロードすることは可能です。
データセットの取り込み
Colabノートブック内で使用するデータセットをアップロードできますが、セッションを終了すると、データセットは自動的に削除されます。
Googleドライブからのファイルの読み取ることもできますが、かなり複雑です。
GoogleスプレッドシートやGoogle Cloud Storageなどの他のGoogleサービスへ接続することができます。
ノートの非公開化
できます。
共同作業
できます。
ノートブックを非公開のままにして、Googleの共有インターフェイスを使用して特定の人を招待して、表示/編集することができます。
Googleドキュメントと同じように、共同作業者どうしで、ノートブックを編集し相互の変更内容を確認したり、コメントの追加をすることができます。（30秒遅延あり）
無料プランの制限
Googleドライブの無料プランでの容量制限は15GBです。
Colabでは、GPUまたはTPUにアクセスできます。
ただし、GPUの使用には上限があり、制限に達すると、しばらくGPUが使えなくなります。
Googleはそれ以外の仕様を公開していませんが、2020年3月時点で以下の仕様でした。
Intel Xeon 2.2GHz 2コアCPU, 12GBメモリ
GPUはNVIDIA K80もしくは、T40
ディスク領域は69GB(利用可能な残容量34GB)
ColabをGoogleドライブに接続してデータセットを保存することができます。
60分のアイドルもしくは最大12時間の実行で停止されます。
有料プラン
パフォーマンスを向上させるための有料プランはありません。
ローカルランタイムに接続するオプションがあります。
Kaggle
Kaggleアカウントを作成（またはGoogleまたはFacebookのアカウントでログイン）した後に、ノートブックまたはスクリプトインターフェイスで利用することができます。
サポートしている言語
Python3 と R だけです。
パッケージの追加
pip やパッケージのGitHubリポジトリを指定して、パッケージの追加は可能です。
追加したパッケージは保存されないため、セッション開始時に再インストールする必要があります。
デフォルトのインストール済みパッケージとして追加依頼することは可能です。
インタフェース
インターフェイスはJupyterとはかなり異なっています。
上部のメニューバーやツールバーはなく、検索ボックスがあります。
設定を調整するためサイドバーがあります。
ノートブックの下にコンソールがドッキングされています。
キーボード・ショートカット
Jupyter notebook のすべてのショートカットが利用できます
追加されている機能
軽量のバージョン管理システムが組み込まれています、
セルの入力および/または出力を選択的に非表示にできるため、ノートブックの表示を簡単にカスタマイズできます。
使えない機能
ノートブックを他のフォーマットにエクスポートすることができません。
データセットの取り込み
ローカルコンピューターからアップロードできます。
パブリックなURLやGitHubリポジトリを指定してダウンロードすることができます。
データセットは、Datasets と呼ばれるKaggleの別サービスによって無料で管理されます。 データセットをプライベートまたはパブリックにすることができます。
アップロードしたデータセットや、他のユーザーがアップロードしたパブリックデータセットは、どのカーネルからも利用することができます。
各データセットは最大20GBまでで、ひとつのカーネルが複数のデータセットにアクセスすることができます。
ノートの非公開化
できます。
共同作業
できます。
指定した他の Kaggle ユーザと共同でノートを編集したり、実行することができます。
無料プランの制限
4コアCPU/17GB、もしくは2コアCPU/14GBメモリ/GPU のどちらにも利用可能です。
ディスク容量は、保存用が5GBの、スクラッチ（一時利用）用17GBです。
データセットのサイズはディスク使用量にはカウントされません。
60分のアイドル、もしくは最大9時間の実行で停止します。
有料プラン
パフォーマンスを向上させるための有料プランはありません。
PaizaCloud
PaizaCloudアカウントを作成した後に、サーバーインスタンスを作成するときに、アプリケーションとして Jupyter notebook を選択することで、ノートブックまたはスクリプトインターフェイスで利用することができます。
サポートしている言語
Jupyter notebookから利用できるのは Python3 だけです。
パッケージの追加
pip やパッケージのGitHubリポジトリを指定して、パッケージの追加は可能です。
追加したパッケージは保存されないため、セッション開始時に再インストールする必要があります。
デフォルトのインストール済みパッケージとして追加依頼することは可能です。
インタフェース
Juyter noote
キーボード・ショートカット
Jupyter notebook のすべてのショートカットが利用できます
追加されている機能
マルチウィンドウ機能
複数のノートやターミナルを開くことができる
エクスポローラのようなファイル操作サイドバーが付加される
使えない機能
データセットの取り込み
ノートの非公開化
非公開のみ
共同作業
できません
無料プランの制限
2コアCPU/2GB/ディスク1GBが利用可能です。
最大4時間の実行で停止します。
利用可能なサーバは１つだけ24時間確保されます。
サービス公開ができません。
有料プラン
あります。
ライトプラン：３サーバ 月額980円
ベーシックプラン：ライトプラン＋常時起動サーバ１ノードあたり月額1980円
インスタンスのスペックが増強されパフォーマンスを向上します。
サービスを公開することができます。
現在調査中のもの
mode.com
無料プランでは最大５ユーザで共同してデータ分析を行える。
https://gyazo.com/678a1095fcf78a519d6f8b2f1815b739
Kyso
kysoはデータ分析をチームで行うためのプラットフォーム 1チームのユーザ制限はありません。
作成するレポートやディスカッションの数に制限はありません。
Kogence
無料プランでNVIDIA V100が使えるのは特筆するべき。
月間20CPU時間までは無料
月額10USDで200CPU時間を購入
年間290USD（月額29USD）〜
最大4万GPUコア(NVIDIA V100)
最大96万CPUコア（Intel Cascade Lake)
最大768GB メモリ/ノード
DeepNote
サポートしている言語
Jupyter notebookから利用できるのは Python3 だけです。
パッケージの追加
プリインストール済みです。
pip やパッケージのGitHubリポジトリを指定して、パッケージの追加は可能です。
ノートブックinit.ipynbに記述するか、requirements.txtに記述しておけば起動時に読み込んでセットアップしてくれます。
インタフェース
上部のツールバーがないなどJuyter notebook とはかなりかけ離れています。
サイドバーが付加されます。
キーボード・ショートカット
Jupyter notebook のショートカットとは一部異なっています。
Shift+Enter：セルの実行
追加されている機能
PostgreSQL/MongoDB/AmazonS3他が統合されています。
ノートへのコメント機能
ダッシュボード機能
サイドバーが付加される
スナップショットとバージョンのリロード
ドラッグ＆ドロップによるファイル追加
使えない機能
ツールバーからの動的なカーネルの切り替え
カーネルを切り替えるためにはDockerFileに記述します。
データセットの取り込み
ローカルコンピューターからアップロードできます。
パブリックなURLやGitHubリポジトリを指定してダウンロードすることができます。
ノートの非公開化
できます
共同作業
最大３ユーザとリアルタイムに同時共同作業ができます。
無料プランの制限
5GB ストレージ、30GB Memory(Free 26GB)
月間最大750CPU時間無料、残ったCPU時間は翌月に繰越できません。CPU時間は毎月リセットされ750CPU時間に戻ります。
最初は50CPU時間
プロジェクトの公開すると100CPU時間加算
プロジェクトのユーザと共同作業をすると100CPU時間加算
DBMSなどのインテグレーションを開発すると200CPU時間加算
３人招待すれば300CPU時間加算
プライベートノート作成可能
有料プラン
PythonOsakaのScrapBoxを Jupyter/Jupyterlab のノートブックとして移植を進めています。