¿Dónde encuentro la contraseña del editor?

Se genera durante la instalación y aparece en tu área de cliente, en la ficha de la aplicación. En el VPS también está en el archivo .env de la pila, bajo la clave ADMIN_PASSWORD.

¿Dónde se guardan mis notebooks?

En el volumen Docker marimo-data, montado en /app dentro del contenedor. Son simples archivos .py: haz copia de seguridad del volumen o, mejor aún, versiona la carpeta en un repositorio Git.

¿Puedo añadir otras librerías de Python?

La imagen instalada ya incluye pandas, polars, numpy y altair. Para otros paquetes, lo más sencillo es construir una imagen derivada de la imagen oficial de marimo con tus dependencias y sustituir la imagen en el archivo compose de la pila.

Poner en marcha rápidamente un proyecto de software.

marimo

marimo — notebooks de Python reactivos en tu VPS: archivos .py versionables en Git, celdas que se recalculan solas, datos y gráficos.

2 GB recomendados RAM 1 vCPU (2 aconsejados) Puerto 2718 En validación

En validación

La instalación automática de esta solución está lista y ahora mismo está pasando nuestras pruebas en un servidor real. El pedido se abrirá en cuanto termine la validación.

Código fuente

Stack técnico

DockerPythonmarimo

RAM mínima2 GB recomendados

CPU mínima1 vCPU (2 aconsejados)

Puerto por defecto2718

SO compatiblesDistribuciones Linux a elegir

marimo es un notebook de Python de código abierto (licencia Apache-2.0) concebido como sucesor de Jupyter. Cada notebook es un simple archivo .py: se versiona en Git, se lee bien en una revisión de código y se ejecuta como un script. La ejecución es reactiva: cuando modificas una celda, marimo vuelve a ejecutar automáticamente las celdas que dependen de ella, así que nunca hay estado oculto ni resultados desfasados en pantalla.

Instalado en tu VPS, marimo se convierte en el taller de datos de tu equipo: un editor web protegido con contraseña, notebooks que se quedan en tu servidor y la potencia de cálculo que elijas. La imagen instalada ya incluye pandas, polars, numpy y altair para explorar archivos CSV o Parquet, consultar una API y dibujar gráficos sin instalar nada.

Un notebook de marimo también puede convertirse en una pequeña aplicación web: los elementos de interfaz (deslizadores, menús, tablas) controlan los cálculos y `marimo run` sirve el notebook en solo lectura, con el código oculto. Los notebooks de Jupyter existentes se convierten con `marimo convert`.

Funcionalidades clave

Ejecución reactiva — al editar una celda se recalculan las que dependen de ella, sin estado oculto.

Notebooks en Python puro — archivos .py legibles, versionables en Git y ejecutables como scripts.

Librerías de datos preinstaladas — pandas, polars, numpy y altair listas desde el primer arranque.

Elementos de interfaz integrados — deslizadores, menús, tablas y gráficos interactivos ligados al código.

Del notebook a la aplicación — marimo run publica un notebook como aplicación web con el código oculto.

Migración desde Jupyter — marimo convert transforma un archivo .ipynb en un notebook de marimo.

Editor protegido con contraseña — contraseña generada en la instalación y visible en tu área de cliente.

¿Cuándo usar esta solución?

1

El taller de datos del equipo

Explora exportaciones CSV o Parquet, límpialas con pandas o polars y comparte el notebook: tus compañeros revisan un archivo .py, no un JSON ilegible.

2

Paneles internos en Python

Un notebook con deslizadores y menús se convierte en una herramienta interna: el equipo comercial filtra las cifras sin tocar el código.

3

Formar y enseñar

Estudiantes y becarios trabajan en el mismo servidor, desde el navegador, sin instalar Python en su equipo; la ejecución reactiva hace visible cada paso del razonamiento.

4

Prototipar con tus API y tus modelos

Llama a tus API internas o a un modelo servido por Ollama en el mismo VPS, compara resultados y mantén el prototipo versionado en Git.

Desplegar marimo en su VPS

Guía optimizada para los VPS Cloud ServOrbit.

01

Crear el VPS

Contrata un VPS Ubuntu 24.04 con 2 GB de RAM: las librerías de datos cargadas en memoria lo necesitan. El dominio es opcional — sin dominio, el editor sigue accesible mediante un túnel SSH.

02

Instalar marimo desde el Marketplace

En tu área de cliente, selecciona marimo y haz clic en Instalar. El script despliega el contenedor oficial, genera la contraseña del editor y crea el volumen que guarda tus notebooks.

03

Abrir el editor

Con un dominio asociado (un subdominio de uno de tus dominios, o el subdominio gratuito del VPS marimo.{dns_slug}.servorbit-dns.com), el editor se abre en https://<dominio>, con HTTPS incluido. Sin dominio, abre un túnel: ssh -L 2718:127.0.0.1:<port> root@<ip-del-vps> y luego http://localhost:2718 — usa el puerto que aparece en tu área de cliente (2718 por defecto).

04

Conectarse por primera vez

marimo muestra una página de acceso que pide una contraseña. Se generó durante la instalación y figura en tu área de cliente, en la ficha de la aplicación. Introdúcela: la sesión queda abierta en ese navegador.

05

Crear tu primer notebook

El editor abre la carpeta de notebooks, que ya contiene los tutoriales oficiales. Crea un archivo nuevo, importa pandas o polars y carga un archivo: cada celda editada vuelve a ejecutar automáticamente las que dependen de ella.

Preguntas frecuentes

Jupyter guarda el notebook en JSON y ejecuta las celdas en el orden en que las lanzas, lo que deja resultados desfasados en pantalla. marimo guarda un archivo .py y vuelve a ejecutar automáticamente las celdas que dependen de la que editas: lo que ves siempre corresponde al código. Los notebooks de Jupyter se convierten con marimo convert.

No. Sin dominio, el editor es accesible mediante un túnel SSH (ssh -L 2718:127.0.0.1:<port> root@<ip-del-vps> y luego http://localhost:2718). Para acceder directamente por HTTPS, asocia un subdominio de uno de tus dominios o el subdominio gratuito del VPS, sin comprar nada.

Soluciones complementarias

Desarrollo

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