Google Colab
Google Colab (или Google Colaboratory) — это бесплатная облачная платформа для написания, выполнения и совместного использования кода на языке Python. Она предоставляет доступ к вычислительным ресурсам Google, включая графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), которые облегчают работу с задачами машинного обучения и анализа данных.
Google Colab основан на проекте Jupyter Notebook и имеет схожую структуру с ним. Код в Colab организован в ячейках, которые могут содержать текстовые описания, код или результаты выполнения кода. Это позволяет создавать интерактивные документы, включающие код, визуализации и текст, что удобно для обучения, исследований и совместной работы.
Одним из преимуществ Google Colab является возможность легко импортировать и экспортировать файлы с использованием Google Drive, а также возможность простого совместного доступа к файлам и редактирования с другими пользователями в режиме реального времени.
Знакомство с Google Colab
Google Colab — прекрасное решение для студентов, специалистов по обработке данных и исследователей в области ИИ. Этот инструмент позволяет писать и выполнять код Python в веб-браузере, не требуя никаких настроек и обеспечивая при этом бесплатный доступ к графическим процессорам Google. Но давайте обо всем по порядку.
По сути, блокноты Colab представляют собой блокноты Jupyter, размещенные на сервисе Colab. Что это значит? Да хотя бы то, что вы можете задействовать аппаратное обеспечение Google, включая графические процессоры и TPU, вне зависимости от мощности вашей машины. Вам понадобится лишь браузер. Именно поэтому Colab активно применяется в области машинного обучения.
Но прежде чем мы начнем знакомство, давайте вспомним, что такое программный код, и каким образом компьютер понимает, чего от него хотят.
Допустим, нам надо сложить 2 + 2. Мы пишем команду с помощью языка программирования (того же Python), то есть говорим компьютеру, чтобы он сложил 2 числа и вывел результат. Но язык программирования Пайтон понятен нам, но непонятен компьютеру. Чтобы компьютер «понял», должна существовать некая программа, которая переведет понятный нам язык программирования на машинный язык, понятный для компьютера (состоит из нулей и единиц).
В качестве такой программы и может использоваться Google Colab.
Пример работы
Итак, Google Colab бесплатен и не требует установки. А так как все вычисления осуществляются на серверах Google, то и требования к вашему компьютеру будут минимальны. Все, что понадобится, — это действительно доступ к интернету и Google-аккаунт.
1.Переходим по ссылке https://colab.research.google.com/.
2.Для создания нового документа нажимаем File → New notebook.
3.Пишем простейший код на Пайтон, например, print(2+2) и нажимаем иконку «Run».
Ура, код обработан.
Вы можете оставить комментарий в коде, используя # — эта часть не будет учитываться при обработке.
- для добавления новой ячейки с кодом нажимаем + Code (код, содержащийся в нескольких ячейках, читать проще, но учтите, что ячейки исполняются одна за другой);
- для добавления дополнительного текста нажимаем + Text (код полезно снабжать текстовым описанием, особенно когда вы публикуете исследование либо передаете модель заказчику);
- для сохранения результатов на Google Диск нажимаем File → Save a Copy in Drive.
Google collab что это
Скачай курс
в приложении
Перейти в приложение
Открыть мобильную версию сайта
© 2013 — 2023. Stepik
Наши условия использования и конфиденциальности
Public user contributions licensed under cc-wiki license with attribution required
Google Colab: что это такое и как с ним работать
Colab используют, чтобы создавать код на Python прямо в браузере.
Виктория Дербенченко
Автор статьи
4 марта 2022 в 10:54
Google Colaboratory — бесплатная среда, чтобы писать код в jupyter notebook. Она функционирует по принципу облака, поэтому над одним проектом могут работать одновременно несколько человек. Программа предоставляет доступ к графическим процессорам GPU и TPU. Благодаря их мощности можно исследовать искусственный интеллект и развивать приложения на основе нейросетей. Сервис бесплатный. Единственное ограничение — через 12 часов данные удаляются.
Кому нужен Google Colab
С помощью Colab пишут код на Python прямо в браузере, и здесь же он выполняется. Всё, что требуется, — доступ к гугл-аккаунту.
Colab позволяет использовать в одном файле исполняемый код, html-разметку, картинки. Всё будет храниться на гугл-диске. Этими файлами можно делиться: разрешать просматривать, редактировать и оставлять комментарии для совместной работы.
Colab подходит специалистам по обработке данных и разработчикам нейросетей. Он помогает:
- сортировать данные,
- строить визуализации,
- проводить машинное обучение,
- создавать системы для big data,
- составлять прогнозы,
- писать руководства.
Так что знание языка Python помогает сделать более быстрой и эффективной работу аналитика данных. Освоить эту профессию можно в Skypro на курсе «Аналитик данных». В программе есть блок, который посвящен изучению Python для обработки и визуализации данных.
Как работать с Google Colab
Colab поддерживает версии Python 2.7 и 3.6, но не работает с языками R или Scala. Есть ограничения по времени. Если оставить блокнот в режиме ожидания, через полчаса система выключит процессоры.
Подготовка
Colab по умолчанию сохраняет блокноты на гугл-диске. Перед началом работы убедитесь, что вы вошли в аккаунт, а затем создайте отдельную папку под готовые проекты.
Запустите блокнот. Нажмите «Создать» → «Еще» → Google Colaboratory. Чтобы переименовать блокнот, щелкните на имя файла.
Настройка
Определитесь с процессором. Если выбрать слишком мощный, есть риск вылететь из блокнота. Чтобы попасть в настройки процессора, выберите вкладку «Среда выполнения» и команду «Сменить среду управления».
Запуск основных команд Python
В Colab много встроенных библиотек Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn. Чтобы посмотреть полный список, введите команду:
!pip list
Чтобы импортировать сторонние библиотеки, используйте команды:
!pip install имя_библиотеки import имя_библиотеки
Полное погружение в маркетинг: новая работа через 9 месяцев
Оставляем доступ к материалам навсегда
Обратите внимание на восклицательный знак. В Colab его ставят перед большинством команд.
Попробуйте запустить простой код. Например, напишите в строке ввода:
import time print(time.ctime())
Чтобы выполнить код, щелкните на значок Play в левой части окна кода. Через некоторое время вы увидите результат:
Пн 27 дек 12:01:26 2021
Чтобы очистить строку, щелкните на значок крестика в левой части окна.
Запуск или импорт файлов .py
Чтобы подключить сторонние файлы с данными или кодом, нужно импортировать утилиту drive. Она монтирует диск к Colab:
from google.colab import drive drive.mount ('/content/drive')
Когда выполните код выше, подтвердите, что разрешаете использовать диск.
Как импортировать файлы:
- напрямую закидывать на диск;
- скачать из интернета;
- скачать с Git-репозитория.
Последние два варианта исполняют непосредственно из Colab, дополнительно используют встроенные утилиты.
Возьмем типичный для новичков код:
print("Hello World!")
Это команда, которая выводит на экран содержимое введенной строки — Hello World. Закиньте это в файл test.py и положите его в корень диска. После монтирования диска введите команду !ls, чтобы проверить наличие файла:
!ls /content/drive/MyDrive/
Чтобы исполнить файл, введите команду запуска !python3 и путь до файла:
!python3 '/content/drive/MyDrive/test.py'
Чтобы скачать репозиторий (GitHub, Bitbacket и другие), используйте команду
!git clone path\to\repo
После скачивания он будет доступен по пути /content/name_repo.
!git clone https://github.com/FabiozZz/test_colab/blob/master/test.py
Скачанный репозиторий будет лежать в /content/test_colab.
Чтобы выполнить этот код через !python3, команда выглядит так:
!python3 '/content/test_colab/test.py'
Чтобы скачать файл из интернета — команда
!wget path/to/link
Для примера скачаем картинку. Напишем команду:
!wget -P drive/MyDrive https://www.gettyimages.com/gi-resources/images/500px/983794168.jpg
Здесь добавляем флаг -P, чтобы указать место, куда сохраняем файл.
Облачные среды, которые похожи на Google Colab
Yandex DataSphere — платный сервис с тарификацией по времени. Когда зарегистрируете аккаунт, в начале пробного периода получите грант 4000 ₽, который действует 60 дней.
Kaggle Kernels — сервис с поддержкой R и различными интеграциями. Время доступа к процессорам — 9 часов.
Azure Notebooks, как и Yandex DataSphere, тарифицируется по времени. Поддерживает языки Python, .Net, JS, Java, Go.