Google Colab, o Colaboratory, è una potente piattaforma online gratuita di Google che consente agli utenti di scrivere ed eseguire codice Python direttamente dai propri browser web. Simile funzionalmente a Jupyter Notebook, Colab elimina la necessità di installazione, poiché tutto è gestito nel cloud. Questo strumento è particolarmente vantaggioso per chi si occupa di machine learning e data science, offrendo una configurazione immediata completa di accesso gratuito alle GPU per una maggiore velocità di calcolo. Ecco un approfondimento su come sfruttare Google Colab per i tuoi progetti.
Chi può trarre vantaggio da Google Colab?
Google Colab si rivolge a una vasta gamma di utenti, in particolare a coloro che si occupano di programmazione Python, data science e machine learning senza la necessità di hardware avanzato.
- Studenti e principianti: Colab è un punto di partenza per i principianti che vogliono sperimentare Python e la scienza dei dati direttamente dai loro browser, senza complicazioni di installazione.
- Appassionati di Data Science: gli appassionati di apprendimento automatico possono accelerare l’addestramento dei modelli utilizzando librerie preinstallate e la disponibilità gratuita di GPU e TPU.
- Ricercatori e professionisti: Colab consente di testare rapidamente le idee e di collaborare senza interruzioni con notebook basati su cloud, eliminando i problemi di configurazione locale.
- Utenti con hardware limitato: eseguono calcoli intensivi senza richiedere macchine di fascia alta.
Come accedere a Google Colab
Per iniziare a utilizzare Google Colab, visita il sito web di Google Colab e accedi con il tuo account Google. Una volta entrati nella piattaforma, vedrai una finestra pop-up con diverse opzioni.
- Esempi: esplora i notebook Jupyter già pronti, progettati per la dimostrazione.
- Recenti: accedi ai tuoi taccuini modificati di recente.
- Google Drive: recupera i blocchi appunti salvati nel tuo Drive.
- GitHub: collega il tuo account GitHub per aprire i notebook archiviati nei repository.
- Carica: aggiungi un notebook direttamente dal tuo computer.
Esecuzione del codice Python in Google Colab
Inizialmente, il nuovo notebook apparirà con il nome predefinito “Untitled.ipynb” nel tuo Google Drive. Clicca sul titolo nell’angolo in alto a sinistra per rinominarlo, dopodiché potrai iniziare a programmare in Python.
Una volta completato il codice, eseguilo premendo Shift+ Entero cliccando sul pulsante Esegui tutto.
Una caratteristica degna di nota di Google Colab è il suo assistente di programmazione basato sull’intelligenza artificiale, che può suggerire funzioni, correggere errori o persino generare programmi di esempio. Ad esempio, utilizzando un semplice prompt come “Scrivi codice Python per tracciare i numeri da 1 a 10 e i loro quadrati” si possono ottenere risultati immediati.
Si consiglia, tuttavia, di analizzare attentamente il codice generato dall’intelligenza artificiale prima dell’esecuzione, poiché potrebbero esserci errori o lacune nel soddisfare i requisiti specifici.
Organizzare e gestire i tuoi quaderni
Google Colab semplifica l’organizzazione del lavoro poiché tutti i blocchi appunti vengono archiviati direttamente su Google Drive.È possibile spostare i blocchi appunti in diverse cartelle di Drive, proprio come si fa con i normali file, garantendo una separazione ordinata dei progetti.
Inoltre, Colab mantiene automaticamente la cronologia delle versioni, consentendo di ripristinare le versioni precedenti se necessario. Per accedere a questa funzionalità, fare clic su File e selezionare Cronologia revisioni.
Colab consente inoltre il download di notebook in vari formati, come “.ipynb” per Jupyter o “.py” per l’esecuzione standard di Python al di fuori di Colab. Per scaricare, vai su File e passa il mouse sull’opzione Download per visualizzare le tue preferenze.
Esplorazione della gerarchia dei file
Colab è dotato di un file manager intuitivo, accessibile cliccando sull’icona Cartella situata sotto la barra degli strumenti sul lato sinistro del notebook. Da qui, gli utenti possono visualizzare i file caricati e le directory montate su Drive, nonché creare o eliminare cartelle secondo necessità.
Caricamento di file su Google Colab
I file possono essere caricati su Google Colab tramite Esplora File o utilizzando codice Python. Per utilizzare Esplora File, clicca sull’icona della cartella a sinistra, quindi premi il pulsante Carica e seleziona un file dal tuo dispositivo.
In alternativa, puoi eseguire la files.upload()funzione all’interno del tuo notebook. Verrà visualizzata una finestra di dialogo per la selezione del file.
from google.colab import filesuploaded = files.upload()
Il file può quindi essere elaborato e letto direttamente nel notebook. Per accedere ai file di Google Drive, montalo in Colab utilizzando il seguente codice:
from google.colab import drivedrive.mount('/mntDrive')
Basta concedere a Colab l’autorizzazione ad accedere ai dati del tuo Drive e potrai utilizzarli come se fossero file locali.
Collaborazione tramite condivisione di notebook
Google Colab facilita la condivisione dei blocchi appunti in modo simile a Google Drive. Puoi condividere il tuo blocco appunti fornendo il tuo indirizzo email o creando un link condivisibile che altri utenti possono utilizzare per visualizzare o modificare il blocco appunti, in base alle autorizzazioni da te assegnate.
Utilizzo di GPU/TPU per migliorare la velocità di calcolo
Uno dei principali vantaggi di Google Colab è l’accesso gratuito ad hardware avanzato, in particolare GPU (Graphics Processing Unit) e TPU (Tensor Processing Unit).Questi acceleratori riducono drasticamente i tempi necessari per l’addestramento dei modelli di machine learning rispetto all’utilizzo esclusivo di una CPU.
Per attivare questi acceleratori, vai al menu Runtime e seleziona Cambia tipo di runtime.
Nel menu a discesa Acceleratore hardware, seleziona l’opzione più adatta alle tue esigenze.
Dopo aver abilitato la GPU o la TPU, è consigliabile verificare che il notebook sia connesso all’hardware specificato. Ad esempio, è possibile verificare la disponibilità della GPU utilizzando TensorFlow come segue:
import tensorflow as tfif tf.config.list_physical_devices('GPU'): print("GPU is available")else: print("No GPU detected")
Un rilevamento riuscito confermerà che una GPU è disponibile; in caso contrario, verrà visualizzata una notifica che indica che non ne è stata trovata alcuna.
Integrazione delle librerie in Google Colab
Colab consente l’installazione semplificata dei pacchetti Python tramite pip, proprio come faresti in un ambiente locale, rendendo semplice l’integrazione di tutte le librerie necessarie. Ad esempio, per utilizzare la libreria Faker, è sufficiente eseguire:
!pip install faker
Questa azione installa la libreria richiesta nel tuo ambiente Colab, rendendola immediatamente disponibile per l’uso.
Interazione con i repository GitHub
Colab consente inoltre agli utenti di clonare i repository GitHub direttamente nel proprio ambiente, semplificando il processo di accesso ai progetti esistenti, il loro test e la modifica dei file senza la necessità di scaricarli e caricarli manualmente. Ad esempio, per clonare un progetto da GitHub, eseguire il seguente comando:
!git clone https://github.com/Anees1214/mte.git
Dopo la clonazione, vedrai una nuova cartella denominata “mte” nel tuo spazio di lavoro, che fornisce accesso diretto a tutto il codice, ai notebook e alle risorse associati all’interno di Colab.
Conclusione
In sintesi, Google Colab offre un approccio semplice alla programmazione in Python nel cloud, insieme a strumenti per l’esecuzione di codice, la gestione dei file e l’utilizzo di GPU e TPU. Mentre le tradizionali configurazioni locali mantengono la loro utilità, Colab semplifica il processo e fornisce un mezzo semplice per iniziare a programmare rapidamente o condividere il proprio lavoro senza sforzo.
Articoli correlati:
Passaggi per localizzare uno smartphone Samsung smarrito o rubato
0:29
Microsoft afferma che OneDrive offre funzionalità avanzate oltre allo storage cloud di base
21:54
I migliori metodi per archiviare in modo sicuro le password offline
15:29
Lascia un commento