Google Colab, czyli Colaboratory, to potężna, darmowa platforma internetowa od Google, która umożliwia użytkownikom pisanie i wykonywanie kodu w Pythonie bezpośrednio w przeglądarkach internetowych. Funkcjonalnie podobna do Jupyter Notebook, Colab eliminuje potrzebę instalacji, ponieważ wszystko jest zarządzane w chmurze. To narzędzie jest szczególnie przydatne dla osób zajmujących się uczeniem maszynowym i analizą danych, oferując natychmiastową konfigurację wraz z bezpłatnym dostępem do procesorów graficznych, co zwiększa szybkość obliczeniową. Oto szczegółowe informacje na temat wykorzystania Google Colab w swoich projektach.
Kto może skorzystać z Google Colab?
Usługa Google Colab jest przeznaczona dla szerokiego grona użytkowników, zwłaszcza tych zajmujących się programowaniem w Pythonie, nauką o danych i uczeniem maszynowym, bez konieczności korzystania z zaawansowanego sprzętu.
- Studenci i początkujący: Colab to narzędzie dla nowicjuszy, które pozwala im eksperymentować z Pythonem i nauką o danych bezpośrednio w przeglądarce, bez komplikacji związanych z instalacją.
- Entuzjaści nauki o danych: osoby zainteresowane uczeniem maszynowym mogą przyspieszyć szkolenie modelu, wykorzystując preinstalowane biblioteki i bezpłatną dostępność procesorów GPU i TPU.
- Badacze i specjaliści: Colab umożliwia szybkie testowanie pomysłów i bezproblemową współpracę z notatnikami w chmurze, eliminując problemy związane z lokalną konfiguracją.
- Użytkownicy z ograniczoną liczbą urządzeń: możliwość wykonywania intensywnych obliczeń bez konieczności posiadania maszyn najwyższej klasy.
Jak uzyskać dostęp do Google Colab
Aby rozpocząć korzystanie z Google Colab, przejdź na stronę Google Colab i zaloguj się za pomocą swojego konta Google. Po wejściu na platformę zobaczysz wyskakujące okienko z kilkoma opcjami.
- Przykłady: Zapoznaj się z gotowymi notatnikami Jupyter przeznaczonymi do celów demonstracyjnych.
- Ostatnie: uzyskaj dostęp do ostatnio edytowanych notatników.
- Dysk Google: pobierz notatniki zapisane na Dysku.
- GitHub: Połącz swoje konto GitHub, aby otwierać notatniki przechowywane w repozytoriach.
- Prześlij: Dodaj notatnik bezpośrednio ze swojego komputera.
Wykonywanie kodu Pythona w Google Colab
Początkowo nowy notatnik pojawi się na Dysku Google z domyślną nazwą „Untitled.ipynb”.Kliknij tytuł w lewym górnym rogu, aby go zmienić, po czym możesz rozpocząć kodowanie w Pythonie.
Po ukończeniu kodu wykonaj go, naciskając Shift+ Enterlub klikając przycisk Uruchom wszystko.
Godną uwagi funkcją Google Colab jest asystent kodowania oparty na sztucznej inteligencji, który może podpowiadać funkcje, poprawiać błędy, a nawet generować przykładowe programy. Na przykład, użycie prostego polecenia, takiego jak „Napisz kod w Pythonie, aby narysować liczby od 1 do 10 i ich kwadraty”, może przynieść natychmiastowe rezultaty.
Zaleca się jednak dokładne sprawdzenie kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję przed jego wykonaniem, ponieważ mogą w nim wystąpić błędy lub nieścisłości w spełnieniu konkretnych wymagań.
Organizowanie i zarządzanie notatnikami
Google Colab upraszcza organizację pracy, ponieważ wszystkie notatniki są przechowywane bezpośrednio na Dysku Google. Możesz przenosić notatniki do różnych folderów na Dysku, podobnie jak w przypadku zwykłych plików, zapewniając uporządkowany podział projektów.
Colab automatycznie przechowuje historię wersji, umożliwiając w razie potrzeby powrót do poprzednich wersji. Aby uzyskać dostęp do tej funkcji, kliknij Plik i wybierz Historia wersji.
Colab umożliwia również pobieranie notatników w różnych formatach, takich jak „.ipynb” dla Jupyter lub „.py” do standardowego wykonywania kodu Pythona poza Colab. Aby pobrać, przejdź do sekcji Plik i najedź kursorem na opcję Pobierz, aby wybrać preferencje.
Eksploracja hierarchii plików
Colab jest wyposażony w intuicyjny menedżer plików, dostępny po kliknięciu ikony folderu znajdującej się pod paskiem narzędzi po lewej stronie notebooka. Z tego poziomu użytkownicy mogą przeglądać przesłane pliki i katalogi zamontowane na Dysku, a także tworzyć i usuwać foldery w razie potrzeby.
Przesyłanie plików do Google Colab
Pliki można przesyłać do Google Colab za pomocą Eksploratora plików lub kodu Pythona. Aby skorzystać z Eksploratora plików, kliknij ikonę folderu po lewej stronie, a następnie naciśnij przycisk „ Prześlij” i wybierz plik ze swojego urządzenia.
Możesz też uruchomić tę files.upload()funkcję w notatniku. Spowoduje to otwarcie okna dialogowego wyboru pliku.
from google.colab import filesuploaded = files.upload()
Plik można następnie przetworzyć i odczytać bezpośrednio w notatniku. Aby uzyskać dostęp do plików z Dysku Google, zamontuj go w Colab za pomocą następującego kodu:
from google.colab import drivedrive.mount('/mntDrive')
Wystarczy, że udzielisz aplikacji Colab pozwolenia na dostęp do danych na Dysku, a będziesz mógł z nich korzystać tak, jakby były to pliki lokalne.
Współpraca poprzez udostępnianie notatników
Google Colab ułatwia udostępnianie notatników podobnie jak Google Drive. Możesz udostępnić swój notatnik, podając adresy e-mail lub tworząc link do udostępniania, który inni użytkownicy mogą wykorzystać do przeglądania lub edycji notatnika, w zależności od Twoich uprawnień.
Wykorzystanie GPU/TPU w celu zwiększenia szybkości obliczeniowej
Jedną z głównych zalet Google Colab jest bezpłatny dostęp do zaawansowanego sprzętu, w szczególności GPU (Graphics Processing Units) i TPU (Tensor Processing Units).Akceleratory te radykalnie skracają czas potrzebny na trenowanie modeli uczenia maszynowego w porównaniu z wykorzystaniem wyłącznie procesora CPU.
Aby aktywować te akceleratory, przejdź do menu Środowisko wykonawcze i wybierz opcję Zmień typ środowiska wykonawczego.
Z menu rozwijanego Akcelerator sprzętowy wybierz opcję najlepiej odpowiadającą Twoim potrzebom.
Po włączeniu GPU lub TPU zaleca się sprawdzenie, czy notebook jest podłączony do określonego sprzętu. Na przykład, dostępność GPU można sprawdzić za pomocą TensorFlow w następujący sposób:
import tensorflow as tfif tf.config.list_physical_devices('GPU'): print("GPU is available")else: print("No GPU detected")
Pomyślne wykrycie potwierdzi dostępność procesora GPU; w przeciwnym razie pojawi się powiadomienie informujące o braku takiego procesora.
Integrowanie bibliotek w Google Colab
Colab umożliwia bezproblemową instalację pakietów Pythona za pomocą pip, tak jak w środowisku lokalnym, co ułatwia integrację dowolnych potrzebnych bibliotek. Na przykład, aby skorzystać z biblioteki Faker, wystarczy wykonać polecenie:
!pip install faker
Ta czynność spowoduje zainstalowanie wymaganej biblioteki w środowisku Colab, dzięki czemu będzie ona natychmiast dostępna do użytku.
Interakcja z repozytoriami GitHub
Colab umożliwia również użytkownikom klonowanie repozytoriów GitHub bezpośrednio do ich środowiska, co upraszcza proces uzyskiwania dostępu do istniejących projektów, ich testowania i modyfikowania plików bez konieczności ręcznego pobierania i przesyłania. Na przykład, aby sklonować projekt z GitHub, uruchom następujące polecenie:
!git clone https://github.com/Anees1214/mte.git
Po klonowaniu w Twojej przestrzeni roboczej pojawi się nowy folder o nazwie „mte”, który umożliwi Ci bezpośredni dostęp do całego powiązanego kodu, notatników i zasobów w Colab.
Wniosek
Podsumowując, Google Colab oferuje proste podejście do kodowania w Pythonie w chmurze, wraz z narzędziami do wykonywania kodu, zarządzania plikami oraz wykorzystania procesorów graficznych (GPU) i procesorów TPU. Tradycyjne konfiguracje lokalne zachowują swoją użyteczność, ale Colab usprawnia proces i zapewnia prosty sposób na szybkie rozpoczęcie programowania lub łatwe udostępnianie swojej pracy.
Powiązane artykuły:
Kroki lokalizowania zgubionego lub skradzionego smartfona Samsung
0:29
Microsoft twierdzi, że OneDrive oferuje zaawansowane funkcje wykraczające poza podstawową pamięć masową w chmurze
21:54
Najlepsze metody bezpiecznego przechowywania haseł w trybie offline
15:29
Dodaj komentarz