Технология

Обзор сервиса Google CoLab - что это такое и зачем использовать?

Автор: PlaysDev
Опубликовано: 17.04.2024

Чаще всего дата-сайентисты устанавливают себе на компьютер Python-окружение, например, с помощью Anaconda или Miniconda, и после этого запускают локальный Jupyter-сервер. Альтернативой стала возможность использовать облачный сервис с готовыми ноутбуками и необходимым окружением, который можно изменять в режиме онлайн.

Это именно то, что предлагает блокнот CoLab — облачный сервис Jupyter в Google CoLaboratory, доступный из любой точки мира для написания кода или создания документации. Colab особенно хорошо подходит для машинного обучения, науки о данных и образования. По сути, Google Colab это Google Docs от мира данных.

Как Google Colab может изменить вашу работу с данными? Давайте разбираться.

Что такое Google CoLab?

Google CoLab сокращение от Google Colaboratory, это бесплатный сервис, позволяющий запускать и разрабатывать код на Python прямо в браузере.

С его помощью легко обмениваться и работать над проектами в реальном времени с другими пользователями. Он базируется на популярном фреймворке Jupyter Notebook, что делает его удобным инструментом для работы с данными, машинным обучением, глубоким обучением* и другими вычислительными задачами.

Google Colab предоставляет доступ к вычислительным ресурсам Google, таким как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), принцип работы которых мы рассмотрим подробнее в этой статье.

Что такое Google Colab и как используются процессоры CPU, GPU, TPU

*Глубокое обучение – это вид машинного обучения, который использует многослойные искусственные нейронные сети для анализа данных.

Возможности Google CoLab

Суть CoLab заключается в создании интерактивной среды для экспериментов, анализа данных и и обучения моделей. Давайте рассмотрим, что же вы можете делать с помощью Colab:

  • Обучать нейронные сети для классификации изображений и видео с помощью библиотек TensorFlow или PyTorch;
  • Создавать и обучать модели для обработки текста (библиотеки NLTK или SpaCy);
  • Исследовать и визуализировать собранные данные с помощью библиотек Python (Pandas, Matplotlib и Seaborn);
  • Обучать модели для определения языка и особенностей тональности;
  • Использовать библиотеки Gym для обучения моделей с подкреплением на средах (игровые симуляторы);
  • Применять алгоритмы кластеризации или понижения размерности для анализа данных без явных меток;
  • Анализировать большие наборы данных, включая данные из облака или BigQuery;
  • Обрабатывать потоковые данные с помощью Apache Spark.

Здесь можно найти интересную статью о том, как разработчик предлагает обучать глубокие нейронные сети на JavaScript, если вдруг вам не хватает экспериментов.

5 Причин попробовать Google Colab

  1. Бесплатное использование
    Одним из главных преимуществ Google Colab является его бесплатность. Пользователям не нужно платить за использование платформы, однако есть ограничение: после 12 часов неактивности данные на сервере удаляются. Но вы всегда можете сохранять результаты работы на своем локальном устройстве или в облачном хранилище. В данный момент сервис также предлагает платную подписку для приобретения дополнительного вычислительного времени.
  2. Интеграция с Google Drive
    Вы можете легко импортировать данные из своего Google Диска или экспортировать результаты обработки данных обратно на него.
  3. Предустановленные библиотеки
    В Colab уже предустановлены многие популярные библиотеки для машинного обучения и глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras, и многие другие.
  4. Интеграция с GitHub
    Google Colab интегрируется с разработчиками программного обеспечения через GitHub. При предоставлении своего профиля сервису, вы можете получить доступ к любому репозиторию на GitHub.
  5. Совместная работа и возможность оставлять комментарии и редакторские заметки
    Как и в случае с Jupyter Notebook, Colab позволяет совместно работать над проектами, обмениваясь кодом и комментариями с другими пользователями. Вы можете использовать в одном файле выполнимый код, HTML-разметку и вставлять изображения одновременно со своей командой.

Аналоги Google Colab

Kaggle — это платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению, а также социальная сеть для специалистов по обработке данных и машинному обучению. Они предоставляют функцию под названием Kernels, которая позволяет пользователям создавать и выполнять Jupyter Notebooks в облаке.

Microsoft Azure предоставляет сервис под названием Azure Notebooks, который позволяет пользователям создавать и выполнять Jupyter Notebooks в облаке с использованием вычислительных ресурсов Microsoft Azure.

IBM Watson Studio — это облачная платформа для разработки и развертывания моделей машинного обучения и анализа данных. Она предоставляет средства для создания и выполнения Jupyter Notebooks в облаке с использованием вычислительных ресурсов IBM.

Binder — это сервис, который позволяет превращать репозитории GitHub с Jupyter Notebooks в интерактивные среды выполнения. Пользователи могут запускать Jupyter Notebooks прямо в браузере, не устанавливая ничего локально.

Что такое Google Colab и как используются процессоры CPU, GPU, TPU

Кто работает с Google Colab?

  1. Data scientists и ML инженеры
    Позволяет быстро разрабатывать и тестировать модели. ML инженеры, к примеру, могут использовать Google Colab для обучения моделей на больших наборах данных, включая изображения, тексты и временные ряды. Дата сайентистам удобно использовать Google Colab для сортировки и анализа данных за длительный период и выявления закономерностей.
  2. Программисты и разработчики
    Python разработчики и DevOps инженеры могут использовать Colab для создания, тестирования и отладки кода, включая код, связанный с машинным обучением, анализом данных и другими задачами.
  3. Студенты
    Идеально подходит для изучения машинного обучения, выполнения проектов и исследований в группе, а также для обучения моделей на доступных вычислительных ресурсах Google.
  4. Преподаватели и образовательные организации
    Преподаватели могут использовать Colab для создания и распространения учебных материалов, выполнения лабораторных работ и демонстрации примеров кода студентам.
  5. Для экспериментов
    Люди, интересующиеся машинным обучением и анализом данных, могут использовать Colab для изучения новых концепций, выполнения экспериментов и создания собственных проектов.
  6. Компании и коммерческие проекты
    Компании могут использовать Colab для быстрого прототипирования и тестирования моделей машинного обучения, а также для обработки и анализа данных в рамках коммерческих проектов.

Какие процессоры использует Colab?

  1. Что такое CPU? CPU является общепринятым типом процессора, который используется в компьютерах для выполнения общих вычислительных задач. В Google Colab CPU используется для выполнения обычных задач, таких как обработка данных, выполнение кода Python и т.д.
  2. GPU – это графический процессор. В Google Colab доступны GPU от NVIDIA, такие как Tesla K80, Tesla T4 и Tesla P100, использующийся исключительно для работы с графикой. Его основное отличие – задачи выполняются параллельно, а не последовательно.
  3. TPU — тензорный процессор, разработка Google. Он предназначен для тренировки нейросетей. У этого процессора в разы выше производительность при больших объемах вычислительных задач.

Выбор между CPU, GPU и TPU зависит от конкретной задачи и требований к производительности. Google Colab хорош своей универсальностью, у вас есть возможность выбрать необходимый тип вычислительного ресурса в настройках среды выполнения вашего ноутбука.

Существенным недостатком сервиса являются ограничения по времени активного использования и функционалу. Однако есть возможность продлить время работы в Google Colab, подписавшись на Collab Pro, стоимостью 9,99 долларов в месяц. Это позволит увеличить объем памяти и время работы, а также получить приоритетный доступ к TPU. Но на данный момент подписка Collab Pro доступна только в Канаде и США.

Несмотря на эти недостатки, Google Colab считается популярным инструментом для работы с данными и машинным обучением благодаря своей доступности, удобству и широкому спектру предоставляемых возможностей. Советуем приглянуться!

Вам также может понравиться

СервисыТехнология
4 января, 2024
PlaysDev
10 инсайтов по использованию контейнеров
Узнайте о последних трендах контейнеризации, ознакомьтесь со статистикой по внедрению контейнеров компании Datadog.
Читать
Индустрия
24 апреля, 2024
PlaysDev
DevOps инженер на Финтех проекте — роль, задачи, особенности
Обозреваем особенности ИТ-проектов в финтех индустрии: какие направления разработки популярны в 2024 и что нас ждет дальше? Как DevOps инженер может пригодиться на финтех проекте?
Читать
Технология
10 апреля, 2024
PlaysDev
IoT технология: что такое интернет вещей простыми словами
Описываем рынок Интернета вещей на примерах популярных IoT устройств. Что такое IoT технология и при чем тут вещи: рассказываем откуда взялась концепция интернета вещей и как она используется сейчас.
Читать
Экспертиза
12 апреля, 2024
PlaysDev
Онбординг или адаптация сотрудников — что это такое, этапы и методы
Что такое онбординг? Как не потерять нового коллегу после адаптационного периода и помочь влиться в коллектив без потерь. Рассказываем про практику Google в области онбординга и другие современные способы удержать сотрудника.
Читать
Индустрия
20 марта, 2024
PlaysDev
Тренды мобильной разработки в 2024: обзор рынка и популярных технологий
Расходы на мобильные приложения стабильно растут на протяжении последних 5 лет согласно отчету Statista, при этом увеличивается и количество новых мобильных пользователей. Главными тенденциями 2024 года стали блокчейн технологии, мультиплатформенная разработка, использование биометрический данных, и др.
Читать
СервисыТехнология
21 ноября, 2023
PlaysDev
Datadog: краткий обзор платформы для мониторинга
В этой статье мы рассмотрим платформу Datadog: её преимущества и недостатки, порог входа, виды и системы мониторинга и многое другое...
Читать
Экспертиза
10 февраля, 2024
Дмитрий Острога
Способы повышения мотивации сотрудников
Многие руководители сталкиваются с периодом “застоя” в коллективе, не зная как найти общий язык с коллегами и считают, что сотрудников можно мотивировать только материально.
Читать
Индустрия
2 марта, 2023
PlaysDev
Что ожидает аутстаффинг и аутсорсинг в 2023 году?
В этой статье мы рассмотрим, что такое ИТ-аутстаффинг и аутсорсинг что ждет эти направления в 2023 году.
Читать
Экспертиза
15 марта, 2024
PlaysDev
Менеджер проектов: 8 навыков ценного специалиста по управлению командой
Собрали краткий гайд по профессии Project Manager’а: кто это такой и какие обязанности выполняет, какими навыками должен обладать ценный сотрудник и как их развивать?
Читать
Технология
26 марта, 2024
PlaysDev
MLOps как методология: в чем отличие от DevOps и DataOps?
Рассказываем про особенности MLOps. Какие специалисты используют практики MLOps в работе и каковы обязанности Ml инженеров, в чем основные различия DevOps, DataOps и MLOps.
Читать