التعاونية ، وتسمى أيضًا جوجل كولاب إنه أحد منتجات Google Research ويستخدم لكتابة Python واللغات الأخرى وتشغيلها من متصفحنا.
ما هو
أترك لك دليلًا للمبتدئين يكمل هذه المقالة تمامًا
كولاب هو كوكب المشتري المستضاف، مثبتًا ومهيئًا ، حتى لا نضطر إلى القيام بأي شيء على جهاز الكمبيوتر الخاص بنا ولكن ببساطة العمل من المتصفح ، على الموارد الموجودة في السحابة.
إنه يعمل تمامًا مثل Jupyter ، يمكنك أن ترى مقالتنا. إنها دفاتر ملاحظات أو دفاتر ملاحظات تعتمد على الخلايا التي يمكن أن تكون نصوصًا أو صورًا أو رموزًا ، في خطوة Python هذه ، لأنه على عكس Jupyter Colab في الوقت الحالي ، يمكن استخدام نواة Python فقط ، ويتحدثون عن تطبيق أخرى لاحقًا مثل R و Scala وما إلى ذلك. ، ولكن لم يذكر التاريخ.
إنها طريقة سريعة جدًا لاختبار الكود دون الحاجة إلى تكوين معداتنا والدخول إلى عالم تعلم آلةوالتعلم العميق والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. مثالي أيضًا للمعلمين لأنه استنادًا إلى Jupyter يمكننا مشاركة المشاريع مع أشخاص آخرين تمامًا كما لو كنا نستخدم Jupyter Hub.
يمكننا استخدام أي وظيفة بيثون ، يمكننا استخدام TensorFlow ، Keras ، Numpy ، دعنا نذهب إلى جميع مكتباتهم.
يقدم لنا خدمة GPU و TPU مجانية ،
هم جزء من مجموعة مطوري https://colaboratory.jupyter.org/welcome/
الخدمة مجانية لكننا بحاجة إلى حساب Gmail. يتم تخزين بيانات الكمبيوتر الدفتري في Google Drive الخاص بنا. ويمكننا أيضًا حفظ وتحميل أجهزة الكمبيوتر المحمولة من Github. بالإضافة إلى استيراد المشاريع التي تأتي من Jupyter أو تصديرها أيضًا. يعمل مع ملفات .ipynb
من الواضح أن موارد الأجهزة محدودة. لن تتمكن من إنشاء مشاريع تتطلب قدرًا كبيرًا من الحسابات. إذا كنت تحب هذا النظام وترغب في استخدامه للمشاريع المتقدمة ، فيمكنك دائمًا الدفع مقابل إصدار Pro أو Pro +. سأركز على الإصدار المجاني.
في يومه تحدثت بالفعل عن طريقة واحدة لاستخدام Jupyter من
تم بناء دورة Crash Course للتعلم الآلي من Google على Colab ، وأنا على وشك الانتهاء. قريبا سأخبرك كيف
إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي ، فراجع ما هي الدورات التي يمكن القيام بها
لماذا نستخدم كولاب؟ مميزات
لأنها طريقة سريعة وسهلة للغاية لإعداد الدورات التدريبية والمعلومات حول البرمجة في Python ومشاركتها مع أشخاص آخرين أو مع الطلاب إذا كنت مدرسًا.
في حالتي ، لدي مشكلة توافق بين TensorFlow ووحدة المعالجة المركزية الخاصة بي ، لذا سأستخدمها في الوقت الحالي للقيام بأمثلة واختبارات مختلفة باستخدام TensorFlow و Keras.
السلبيات
حسنًا ، يمكننا فقط استخدام Pyhton
وأننا نستخدم منتجًا آخر من منتجات Google ونستمر في تقديم الطعام والاعتماد أكثر وأكثر على العملاق التكنولوجي "لا تكن شريرًا"
الاختلافات بين Colab و Jupyter
كما قلنا
- Colab هي خدمة مستضافة ، Jupyter مستضافة ، بينما يستخدمها Jupyter على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
- Colab ، على الرغم من أنه مجاني إذا كنت تريد قوة الحوسبة ، يجب عليك الانتقال إلى الإصدار المدفوع
- عند استضافتك ، يمكنك مشاركة دفتر الملاحظات مع الأشخاص
- في Colab ، يمكنك فقط استخدام Python ، بينما في Jupyter يمكنك تثبيت جميع أنواع Kernels و R و Bash و javascript وما إلى ذلك.
