Google Collaboratory oder Google Colab

Google hat am Jupyter Notebook der Google-Entwickler mitgearbeitet

Kollaborativ, auch genannt Google Colab Es ist ein Produkt von Google Research und wird verwendet, um Python und andere Sprachen in unserem Browser zu schreiben und auszuführen.

Welche

Colab ist ein gehosteter Jupyter, installiert und konfiguriert, sodass wir nichts auf unserem Computer tun müssen, sondern einfach aus dem Browser, auf Ressourcen in der Cloud arbeiten.

Es funktioniert genauso wie Jupyter, wie Sie sehen können unser Artikel. Es sind Notebooks oder Notebooks, die auf Zellen basieren, die Texte, Bilder oder Code sein können, in diesem Python-Schritt, da im Gegensatz zu Jupyter Colab derzeit nur der Python-Kernel verwendet werden kann, sprechen sie davon, später andere wie R, Scala usw , aber es ist kein Datum angegeben.

Es ist eine sehr schnelle Möglichkeit, Code zu testen, ohne unsere Geräte konfigurieren zu müssen, und in die Welt von . einzusteigen Maschinelles lernen, Deep Learning, künstliche Intelligenz und Data Science. Auch ideal für Lehrer, da wir auf Basis von Jupyter Projekte mit anderen teilen können, als ob wir den Jupyter Hub verwenden würden.

Wir können jede Python-Funktionalität verwenden, wir können TensorFlow, Keras, Numpy verwenden, gehen wir alle ihre Bibliotheken.

Es bietet uns einen kostenlosen GPU- und TPU-Service,

Sie sind Teil der Entwicklergruppe von https://colaboratory.jupyter.org/welcome/

Der Service ist kostenlos, aber wir benötigen ein Gmail-Konto. Notebook-Daten werden in unserem Google Drive gespeichert. Und wir können auch Notebooks von Github speichern und laden. Neben dem Importieren von Projekten, die von Jupyter stammen oder auch exportieren. Es funktioniert mit .ipynb-Dateien

Colab-Notizbücher exportieren

Es ist klar, dass die Hardwareressourcen begrenzt sind. Sie können keine Projekte erstellen, die einen großen Rechenaufwand erfordern. Wenn Ihnen dieses System gefällt und Sie es für fortgeschrittene Projekte verwenden möchten, können Sie jederzeit für die Pro- oder Pro +-Version bezahlen. Ich konzentriere mich auf das kostenlose.

Zu seiner Zeit habe ich bereits darüber gesprochen, wie man Jupyter von

Der Crash-Kurs für maschinelles Lernen von Google basiert auf Colab und ich schließe ab. Bald werde ich dir sagen wie

Wenn Sie sich für maschinelles Lernen interessieren, lesen Sie welche kurse können gemacht werden

Warum Colab verwenden? Vorteil

Weil es eine sehr schnelle und einfache Möglichkeit ist, Kurse und Informationen zum Programmieren in Python einzurichten und mit anderen Personen oder mit Schülern zu teilen, wenn Sie Lehrer sind.

In meinem Fall habe ich ein Kompatibilitätsproblem zwischen TensorFlow und meiner CPU, daher werde ich es im Moment verwenden, um verschiedene Beispiele und Tests mit TensorFlow und Keras durchzuführen.

Nachteile

Nun, wir können nur Pyhton verwenden

Und dass wir noch ein weiteres Google-Produkt verwenden und uns weiterhin ernähren und immer mehr von dem Technologieriesen "Don't be Evil" abhängen.

Unterschiede zwischen Colab und Jupyter

Wie gesagt

  • Colab ist ein gehosteter Dienst, ein gehosteter Jupyter, während Jupyter ihn auf Ihrem PC verwendet
  • Colab, obwohl es kostenlos ist, wenn Sie Rechenleistung benötigen, müssen Sie zur kostenpflichtigen Version wechseln
  • Da Sie gehostet werden, können Sie das Notizbuch mit anderen teilen
  • In Colab können Sie nur Python verwenden, während Sie in Jupyter alle Arten von Kernels, R, Bash, Javascript usw. installieren können.

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