Colaboratory, también llamado Google Colab es un producto de Google Research y sirve para poder escribir y ejecutar Python y otros lenguajes desde nuestro navegador.
Qué es
Te dejo una guía para principiantes que complementa perfectamente este artículo
Colab es un Jupyter alojado, instalado y configurado , de forma que no tenemos que hacer nada en nuestro ordenador sino simplemente trabajar desde el navegador, sobre recursos en la nube.
Funciona exactamente igual que Jupyter, puedes ver nuestro artículo. Son Notebooks o cuadernos basado en celdas que pueden ser textos, imágenes o código, en este paso de Python, porque a diferencia de Jupyter Colab de momento solo se puede usar el kernel de Python, hablan de implantar más adelante otros como R, Scala, etc, pero no se dice ninguna fecha.
Es una forma muy rápida de probar código sin tener que configurar nuestro equipo y de adentrarnos en el mundo del Machine Learning, Deep Learning, inteligencia artificial y ciencia de datos. Ideal también para profesores porque al estar basado en Jupyter podemos compartir los proyectos con otras personas igual que si usáramos Jupyter Hub.
Podemos usar cualquier funcionalidad de python, podemos utilizar TensorFlow, Keras, Numpy, vamos todas sus librerías.
Nos ofrece un servicio gratuito de GPU y TPU,
Forman parte del grupo de desarrolladores de https://colaboratory.jupyter.org/welcome/
El servicio es gratuito pero necesitamos una cuenta de Gmail. Los datos de los Notebooks se almacenan en nuestro Google Drive. Y podemos guardar y cargar cuadernos (notebooks) desde Github también. Además de importar proyectos que vengan de Jupyter o también exportarlos. Se trabaja con archivos .ipynb
Está claro que los recursos de Hardware están limitados. No podrás crear proyectos que necesiten una gran cantidad de cómputo. Si te gusta este sistema y quieres usarlo para proyectos avanzados siempre puedes pagar por la versión Pro o Pro +. Yo me voy a centrar en la gratuita.
En su día ya hablé de que una forma de utilizar Jupyter de
El curso de Machine Learning Crash Course de Google está montado sobre Colab y que estoy acabando. Pronto os contaré qué tal
Si te interesa el Machine Learning, mira qué cursos se pueden hacer
¿Por qué usar Colab? Ventajas
Porque es una forma muy rápida y sencilla de poder montar cursos e información sobre programación en Python y compartirlo con otra gente o con estudiantes en el caso de que seas profesor.
En mi caso tengo un problema de compatibilidad entre TensorFlow y mi CPU, así que e momento lo utilizaré para hacer diferentes ejemplos y pruebas con TensorFlow y Keras.
Inconvenientes
Pues que solo podemos usar Pyhton
Y que usamos otro producto más de Google y seguimos alimentando y dependiendo cada vez más del Gigante tecnológico «Don’t be Evil»
Diferencias entre Colab y Jupyter
Como hemos dicho
- Colab es un servicio alojado, un Jupyter alojado, mietnras que Jupyter lo usas en tu pc
- Colab, aunque es gratuito si quieres potencia de cómputo tiense que irte a la versión de pago
- Al ser alojado, puedes compartir los notebook con la gente
- En Colab solo puedes usar Python, en cambio en Jupyter puedes instalar todo tipo de Kernels, R, Bash, javascript, etc
