GoogleCollaboratoryまたはGoogleColab

グーグルはグーグル開発者のジュピターノートブックで協力しました

コラボレーティブ、別名 グーグルコラボ これはGoogleResearchの製品であり、ブラウザからPythonやその他の言語を記述して実行するために使用されます。

なに

ColabはホストされているJupyterです、インストールおよび構成されているため、コンピューターで何もする必要はなく、ブラウザーからクラウド内のリソースで作業するだけです。

Jupyterとまったく同じように機能します。 私たちの記事。 これらは、このPythonステップでは、テキスト、画像、またはコードになり得るセルに基づくノートブックまたはノートブックです。現時点ではJupyter Colabとは異なり、Pythonカーネルしか使用できないため、後でR、Scalaなどの他の実装について説明します。 、ただし日付は記載されていません。

これは、機器を構成せずにコードをテストし、次の世界に参入するための非常に高速な方法です。 機械学習、ディープラーニング、人工知能、データサイエンス。 Jupyterをベースにしているため、Jupyter Hubを使用しているかのように、他の人とプロジェクトを共有できるため、教師にとっても理想的です。

任意のPython機能を使用でき、TensorFlow、Keras、Numpyを使用できます。それらのすべてのライブラリを使用してみましょう。

無料のGPUおよびTPUサービスを提供します。

彼らはhttps://colaboratory.jupyter.org/welcome/の開発者グループの一部です

このサービスは無料ですが、Gmailアカウントが必要です。 ノートブックのデータはGoogleドライブに保存されます。 また、Githubからノートブックを保存およびロードすることもできます。 Jupyterからのプロジェクトのインポート、またはそれらのエクスポートに加えて。 .ipynbファイルで動作します

colabノートブックのエクスポート

ハードウェアリソースが限られていることは明らかです。 大量の計算を必要とするプロジェクトを作成することはできません。 このシステムが好きで、高度なプロジェクトに使用したい場合は、いつでもProまたはPro +バージョンの料金を支払うことができます。 私は無料のものに焦点を当てるつもりです。

彼の日、私はすでにジュピターを使用するXNUMXつの方法について話しました

GoogleのMachineLearning Crash CourseはColabに基づいて構築されており、私は仕上げを進めています。 すぐに私はあなたに方法を教えます

機械学習に興味がある場合は、を参照してください どのコースを行うことができますか

Colabを使用する理由アドバンテージ

これは、Pythonでのプログラミングに関するコースや情報を設定し、他の人や教師の場合は学生と共有するための非常に高速で簡単な方法だからです。

私の場合、TensorFlowとCPUの間に互換性の問題があるので、現時点では、TensorFlowとKerasでさまざまな例とテストを行うためにそれを使用します。

欠点

ええと、Pyhtonしか使えません

そして、私たちはさらに別のGoogle製品を使用しており、技術の巨人である「Do n't be Evil」にますます依存し、餌を与え続けています。

ColabとJupyterの違い

私たちが言ったように

  • Colabはホスト型サービスであり、ホスト型Jupyterですが、JupyterはPCで使用しています。
  • Colab、コンピューティング能力が必要な場合は無料ですが、有料版に移動する必要があります
  • ホストされているので、ノートブックを他の人と共有できます
  • ColabではPythonのみを使用できますが、Jupyterではすべての種類のカーネル、R、Bash、javascriptなどをインストールできます。

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