Ang pakikipagtulungan, tinawag din google colab Ito ay isang produkto ng Google Research at ginagamit upang magsulat at magpatakbo ng Python at iba pang mga wika mula sa aming browser.
Ano ba
Nag-iiwan ako sa iyo ng isang gabay para sa mga nagsisimula na perpektong umakma sa artikulong ito
Ang Colab ay isang naka-host na Jupyter, naka-install at naka-configure, upang wala kaming magawa sa aming computer ngunit gumana lamang mula sa browser, sa mga mapagkukunan sa cloud.
Gumagawa ito ng eksaktong kapareho ng Jupyter, maaari mong makita ang aming artikulo. Ang mga ito ay Mga Notebook o kuwaderno batay sa mga cell na maaaring mga teksto, imahe o code, sa hakbang na ito sa Python, dahil hindi tulad ng Jupyter Colab sa kasalukuyan ang Python kernel lamang ang maaaring magamit, pinag-uusapan nila ang tungkol sa pagpapatupad ng iba pa tulad ng R, Scala, atbp. , ngunit walang nakasaad na petsa.
Ito ay isang napakabilis na paraan upang subukan ang code nang hindi kinakailangang i-configure ang aming kagamitan at upang ipasok ang mundo ng Pag-aaral ng Machine, Malalim na Pag-aaral, artipisyal na katalinuhan at agham ng data. Perpekto rin para sa mga guro dahil batay sa Jupyter maaari kaming magbahagi ng mga proyekto sa ibang mga tao tulad ng kung gumagamit kami ng Jupyter Hub.
Maaari naming gamitin ang anumang pagpapaandar sa sawa, maaari nating gamitin ang TensorFlow, Keras, Numpy, puntahan natin ang lahat ng kanilang mga aklatan.
Nag-aalok ito sa amin ng isang libreng serbisyo ng GPU at TPU,
Bahagi sila ng pangkat ng developer ng https://colaboratory.jupyter.org/welcome/
Ang serbisyo ay libre ngunit kailangan namin ng isang Gmail account. Ang data ng notebook ay nakaimbak sa aming Google Drive. At maaari naming mai-save at mai-load ang mga notebook mula sa Github din. Bilang karagdagan sa pag-import ng mga proyekto na nagmula sa Jupyter o i-export din ang mga ito. Gumagana ito sa mga .ipynb file
Malinaw na limitado ang mga mapagkukunan ng Hardware. Hindi ka makakalikha ng mga proyekto na nangangailangan ng isang malaking halaga ng pagkalkula. Kung gusto mo ang sistemang ito at nais mong gamitin ito para sa mga advanced na proyekto, maaari mong palaging magbayad para sa bersyon ng Pro o Pro +. Magtutuon ako sa libre.
Sa kanyang araw ay napag-usapan ko na kung paano ang isang paraan upang magamit ang Jupyter
Ang Machine Learning Crash Course ng Google ay binuo sa Colab at nagtatapos na ako. Sa madaling panahon sasabihin ko sa iyo kung paano
Kung interesado ka sa Pag-aaral ng Machine, tingnan anong mga kurso ang maaaring gawin
Bakit ginagamit ang Colab? Kalamangan
Sapagkat ito ay isang napakabilis at madaling paraan upang mag-set up ng mga kurso at impormasyon tungkol sa programa sa Python at ibahagi ito sa ibang mga tao o sa mga mag-aaral kung ikaw ay isang guro.
Sa aking kaso mayroon akong problema sa pagiging tugma sa pagitan ng TensorFlow at ng aking CPU, kaya sa kasalukuyan ay gagamitin ko ito upang gumawa ng iba't ibang mga halimbawa at pagsubok sa TensorFlow at Keras.
Mga drawback
Kaya, maaari lamang naming magamit ang Pyhton
At na gumagamit pa kami ng isa pang produkto ng Google at patuloy kaming nagpapakain at umaasa nang higit pa at higit pa sa higanteng teknolohikal na "Huwag kang Maging masama"
Mga pagkakaiba sa pagitan ng Colab at Jupyter
Tulad ng sinabi namin
- Ang Colab ay isang naka-host na serbisyo, isang naka-host na Jupyter, habang ginagamit ito ng Jupyter sa iyong pc
- Colab, bagaman libre ito kung nais mo ang lakas ng computing kailangan mong pumunta sa bayad na bersyon
- Ang pagiging host, maaari kang magbahagi ng mga notebook sa mga tao
- Sa Colab maaari mo lamang magamit ang Python, sa kabilang banda sa Jupyter maaari mong i-install ang lahat ng mga uri ng Kernels, R, Bash, javascript, atbp.
