Google Colab: Бесплатная облачная платформа для Python и машинного обучения

Описание

Google Colab — облачный инструмент Google, который позволяет запускать и тестировать код на Python в интерактивных блокнотах Jupyter Notebook прямо в браузере.

Что такое Google Colab

Google Colab ai — бесплатная облачная среда разработки, в котором можно писать и выполнять код Python через браузер с помощью ИИ. Также известна под названием Colaboratory. Дает возможность пользоваться вычислительными ресурсами Google, включая графические процессоры GPU и тензорные процессоры TPU.

Основные преимущества:

Выполнение кода Python в интерактивном режиме.
Предустановленные библиотеки Google Colab – Python, NumPy, Pandas и TensorFlow.
Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn.
Обучение моделей машинного обучения с применением GPU и TPU.
Интеграция с экосистемой Google.
Отсутствие необходимости в локальной настройке.

Инструмент работает через браузер на серверах Google. Это устраняет проблемы с установкой программного обеспечения и зависимостей, а также снижает требования к аппаратному обеспечению пользователя.

Colab основан на Jupyter Notebook, обеспечивает интерактивное программирование и удобную визуализацию результатов. Легко интегрируется с Google Диском, позволяя сохранять и загружать файлы, а также совместно работать над проектами. Доступна возможность одновременной работы нескольким пользователям.

Как подключить Google Colab бесплатно

Вычислительные задачи проводятся в облаке, необходимость в локальных ресурсах и мощном железе отсутствует. Сервис работает через любой браузер

Чтобы подключить ИИ инструмент, нужно:

Создать аккаунт Google.
Открыть сайт https colab google com и нажать кнопку Создать блокнот.

Ещё один способ — использовать Google Диск: нажать кнопку Создать, выбрать раздел Ещё и пункт Google Colaboratory.

Бесплатная версия ограничивает сессии 12 часами непрерывного выполнения. При неактивности 20–90 минут сессия автоматически завершается. Платная версия Colab Pro увеличивает лимит до 24 часов.

Бесплатный доступ включает до 12 ГБ оперативной памяти и GPU с ограниченной вычислительной мощностью. Colab Pro и Pro+ предлагают больше памяти – до 32 ГБ и приоритетный доступ к мощным GPU.

Локальное хранилище сессии ограничено – около 100 ГБ, но данные можно хранить на Google Диске без ограничений в рамках лимитов аккаунта.

TPU также доступны бесплатно, что делает Colab уникальным инструментом для ускорения обучения глубоких нейросетей, особенно моделей на TensorFlow.