Что такое google coollaboratory
Что такое Google Colab и кому он нужен?
Блокнот Colab — это бесплатная интерактивная облачная среда для работы с кодом от Google. Принцип у нее такой же, как у остальных онлайн-офисов компании: она позволяет одновременно с коллегами работать с данными. Рассказываем, в чем преимущества Colab и в каких сферах он может быть полезен.
Кому нужен Google Colab
В основе «Колаборатории» — блокнот Jupyter для работы на Python, только с базой на Google Диске, а не на компьютере. Здесь те же ячейки (cells), которые поддерживают текст, формулы, изображения, разметку HTML и не только. То есть можно программировать на Python и не качать кучу библиотек, не перегружать машину и не переживать, что место на харде вот-вот закончится. Единственное условие — нужно иметь Google-аккаунт.
Data Science c нуля
Только реальные знание и навыки, обучение на основе практики и помощь в трудоустройстве. Скидка 5% по промокоду BLOG.
Главная особенность «Колаборатории» — бесплатные мощные графические процессоры GPU и TPU, благодаря которым можно заниматься не только базовой аналитикой данных, но и более сложными исследованиями в области машинного обучения. С тем, что CPU вычисляет часами, GPU или TPU справляются за минуты или даже секунды.
CPU — центральный процессор — мозг компьютера, который выполняет операции с данными. Настолько универсален, что может использоваться почти для всех задач: от записи фотографий на флешку до моделирования физических процессов.
GPU — графический процессор. Обрабатывает данные быстрее, так как задачи выполняет параллельно, а не последовательно, как CPU. Он заточен исключительно под графику, поэтому на нем удобнее работать с изображением и видео, например заниматься 3D-моделированием или монтажом.
TPU — тензорный процессор, разработка Google. Он предназначен для тренировки нейросетей. У этого процессора в разы выше производительность при больших объемах вычислительных задач.
Сами процессоры дорогие, и не каждый может их себе позволить. Google Colaboratory дает возможность бесплатно и непрерывно пользоваться ими на протяжении 12 часов. Будьте внимательны: как только это время истечет, Colab сотрет все данные и придется начинать сначала.
Кроме того, Google отключает блокноты после примерно 30 минут бездействия, чтобы не перегружать процессоры. Система Colab так устроена специально: многие факторы, в том числе время простоя, максимальная активность, общие ограничения на объем памяти иногда динамически меняются. Активным участникам ненадолго могут ограничить доступ к GPU, чтобы дать возможность использовать процессор другим.
Для чего используется Google Colab?
Несколько таких примеров есть в открытом доступе прямо в Colab.
С чего начать?
Все просто: на сайте сервиса сразу появляется экран с доступными блокнотами. Можно создавать новый или загружать уже разработанный Python-код из Google Диска.
Чтобы работать с файлами с личного диска, нужно использовать команду mount():
from google.colab import drive
drive.mount (‘/content/drive’)
После запуска команды Colab предложит ввести код авторизации. Открыв URL, вы должны предоставить сервису доступ к своему аккаунту. Тогда он выдаст код, который нужно будет вставить в поле, нажать ВВОД, и Google Colab подключится к хранилищу.
4 причины использовать Google Colab
Еще одно достоинство Colab — интеграция с GitHub. Он открывает доступ к любому хранилищу, если ему предоставить профиль на сервисе.
Кроме того, для определенных задач можно выбрать подходящий по мощности процессор. Необходимо просто сменить среду выполнения в нужной вкладке
и уже в настройках блокнота выбрать между GPU и TPU.
Не стоит работать с мощным процессором, когда не требуется работать с Big Data. Как мы уже говорили, Colab не любит, когда его ресурсы используются нерационально, поэтому любые перегрузки приведут к внезапному вылету из блокнота на неопределенное время.
Google Colab максимально упростил все процессы: в нем есть и базовые библиотеки (NumPy, scikit-learn, Pandas), и более сложные (вроде Keras, TensorFlow или PyTorch), не нужно ставить программы и среды самостоятельно, можно просто сразу писать код. Если же базовых библиотек недостаточно, всегда можно добавить необходимые с помощью установщика PIP и работать дальше:
В Colab можно делиться работой с другими, оставлять комментарии, редакторские заметки и в целом делать все, что доступно в тех же Google Документах. Поэтому при общем доступе к блокноту все его содержимое будет доступно другим пользователям (текст, код, комментарии, выходные данные). Последнее можно отключить: нужно выбрать «Настройки блокнота» в меню «Изменить».
В появившемся окне поставить галочку «Исключить выходные данные кодовой ячейки при сохранении блокнота», и тогда в блокноте сохранится только код, но не результаты его исполнения.
Вместе с тем открытый доступ к коду и его редактированию — отличная возможность найти интересные разработки по всему миру. У Google есть обширный репозиторий SeedBank, в котором можно исследовать множество блокнотов по Data Science или глубокому обучению, просто кликнув мышкой.
Полный курс по Data Science
Освойте самую перспективную IT-профессию с нуля. Вы получите реальные навыки, поддержку менторов и помощь в трудоустройстве. Скидка 5% по промокоду BLOG.
Облачные среды, похожие на Google Colab
Kaggle Kernels – кроме Python, сервис Kaggle поддерживает R, интегрируется с Google Cloud Storage, BigQuery и AutoML. При этом время пользования процессорами – девять часов, на три меньше, чем у GC.
Azure Notebooks – тоже поддерживает другие языки (R, F#). Сервисы Microsoft Azure также, как и Яндекса, тарифицируются за фактическое время использования.
Сборка Caffe в Google Colaboratory: бесплатная видеокарта в облаке
Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.
Весь код доступен в моем Colaboratory Notebook.
Коротко о Colaboratory
В Colaboratory можно использовать GPU, а именно Tesla K80. Для этого нужно подключить ее в настройках: Runtime
Change runtime typeHardware accelerator. Стоит заметить, что GPU не всегда доступны, и тогда Colaboratory предложит запустить машину без нее.
Сборка SSD-Caffe
Я хотел попробовать Single Shot Detector (SSD), а именно его Caffe реализацию в Google Colaboratory, но для этого проект нужно было собрать из исходников.
Кстати, если вам подойдёт любая версия Caffe, есть способ намного проще (это даже работает, хотя запускать что-либо я не пробовал):
Сборка SSD-Caffe из исходников — это довольно длинный квест из нескольких шагов, пройти который можно только при помощи костылей.
Шаг 1: установка зависимостей
И это сработало. Осталось только загрузить зависимости:
Шаг 2: нужен другой компилятор
Шаг 3: придётся собрать boost
Если попытаться собрать Caffe на этом этапе, проблемы возникнут при попытке подключить boost, поскольку он собран другим компилятором, так что его исходники придётся скачать и тоже собрать с помощью g++-5 (подробнее на сайте boost):
Шаг 4: настройка Makefile
Клонируем Caffe с GitHub:
И меняем необходимые поля в Makefile.config — я изменил путь к CUDA, поменял опцию BLAS, поменял версию OpenCV на третью, добавил Python layer, а также добавил все пути к библиотекам, которые установлены, но почему-то не нашлись (всё это удобно сделать с помощью Python):
Теперь, собственно, можно собрать Caffe:
Последние две строки добавляют пути библиотек, а именно boost и Caffe.
Теперь Caffe можно использовать (нужно только указать к ней путь в PYTHONPATH):
Чтобы проверить работоспособность, я протестировал проект Mobilenet-SSD: код также есть в моем Colaboratory Notebook.
В частности, я замерял время предсказания для одной картинки, и ускорение на GPU составило примерно 3.8.
Бонус: несколько полезных приёмов
По Google Colaboratory есть отличный туториал на Medium. Также в самой Colaboratory есть файлы с примерами почти всего, что может понадобиться.
Монтировать Гугл-диск в файловую систему виртуальной машины:
Этот код вернёт ссылку и выдаст окно ввода. Нужно перейти по ссылке, скопировать код и ввести его в окно. Мне почему-то приходится делать это два раза. Дальше:
После этого можно использовать свой Гугл-диск как обычный каталог. Кроме того, все изменения в этом каталоге автоматически синхронизируются с Гугл-диском.
Сменить рабочий каталог:
Стереть все изменения и перезапустить машину:
Загрузить файл на локальную машину:
Получить словарь из файлов, загруженных на Гугл-диск:
Приглушить вывод команды терминала (перенаправить в переменную):
В целом, Google Colaboratory предоставляет неплохую возможность производить обучение нейросетей в облаке. Правда, этого может быть недостаточно для совсем больших сеток. Другой плюс — это возможность запускать код независимо от локальной операционной системы (что хорошо для воспроизводимости), а также совместно работать над одним проектом. В качестве подвоха — GPU может быть недоступна, в том числе надолго.
Русские Блоги
Подробное руководство Colab
Одно очень важно: он привязан к драйверу Google! Каждый раз при запуске пользователю будет выделяться новое пространство памяти. Если вы хотите использовать его в течение длительного времени, вы должны загрузить файл в свой драйвер Google. Давайте изучим, как использовать драйвер Google постоянно!
1. Развертывание
1. Установите плагин Google Assistant.
Отвечайте требованиям к сети.
2. Зарегистрируйте аккаунт Google
Метод регистрации: https://jingyan.baidu.com/article/15622f24a295c2bdfcbea5f5.html
3. Войдите в Google Cloud.
Google Cloud: https://drive.google.com
4. Ассоциированная лаборатория
Учетная запись Google используется для проверки процесса ассоциации. https://colab.research.google.com/
5. Войдите в Google Colaboratory.
Информация о видеокарте
Таблица рейтинга вычислительной мощности графических процессоров Nvidia Tesla
Запись：
Каждые 12 часов Colab будет принудительно восстанавливать занятые ресурсы, обратите внимание на сохранение модели обучения.
Посмотреть версию Torch (дополнительно)
Например: установить matplotlib
2. Обучение
Для обучения и тестирования достаточно среды интерактивного блокнота. Но в то же время для более сложных проектов и крупномасштабной обработки данных Colab также предоставляет относительно удобные операции.
1. Шаги следующие:
(1) Создайте проект.
Создайте папку проекта в облаке Google.
(2) Загрузите проект.
Не рекомендуется загружать большие объемы данных изображения.
(3) Фоновое выполнение:
В папке проекта щелкните правой кнопкой мыши и выберите Colaboratory. Untitled0.ipynb появится в папке проекта, какФоновое окно. В то же время всплывает окно Untitled0.ipynb, чтобы управлять проектом в бэкэнде. Для начала нужно подключить Colab и облакоMountПриходите вместе.
2. Дополнительно:
(1) Распакуйте сжатый пакет.
(2) Удалить
3. Преимущества и недостатки совместной работы
（1）преимущество
（2）Недостаток
4. Хорошая ссылка на статью:
Это лучший инструмент для пользователей обучения или глубокого обучения, но если вы хотите провести исследование в области CV / NLP, производительности явно недостаточно. Рекомендуется настроить хороший сервер илиКомпьютерщик Облако/Али Клауд/Tencent CloudКонцессионный облачный сервер.
Интеллектуальная рекомендация
Совместное использование сухих товаров GitHub (высокая степень интеграции страницы руководства APP-DHGuidePageHUD)
Каждое приложение будет использовать страницу руководства APP, которая не важна, но обязательна. Будь то первая установка приложения или обновление версии, это единственное, что будет показано пользов.
Организуйте некоторые элементы управления диаграммами, которые можно использовать в веб-разработке, в основном для клиентских реализаций, таких как Flash, JavaScript, Silverlight; если для создания ст.
Некоторые методы конфигурации Django_redis и сельдерея
Problem for Nazar
Vue следит за тем, чтобы браузер возвращал
Техномагия
Любая достаточно развитая технология неотличима от волшебства.
Краткое руководство по работе с Google Colab
Google Colaboratory — это облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится делать глубокое обучение нейросетей. Можно сказать, что Colab является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.
Итак, используя Google Colab вы можете:
Наиболее важной особенностью, которая отличает Colab от других бесплатных облачных сервисов, является то, что Colab предоставляет GPU и это абсолютно бесплатная услуга.
Подробную информацию об услуге можно найти на странице часто задаваемых вопросов.
Подготовка Google Colab к работе
Создание папки на Google Диске
Мы создали пустую папку «app»
Создание нового ноутбука Colab
Создайте новый ноутбук, щелкнув правой кнопкой мыши > More > Colaboratory
Переименуйте ноутбук, нажав на имя файла.
Настройка работы с бесплатной видеокартой
Необходимо изменить аппаратное обеспечение по умолчанию (CPU на GPU или наоборот) просто выполнив Edit > Notebook settings или Runtime>Change runtime type и выбрав GPU в качестве Hardware accelerator.
Запуск основных кодов Python с Google Colab
Теперь мы можем начать использовать Google Colab.
Мы будем запускать некоторые коды базовых типов данных из Python Numpy Tutorial.
Ну что же, всё работает как положено 🙂 Если вы не знаете Python, который является самым популярным языком программирования для ИИ, то мы бы порекомендовали вам этот простой и понятный учебник.
Сначала запустите эти коды, чтобы установить необходимые библиотеки и выполнить авторизацию.
Когда вы запустите приведенный выше код, вы должны увидеть такой результат:
Нажмите на ссылку, скопируйте код подтверждения и вставьте его в текстовое поле.
После завершения процесса авторизации вы должны увидеть это:
Теперь вы можете подключиться к Google Диску с помощью:
Загрузите файл mnist_cnn.py в папку app, расположенную на вашем Google Диске. 
Запустите приведенный ниже код, чтобы обучить простой конвнет (свёрточную нейронную сеть) на наборе данных MNIST.
Как видно из результатов, каждая эпоха длится всего 11 секунд.
Клонирование Github Repo в Google Colab
Легко клонировать репозиторий Github с помощью Git.
Шаг 1: Найти репозиторий Github и получить ссылку «Git»
Найдите любой репозиторий Github для использования.
Clone or download > Copy the link!
2. Git Clone
3. Откройте папку на Google Диске
Конечно, имя папки совпадает с именем репозитория Github 🙂
4. Откройте ноутбук
Щелкните правой кнопкой мыши > Open With > Colaboratory
5. Запустите
Теперь вы можете запустить Github-репо в Google Colab.
Несколько полезных советов
1. Как установить библиотеки?
или попробуйте так:
Любые другие библиотеки
2. Работает ли GPU?
Чтобы увидеть, используете ли вы в настоящее время графический процессор в Colab, вы можете запустить следующий код для перекрестной проверки:
3. Какой графический процессор я использую?
4. Как насчет оперативной памяти?
5. А как насчет процессора?
6. Изменение рабочего каталога
Обычно, когда вы запускаете этот код:
Поэтому вы должны добавить drive/app перед определением каждого имени файла.
Чтобы избавиться от этой проблемы, вы можете просто изменить рабочий каталог, например, с помощью этого простого кода:
После отработки кода выше, если вы запустите снова
Вы увидите содержимое папки app, и вам больше не нужно постоянно добавлять drive/app.
7. Устранение ошибки «No backend with GPU available»
Если вы столкнулись с этой ошибкой:
Попробуйте еще раз чуть позже. Многие пользователи сейчас работают с графическими процессорами, и это сообщение появляется, когда используются все доступные видеокарты.
8. Как очистить выходы всех ячеек
Tools>>Command Palette>>Clear All Outputs
9. Предупреждение “apt-key output should not be parsed (stdout is not a terminal)”
Если вы столкнулись с этим предупреждением:
Это означает, что аутентификация уже выполнена. Вам нужно только подключить Google Drive:
10. Как использовать Tensorboard с Google Colab?
Мы рекомендуем этот репозиторий:
11. Как перезапустить Google Colab?
Чтобы перезапустить (или перезагрузить) вашу виртуальную машину, просто запустите:
12. Как добавить форму в Google Colab?
Чтобы не изменять гиперпараметры каждый раз в своем коде, вы можете просто добавить форму в Google Colab.
13. Как увидеть аргументы функции?
Чтобы увидеть аргументы функции в TensorFlow, Keras и т.д., просто добавьте знак вопроса (?) после имени функции:
Теперь вы можете просмотреть оригинальную документацию, не переходя на веб-сайт TensorFlow.
14. Как отправить большие файлы из Colab на Google Drive?
15. Как запустить Tensorboard в Google Colab?
Если вы хотите запустить Tensorboard в Google Colab, запустите приведенный ниже код.
Обратите внимание, что ваши журналы Tensorboard будут сохранены в директории tb_logs. Конечно, вы можете изменить имя каталога.
После этого мы можем увидеть Tensorboard в действии! После запуска приведенного ниже кода вы можете отслеживать журналы Tensorboard через URL-адрес ngrok.
Заключение
Мы думаем, что Colab вдохнет новое дыхание в глубокое обучение нейросетей и изучение искусственного интеллекта во всем мире.
Если вы сочли эту статью полезной — поделитесь ссылкой с друзьями, чтобы помочь другим интересующимся найти её! И не стесняйтесь оставлять комментарии.
Молчание вентиляторов. Google Colab, Javascript и TensorflowJS
Google Colab — это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebook. Google Colab предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере, даёт бесплатный доступ к невероятно быстрым GPU и TPU. Заранее предупрежу, что у него есть некоторые ограничения, поэтому вы не сможете использовать его для production.
С помощью Google Colab вы можете легко обучить свою модель за считанные секунды. Он поддерживает Python (2/3) из коробки, так что всё должно быть хорошо, верно?
Нет! Я хочу JavaScript
И это, на самом деле, не первый раз, когда я предлагаю заниматься обучением глубоких нейронных сетей на JavaScript. Но даже если предположить на секунду, что это не безумная идея, есть одна проблема. В Google Colab нет встроенной поддержки JavaScript. К счастью, я смог «взломать» его. Благодаря исследованиям, проведённым в этом issue и некоторым простым JavaScript сниппетам, мы можем довольно легко скрестить Google Colab c TensorflowJs.
Быстрый старт
Для того чтобы быстро начать, я создал шаблон. Просто откройте эту ссылку и клонируйте шаблон на Google Диск с помощью команды «Save a copy in Drive».
Теперь у вас есть собственная копия Jupyter Notebook на вашем Google Диске. Выполните код из секции «Prep JS runtime for Google Colab», перезагрузите страницу и всё, ваш JavaScript Jupyter Notebook готов к работе!
Как это работает
В шаблоне Jupyter Notebook заранее прописано ядро javascript. Естественно, при первом запуске на машине, которая вам выделена, нет этого ядра. Поэтому при старте вы увидите сообщение: «Unrecognized runtime javascript; defaulting to python».
Выполнив код в секции «Prep JS runtime for Google Colab», мы устанавливаем ijavascript (это не опечатка — это название npm пакета). Это ядро для Jupyter Notebook, которое поддерживает JavaScript. Более подробно вы можете ознакомиться с проектом на их GitHub репозитории — ijavascript.
Перезагрузив страницу, мы вынуждаем Google Colab загрузить ядро javascript и открываем удивительный мир JavasScript и машинного обучения.
Исправление проблем
Убедитесь, что ядро установилось
Если вы не видите следующую строчку, проверьте форматирование кода:
Google Colab имеет тенденцию добавлять или удалять пробелы, это может всё сломать.
В ядре ijavascript нет простого и понятного способа выполнения команд оболочки
Чтобы это исправить, нужно написать небольшую функцию. Найти её можно в шаблоне.
Так вы можете инициализировать package.json, установить зависимости и запустить несколько команд.
Не используйте let, const
Вы можете использовать её для запуска асинхронного кода:
Лимиты Google Colab
Через некоторое время вашу машину уничтожат (подробнее об этом на сайте Google Colab), и при попытке выполнить любой javascript, вы увидите сообщения об ошибках компиляции кода. Скорее всего, вам выделили новую машину. Чтобы это исправить, просто выполните код из секции «Prep JS runtime for Google Colab» и перезагрузите страницу.
Машины без GPU
Обязательно проверяйте, что ваша машина имеет подключенный GPU. К сожалению, иногда Google Colab может выдать машину без GPU. Можете проверить это, выполнив следующий код:
Почему JavaScript
Есть несколько причин, по которым я предпочитаю JavaScript (TensorflowJS) для машинного обучения:
В чём выгода
Почему мы должны страдать и использовать все эти помощники? Почему бы не обучать нейронные сети на своём MacBook/PC? Причина в том, что даже для небольших наборов данных, таких как MNIST и простой модели CNN, вы можете получить повышение производительности в 3—7 раз.
Ну и в конечном счёте можете достичь молчания вентиляторов.