Обзор сервиса Google CoLab - что это такое и зачем использовать?

Источник: PlaysDev
Источник: PlaysDev

Чаще всего дата-сайентисты устанавливают себе на компьютер Python-окружение, например, с помощью Anaconda или Miniconda, и после этого запускают локальный Jupyter-сервер.
Альтернативой стала возможность использовать облачный сервис с готовыми ноутбуками и необходимым окружением, который можно изменять в режиме онлайн.

💚 Читай дальше про графические процессоры Google Colabs и преимущества этой платформы.

Можно сказать, что Google Colab — это Google Docs от мира данных. Как Google Colab может изменить вашу работу с данными? Давайте разбираться.

Что такое Google CoLab?

Google CoLab сокращение от Google Colaboratory, это бесплатный сервис, позволяющий запускать и разрабатывать код на Python прямо в браузере.

С его помощью легко обмениваться и работать над проектами в реальном времени с другими пользователями. Он базируется на популярном фреймворке Jupyter Notebook, что делает его удобным инструментом для работы с данными, машинным обучением, глубоким обучением* и другими вычислительными задачами.

Google Colab предоставляет доступ к вычислительным ресурсам Google, таким как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), принцип работы которых мы рассмотрим подробнее в этой статье.

Обзор сервиса Google CoLab - что это такое и зачем использовать?

*Глубокое обучение – это вид машинного обучения, который использует многослойные искусственные нейронные сети для анализа данных.

Возможности Google CoLab

Суть CoLab заключается в создании интерактивной среды для экспериментов, анализа данных и и обучения моделей. Давайте рассмотрим, что же вы можете делать с помощью Colab:

  • Обучать нейронные сети для классификации изображений и видео с помощью библиотек TensorFlow или PyTorch;
  • Создавать и обучать модели для обработки текста (библиотеки NLTK или SpaCy);
  • Исследовать и визуализировать собранные данные с помощью библиотек Python (Pandas, Matplotlib и Seaborn);
  • Обучать модели для определения языка и особенностей тональности;
  • Использовать библиотеки Gym для обучения моделей с подкреплением на средах (игровые симуляторы);
  • Применять алгоритмы кластеризации или понижения размерности для анализа данных без явных меток;
  • Анализировать большие наборы данных, включая данные из облака или BigQuery;
  • Обрабатывать потоковые данные с помощью Apache Spark.

Здесь можно найти интересную статью о том, как разработчик предлагает обучать глубокие нейронные сети на JavaScript, если вдруг вам не хватает экспериментов.

5 Причин попробовать Google Colab

Бесплатное использование

Одним из главных преимуществ Google Colab является его бесплатность. Пользователям не нужно платить за использование платформы, однако есть ограничение: после 12 часов неактивности данные на сервере удаляются. Но вы всегда можете сохранять результаты работы на своем локальном устройстве или в облачном хранилище. В данный момент сервис также предлагает платную подписку для приобретения дополнительного вычислительного времени.

Интеграция с Google Drive

Вы можете легко импортировать данные из своего Google Диска или экспортировать результаты обработки данных обратно на него.

Предустановленные библиотеки

В Colab уже предустановлены многие популярные библиотеки для машинного обучения и глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras, и многие другие.

Интеграция с GitHub

Google Colab интегрируется с разработчиками программного обеспечения через GitHub. При предоставлении своего профиля сервису, вы можете получить доступ к любому репозиторию на GitHub.

Совместная работа и возможность оставлять комментарии и редакторские заметки

Как и в случае с Jupyter Notebook, Colab позволяет совместно работать над проектами, обмениваясь кодом и комментариями с другими пользователями. Вы можете использовать в одном файле выполнимый код, HTML-разметку и вставлять изображения одновременно со своей командой.

Продолжить чтение про аналоги Google Colab и процессоры, которые использует эта платформа.

Читайте наш блог, здесь много полезного контента!

Начать дискуссию