Google Colab: 知っておくべきことすべて

公開: 2022-08-16

Google Colab は、データサイエンス、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、および機械学習を、高価な計算インフラストラクチャを購入する余裕のない個々の研究者が利用できるようにします。

機械学習とデータサイエンスは、すべての新世代のコンピューターサイエンティストが得意とする 2 つの新しいテクノロジです。多くのオンライン学習コース、無料の講義、ML とデータサイエンスに関するオンラインハウツーガイドがあります。

ただし、そのようなワークロードにはハイエンド PC が必要なため、プロジェクトでの練習は制約になります。この問題に対する答えは、要するに Google Colaboratory または Colab です。読み続けて、Google Colab の究極のレビューを入手してください。

Google Colab とは?

Colab は、Google Research の Jupyter Notebook に似た製品です。 Python プログラムの開発者は、このノートブックを使用して、Web ブラウザーを使用するだけでランダムな Python プログラムコードを記述および実行できます。

簡単に言えば、Colab は Jupyter Notebook のクラウドホストバージョンです。 Colab を使用するために、コンピュータハードウェアをインストールして実行したり、アップグレードしたりして、Python の CPU/GPU 集中型ワークロード要件を満たす必要はありません。さらに、Colab では、ストレージ、メモリ、処理能力、グラフィックスプロセッシングユニット (GPU)、テンソルプロセッシングユニット (TPU) などのコンピューティングインフラストラクチャに無料でアクセスできます。

Google は、機械学習プログラマー、ビッグデータアナリスト、データサイエンティスト、AI 研究者、Python 学習者のニーズを考慮して、このクラウドベースの Python コーディングツールを特別にプログラムしました。

最良の部分は、完全な機械学習またはデータサイエンスプロジェクトをプログラムスーパーバイザーまたはスポンサーに提示するために必要なすべてのコンポーネントの 1 つのコードノートです。たとえば、Colab ノートブックには、実行可能コード、ライブ Python コード、リッチテキスト、HTML、LaTeX、画像、データ視覚化、チャート、グラフ、表などを含めることができます。

Google Colab は何をしますか?

Google Colab は、Jupyter Notebook をオンラインで表現したものです。 Jupyter Notebook はコンピューターにインストールする必要があり、ローカルマシンのリソースしか使用できませんが、Colab は Python コーディング用の本格的なクラウドアプリです。

Google Chrome または Mozilla Firefox Web ブラウザで Colab を使用して Python コードを記述できます。これらのコードは、ランタイム環境やコマンドラインインターフェイスを必要とせずにブラウザーで実行することもできます。

さらに、数式、グラフ、表、画像、およびその他のグラフィックを追加して、Python プロジェクトノートブックを本格的な外観にすることができます。さらに、Python でデータビジュアライゼーションをコーディングできます。Colab はコードをビジュアルアセットにレンダリングします。

さらに、Colab を使用すると、GitHub から Jupyter Notebook ファイルを再利用できます。それとは別に、他のソースから互換性のある機械学習およびデータサイエンスプロジェクトをインポートすることもできます。 Colab は、インポートされたアセットを効率的に処理して、クリーンでエラーのない Python コードを表示します。

Google Colab の最高の機能

GPU と TPU

無料の Colab ユーザーは、GPU および TPU ランタイムに最大 12 時間無料でアクセスできます。その GPU ランタイムには、Intel Xeon CPU @2.20 GHz、13 GB RAM、Tesla K80 アクセラレータ、および 12 GB GDDR5 VRAM が付属しています。

TPU ランタイムは、Intel Xeon CPU @2.30 GHz、13 GB RAM、および 180 テラフロップスの計算能力を備えたクラウド TPU で構成されています。

Colab Pro または Pro+ を使用すると、より多くの CPU、TPU、および GPU を 12 時間以上コミッションできます。

ノートブックの共有

Colab が登場する前は、Python コードノートブックにアクセスすることはできませんでした。 Google ドライブに保存されている Colab ファイルの共有可能なリンクを作成できるようになりました。次に、共同作業を希望する共同作業者とリンクを共有します。さらに、Google メールを使用してプログラマーを招待することもできます。

特別なライブラリのインストール

Colab では、コードスニペットでは利用できない非 Colaboratory ライブラリ (AWS S3、GCP、SQL、MySQL など) をインストールできます。必要な作業は、次のコードプレフィックスを使用してワンライナーコードを追加することだけです。

 !pip install (example: !pip install matplotlib-venn)

 !apt-get install (example: !apt-get -qq install -y libfluidsynth1)

プリインストールされたライブラリ

Google Colab には複数のプリインストールライブラリが用意されているため、必要なライブラリをコードスニペットからインポートできます。このようなライブラリには、NumPy、Pandas、Matplotlib、PyTorch、TensorFlow、Keras などの ML ライブラリが含まれます。

共同コーディング

グループプロジェクトにはココーディングが不可欠です。チームが予想される時間枠よりも早くマイルストーンを完了するのに役立ちます。チームが ML やデータサイエンスプロジェクトでリアルタイムの共同作業を必要としている場合、Google Collaborative はまさにそのツールです。

編集可能なリンクを共同編集者に送信するか、共同編集者をグループコーディングに招待するだけです。 Python ノートブック全体がチームのコーディングに合わせて自動的に更新され、共有された Google スプレッドシートやドキュメントで作業しているような感覚が得られます。

クラウドストレージ

Google Colab は、ファイルを保存する目的で Google ドライブのストレージクォータを使用します。したがって、Google ドライブアカウントにアクセスできる任意のコンピューターから作業を再開できます。

クラウドストレージは、災害からのデータのバックアップとしても機能します。

GitHub 統合

GitHub アカウントを Google Colab にリンクして、コードファイルをシームレスにインポートおよびエクスポートできます。インポートするには、Ctrl+O を押して GitHub タブをクリックし、コードファイルを取得します。逆に、[ファイル] メニューから [コピーを GitHub に保存] をクリックするだけで、ファイルを GitHub に送信できます。

複数のデータソース

Google Colaboratory は、ML および AI トレーニングプロジェクト用のさまざまなデータソースをサポートしています。たとえば、ローカルマシンからデータをインポートしたり、Google ドライブを Colab インスタンスにマウントしたり、リモートデータを取得したり、GitHub リポジトリを Colab にクローンしたりできます。

自動バージョン管理

Google スプレッドシートやドキュメントと同様に、Google Colab にも完全な履歴トラッカーがあります。モジュールは、ファイルの作成以降に行われたすべての変更を追跡します。 [ファイル] メニューからログにアクセスし、[改訂履歴] オプションをクリックします。

Google Colab を選ぶ理由

Google Colaboratory はクラウドベースのツールです。 Chrome ブラウザーを使用して、優れた ML およびデータサイエンスモデルのコーディングを開始できます。
Colab は、限られたリソースで無料です。ただし、人工知能または機械学習モデルを Colab の無料インフラストラクチャに無期限に保存できると期待するべきではありません。
Jupyter の作業を知っている場合は、Google Colaboratory を学習する必要はありません。
広範なデータサイエンスおよび機械学習モデル用の GPU および TPU への無料アクセス。
プリインストールされた一般的なデータサイエンスライブラリが付属しています。
コーダーは、コードノートブックを協力者と簡単に共有して、リアルタイムコーディングを行うことができます。
Google は Google Cloud でノートブックをホストしているため、コードドキュメントのバージョン管理とストレージについて心配する必要はありません。
GitHub と簡単に統合できます。
画像を使用して AI をトレーニングできます。
音声とテキストでモデルをトレーニングすることもできます。
研究者は Colab で TensorFlow プログラムを実行することもできます。

Google Colab の使い方

次の最小要件を満たしている場合は、Google Colaboratory を使用できます。

Colab のすべての便利さを体験できる Google アカウント。
最新の Google Chrome または Mozilla Firefox ブラウザーを実行できるコンピューター
Google は Colab に Chrome を推奨しています。
Google データ使用条件に同意します。

公式 Web サイトから Google Colaboratory にアクセスできます。 Colab は無料です。ただし、限られたリソース割り当てが常に保証されるわけではありません。保証されたリソースでより多くの速度と処理能力が必要な場合は、Colab Pro または Pro+ を入手できます。

Colab に適したデータサイエンスおよび機械学習モデルについては、Google Seedbank をご覧ください。

Google Colab と Jupyter Notebook の違い

コードドキュメントの機能	グーグル共同研究	Jupyter ノートブック
インスタントコードファイルの表示	はい	いいえ
コードドキュメントの共有	はい	いいえ
インストール済みライブラリ	はい	いいえ
クラウドホスティング	はい	いいえ
ファイルの同期	はい	いいえ

＃1 。 Colab では、ローカルマシンにソフトウェアをインストールする必要はありません。反対に、Jupyter Notebook では、ソフトウェアのインストールと計算用のローカルマシンリソースが必要です。

＃2 。 Colab はクラウドベースであるため、自動バージョン管理が可能です。また、Google ドライブは Python ノートブックを自動的に保存し続けます。対照的に、Jupyter Notebook では、ノートブックを定期的に保存し、バージョン管理を管理する必要があります。

＃3 。 Colab ファイルは、バックアップ目的で Google ドライブで利用できます。一方、Jupyter Notebook ファイルは自動的にバックアップされません。

＃4 。 Colab ファイルは、データサイエンティストでなくても、誰にでも送信できます。 Google Colab でドキュメントを簡単に開き、コンテンツを確認できます。受信者側でソフトウェアをインストールする必要はありません。

逆に、受信者はプロジェクトを読み取るために Jupyter Notebook をインストールして実行する必要があります。したがって、このファイルをデータサイエンス以外のクライアントと共有することは困難です。

＃5 。 Google Colaboratory には、データサイエンスと機械学習のプロジェクトに必要なライブラリが付属しています。また、クラウド上で一定量の CPU、RAM、GPU、および TPU を提供します。したがって、時間とお金を節約できます。

対照的に、Jupyter Notebook アプリで作業する場合は、プロジェクトに必要なすべてのライブラリを入手してインストールする必要があります。非常に多くのライブラリをインストールすると、ローカルマシンの CPU、RAM、および GPU リソースも消費されます。

Google Colab での一般的なタスクの実行

ノートブックを作成する

Google Colab ポータルに移動し、「Colab へようこそ!」と表示されます。
上部のメニューで、[ファイル] をクリックします。
[ファイル] コンテキストメニューから [新しいノートブック] を選択します。
新しい Python ノートブックの準備ができました。ノートブックファイルの名前を変更できます。

ファイルのアップロードとダウンロード

次の手順に従って、ローカルの Python コードを Colab にアップロードできます。

上部のメニューで、[ファイル] をクリックします。
多くのオプションを含むコンテキストメニューが開きます。
[ノートブックのアップロード] を見つけてクリックします。
サンプル、Google ドライブ、GitHub、アップロードなどのオプションを含むオーバーレイコンソールが表示されます。
任意のタブをクリックして、アップロードするコードコンテンツを選択します。

進行中または完成したプロジェクトのダウンロードも非常に簡単です。 手順は次のとおりです。

上部のメニューバーにある[ファイル] メニューをクリックします。
[ダウンロード] の上にカーソルを置きます。
コンテキストメニューが開き、.ipynb と .py の 2 つのダウンロードファイル形式オプションが表示されます。
好みの形式を選択して、ファイルをダウンロードできます。

GitHub にアクセス

Colab では、GitHub に簡単にアクセスできます。できることは次のとおりです。

上部のメニューバーで [ファイル] をクリックします。
コンテキストメニューから [ノートブックのアップロード] を選択します。
GitHubタブのあるコンソールが開きます。
または、 Ctrl+Oを押して同じコンソールにアクセスすることもできます。
GitHub 検索オプションは、GitHub URL、ユーザー名、および組織名です。

ローカルファイルへのアクセス

新しい Colab ノートブックでCtrl+Oを押します。
表示されるコンソールで [アップロード] タブを選択します。
[ Choose File ] をクリックして、Colab で開きたいローカルファイルを見つけます。

Google ドライブにアクセスする

上部メニューの [ファイル] をクリックします。
[ノートブックを開く] または [ノートブックをアップロード]を選択できます。
Google ドライブのタブを含むコンソールが表示されます。
それをクリックして、Google ドライブからファイルにアクセスします。

Google ドライブを Colab インスタンスにマウントする場合は、次の手順に従います。

左側のナビゲーションペインにある [ファイル]をクリックします。
[ドライブのマウント]コマンドを選択します。
表示される通知で、[ Google ドライブに接続] を選択します。
Google から、認証用のアカウントを選択するよう求められます。

Google スプレッドシートへの保存とインポート

ノートブックのデータを簡単に Google スプレッドシートファイルに保存して、さらに処理することができます。これを行うには、次の手順を試してください。

左下隅にある [コードスニペット] ボタンをクリックします。
右側にナビゲーションペインが開きます。
フィルターにSheetsと入力すると、データの保存とデータのインポートのコードスニペットが表示されます。
タイトルをダブルクリックして、ノートブックにコードを含めます。

AWS S3 へのアクセス

クラウドストレージバケットを使用して、AWS S3 や Azure Blob などのクラウドストレージプラットフォームからファイルやコーディング資産にアクセスできます。

これを行うには、データをクラウドストレージにロードおよび保存する機能を備えた ByteHub をインストールする必要があります。次のコードを実行できます。

 !pip install -q bytehub[aws]

Kaggle データセットへのアクセス

Kaggle アカウントに移動し、 API セクションから [ Expire API Token ] をクリックして古いトークンを削除します。
新しい API トークンを作成して、ローカルコンピューターで kaggle.json を取得します。
次のコードを使用して Kaggle をインストールします。

 !pip install -q kaggle

次に、標準的なコーディング方法に従って、Kaggle.json ファイルを Python コードベースにアップロードします。

最後の言葉

Google Collaboratory アプリに関する詳細なディスカッションを終えたので、機械学習プロジェクトの学習、トレーニング、または実践をすぐに開始できるはずです。 Google Colab は、Jupyter Notebook が好きな人にとって本当に便利なクラウドアプリです。

また、データサイエンスプロジェクト向けの一般的なオープンデータセットにも興味があるかもしれません。