Google Colab: tudo o que você precisa saber

O Google Colab torna a ciência de dados, aprendizado profundo, rede neural e aprendizado de máquina acessíveis a pesquisadores individuais que não podem pagar por uma infraestrutura computacional cara.

O aprendizado de máquina e a ciência de dados são as duas novas tecnologias nas quais todos os cientistas da computação da nova geração desejam se destacar. Existem muitos cursos de aprendizado on-line, palestras gratuitas e guias de instruções on-line sobre ML e ciência de dados.

Mas praticar em projetos se torna uma restrição, pois você precisa de PCs de última geração para essas cargas de trabalho. A resposta para esta questão é o Google Colaboratory ou Colab, em suma. Continue lendo para obter a análise definitiva do Google Colab.

O que é o Google Colab?

O Colab é um produto semelhante ao Jupyter Notebook da Google Research. Um desenvolvedor de programa Python pode usar este notebook para escrever e executar códigos de programa Python aleatórios usando apenas um navegador da web.

Em poucas palavras, o Colab é uma versão hospedada na nuvem do Jupyter Notebook. Para usar o Colab, você não precisa instalar e executar ou atualizar o hardware do computador para atender aos requisitos de carga de trabalho intensivos de CPU/GPU do Python. Além disso, o Colab oferece acesso gratuito à infraestrutura de computação, como armazenamento, memória, capacidade de processamento, unidades de processamento gráfico (GPUs) e unidades de processamento tensor (TPUs).

O Google programou especialmente essa ferramenta de codificação Python baseada em nuvem, tendo em mente as necessidades de programadores de aprendizado de máquina, analistas de big data, cientistas de dados, pesquisadores de IA e alunos de Python.

A melhor parte é um caderno de código para todos os componentes necessários para apresentar um projeto completo de aprendizado de máquina ou ciência de dados para supervisores ou patrocinadores do programa. Por exemplo, seu notebook Colab pode conter códigos executáveis, códigos Python ativos, rich text, HTML, LaTeX, imagens, visualizações de dados, gráficos, tabelas e muito mais.

O que o Google Colab faz?

O Google Colab é simplesmente uma representação online do Jupyter Notebook. Enquanto o Jupyter Notebook precisa de instalação em um computador e só pode usar recursos da máquina local, o Colab é um aplicativo de nuvem completo para codificação Python.

Você pode escrever códigos Python usando o Colab em seus navegadores Google Chrome ou Mozilla Firefox. Você também pode executar esses códigos no navegador sem precisar de nenhum ambiente de tempo de execução ou interface de linha de comando.

Além disso, você pode dar ao seu notebook de projeto Python uma aparência profissional adicionando equações matemáticas, gráficos, tabelas, imagens e outros gráficos. Além disso, você pode codificar visualizações de dados em Python e o Colab renderizará o código em um recurso visual.

Além disso, o Colab permite que você reutilize arquivos do Jupyter Notebook do GitHub. Além disso, você também pode importar projetos compatíveis de aprendizado de máquina e ciência de dados de outras fontes. O Colab processa com eficiência os ativos importados para exibir códigos Python limpos e sem erros.

Melhores recursos do Google Colab

GPUs e TPUs

Os usuários gratuitos do Colab obtêm acesso gratuito a tempos de execução de GPU e TPU por até 12 horas. Seu tempo de execução de GPU vem com CPU Intel Xeon @ 2,20 GHz, 13 GB de RAM, acelerador Tesla K80 e 12 GB GDDR5 VRAM.

O tempo de execução da TPU consiste em uma CPU Intel Xeon @2,30 GHz, 13 GB de RAM e uma TPU em nuvem com 180 teraflops de poder computacional.

Com o Colab Pro ou Pro+, você pode comissionar mais CPUs, TPUs e GPUs por mais de 12 horas.

Compartilhamento de Notebook

O notebook de código Python nunca foi acessível antes do Colab. Agora, você pode criar links compartilháveis ​​para arquivos do Colab salvos em seu Google Drive. Agora, compartilhe o link com o colaborador que deseja trabalhar com você. Além disso, você também pode convidar programadores para trabalhar com você usando e-mails do Google.

Instalação de biblioteca especial

O Colab permite instalar bibliotecas não colaborativas (AWS S3, GCP, SQL, MySQL etc.) que não estão disponíveis nos snippets de código. Tudo o que você precisa fazer é adicionar um código de uma linha com os seguintes prefixos de código:

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

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

Bibliotecas pré-instaladas

O Google Colab oferece várias bibliotecas pré-instaladas para que você possa importar a biblioteca necessária de snippets de código. Essas bibliotecas incluem NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch, TensorFlow, Keras e mais bibliotecas de ML.

Codificação Colaborativa

Co-codificação é indispensável para projetos em grupo. Ele ajuda sua equipe a concluir marcos antes do prazo esperado. Se sua equipe precisa de colaboração em tempo real em projetos de ML e ciência de dados, o Google Collaborative é a ferramenta ideal.

Basta enviar um link editável com os colaboradores ou convidar colaboradores para codificação em grupo. Todo o bloco de anotações do Python é atualizado automaticamente conforme os códigos da equipe, e você tem a sensação de trabalhar em planilhas ou documentos do Google compartilhados.

Armazenamento na núvem

O Google Colab usa sua cota de armazenamento do Google Drive para salvar arquivos. Assim, você pode retomar o trabalho de qualquer computador em que possa acessar sua conta do Google Drive.

O armazenamento em nuvem também funciona como backup de seus dados de qualquer desastre.

Integração do GitHub

Você pode vincular sua conta do GitHub ao Google Colab para importar e exportar arquivos de código perfeitamente. Para importar, você pode pressionar Ctrl+O e clicar na guia GitHub para obter os arquivos de código. Pelo contrário, basta clicar em Salvar uma cópia no GitHub no menu Arquivo para enviar arquivos para o GitHub.

Várias fontes de dados

O Google Colaboratory oferece suporte a várias fontes de dados para seus projetos de treinamento de ML e IA. Por exemplo, você pode importar dados de uma máquina local, montar o Google Drive em uma instância do Colab, buscar dados remotos e clonar o repositório do GitHub no Colab.

Controle Automático de Versão

Assim como o Google Sheets and Docs, o Google Colab também possui um rastreador de histórico exaustivo. O módulo rastreia todas as alterações feitas desde a criação do arquivo. Você pode acessar os logs no menu Arquivo e clicar na opção Histórico de revisões.

Por que você deve escolher o Google Colab?

• O Google Colaboratory é uma ferramenta baseada em nuvem. Você pode começar a codificar modelos fantásticos de ML e ciência de dados usando um navegador Chrome.
• O Colab é gratuito com recursos limitados. No entanto, você não deve esperar que possa armazenar seus modelos de inteligência artificial ou aprendizado de máquina indefinidamente na infraestrutura gratuita do Colab.
• Se você sabe trabalhar no Jupyter, não precisa passar por nenhuma curva de aprendizado no Google Colaboratory.
• Acesso gratuito a GPUs e TPUs para modelos abrangentes de ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Ele vem com bibliotecas de ciência de dados pré-instaladas e populares.
• Os codificadores podem compartilhar facilmente o bloco de anotações de código com colaboradores para codificação em tempo real.
• Como o Google hospeda o notebook no Google Cloud, você não precisa se preocupar com o controle e o armazenamento da versão do documento de código.
• Integra-se facilmente com o GitHub.
• Você pode treinar IA usando imagens.
• Você também pode treinar modelos em áudio e texto.
• Os pesquisadores também podem executar programas do TensorFlow no Colab.

Como usar o Google Colab

Você pode usar o Google Colaboratory se atender aos seguintes requisitos mínimos:

• Uma conta Google para experimentar toda a comodidade do Colab.
• Um computador que possa executar o navegador Google Chrome ou Mozilla Firefox mais recente
• O Google recomenda o Chrome para Colab.
• Aceite os termos e condições de uso de dados do Google.

Você pode acessar o Google Colaboratory em seu site oficial. O Colab é gratuito; no entanto, alocações de recursos limitadas nem sempre são garantidas. Se você precisar de mais velocidade e capacidade de processamento com recursos garantidos, você pode obter o Colab Pro ou Pro+.

Para alguns modelos de ciência de dados e aprendizado de máquina adequados para o Colab, você pode conferir o Google Seedbank.

As diferenças entre o Google Colab e o Jupyter Notebook

#1 . O Colab não precisa de instalações de software na máquina local. Pelo contrário, o Jupyter Notebook requer instalações de software e recursos de máquina local para computação.

#2 . Como o Colab é baseado em nuvem, você obtém controle automático de versão. Além disso, o Google Drive continua salvando o notebook Python automaticamente. Por outro lado, no Jupyter Notebook, você precisa salvar o notebook periodicamente e gerenciar o controle de versão.

#3 . Os arquivos do Colab estão disponíveis no Google Drive para fins de backup. Por outro lado, os arquivos do Jupyter Notebook não são copiados automaticamente.

#4 . Você pode enviar seus arquivos do Colab para qualquer pessoa, até mesmo para um cliente que não seja um cientista de dados. Eles podem facilmente abrir o documento no Google Colab e revisar o conteúdo. Nenhuma instalação de software é necessária do lado do destinatário.

Pelo contrário, o destinatário precisa instalar e executar o Jupyter Notebook para ler seu projeto. Portanto, compartilhar esse arquivo com clientes que não são de ciência de dados se torna um desafio.

#5 . O Google Colaboratory vem com as bibliotecas necessárias para projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele também oferece uma certa quantidade de CPU, RAM, GPU e TPU na nuvem. Assim, você economiza tempo e dinheiro.

Por outro lado, você precisa obter e instalar todas as bibliotecas necessárias para seu projeto se estiver trabalhando no aplicativo Jupyter Notebook. A instalação de tantas bibliotecas também consome os recursos de CPU, RAM e GPU da máquina local.

Executando tarefas comuns no Google Colab

Criar um caderno

• Acesse o portal do Google Colab e veja "Bem-vindo ao Colab!"
• No menu superior, clique em Arquivo .
• No menu de contexto Arquivo, escolha Novo bloco de anotações .
• Seu novo notebook Python está pronto. Você pode renomear o arquivo do notebook.

Carregar e baixar arquivos

Você pode fazer upload de códigos Python locais para o Colab seguindo estas etapas:

• No menu superior, clique em Arquivo .
• Um menu de contexto será aberto com muitas opções.
• Encontre Carregar notebook e clique nele.
• Agora você verá um console sobreposto com opções como Exemplos, Google Drive, GitHub e Upload.
• Clique em qualquer guia e selecione o conteúdo do código que deseja carregar.

Baixar seu projeto em andamento ou concluído também é super fácil. Aqui estão os passos:

• Clique no menu Arquivo localizado na barra de menu superior.
• Passe o cursor sobre Download .
• Um menu de contexto será aberto com duas opções de formato de arquivo de download: .ipynb e .py.
• Você pode escolher um formato preferido e baixar o arquivo.

Acesse o GitHub

Acessar o GitHub é muito fácil no Colab. Aqui está o que você pode fazer:

• Clique em Arquivo na barra de menu superior.
• Selecione Carregar notebook no menu de contexto.
• Um console com uma guia do GitHub será aberto.
• Como alternativa, você pode pressionar Ctrl+O para acessar o mesmo console.
• As opções de pesquisa do GitHub são URL do GitHub, nome de usuário e nome da organização.

Acessar arquivos locais

• Pressione Ctrl+O em seu novo notebook Colab.
• Selecione a guia Upload no console que aparece.
• Clique em Escolher arquivo para localizar o arquivo local que deseja abrir no Colab.

Acesse o Google Drive

• Clique em Arquivo no menu superior.
• Você pode selecionar Abrir bloco de anotações ou Carregar bloco de anotações .
• Um console aparecerá com uma guia para o Google Drive .
• Clique nele para acessar os arquivos do Google Drive.

Se você quiser montar o Google Drive em sua instância do Colab, siga estas etapas:

• Clique em Arquivo localizado no painel de navegação esquerdo.
• Selecione o comando Mount Drive .
• Na notificação exibida, selecione Conectar ao Google Drive .
• O Google solicitará que você escolha uma conta para autorização.

Salvar e importar do Planilhas Google

Você pode salvar os dados do seu notebook sem esforço em um arquivo do Planilhas Google para processamento adicional. Para fazer isso, tente estas etapas:

• Clique no botão Code Snippets no canto inferior esquerdo.
• Um painel de navegação será aberto no lado direito.
• Digite Planilhas no filtro e você encontrará Salvando dados e Importando trechos de código de dados .
• Dê um duplo clique no título para incluir o código no notebook.

Acesse AWS S3

Você pode acessar arquivos e ativos de codificação de plataformas de armazenamento em nuvem como AWS S3 e Azure Blob usando buckets de armazenamento em nuvem.

Para fazer isso, você deve instalar o ByteHub, que possui as funcionalidades para carregar e salvar dados no armazenamento em nuvem. Você pode executar o seguinte código:

 !pip install -q bytehub[aws]

Acesse os conjuntos de dados do Kaggle

• Vá para a conta Kaggle e clique em Expirar token de API na seção API para remover tokens antigos.
• Crie um novo token de API para obter o kaggle.json no computador local.
• Agora use o seguinte código para instalar o Kaggle:

 !pip install -q kaggle

• Agora, faça upload do arquivo Kaggle.json para a base de código Python seguindo uma prática de codificação padrão.

Palavras finais

Agora que você passou por uma discussão aprofundada sobre o aplicativo Google Collaboratory, deve ser capaz de iniciar seu aprendizado, treinamento ou prática de projetos de aprendizado de máquina. O Google Colab é um aplicativo de nuvem genuinamente conveniente para quem gosta de Jupyter Notebooks.

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