Przeniosłem się na nową maszynę do pracy. Mimo tego, że korzystanie z nowego sprzętu wymaga czasu na oswojenie się, nadal mogę kontynuować pracę nad moimi projektami i realizować moje kursy online poprzez Google Colab. To proste, jak logowanie się na konto Google.
W związku z tym postanowiłem podzielić się swoimi spostrzeżeniami na temat tego, dlaczego uważam Google Colab za tak użyteczny oraz podać kilka poleceń, które pomogły mi skuteczniej z niego korzystać bez większego wysiłku.
Notatnik wprowadzający do Google Colab
Google Colab, znany również jako Colaboratory, to środowisko Jupyter dostarczane i obsługiwane przez Google z możliwością pracy z procesorami, układami GPU, a nawet TPU. Działa niczym każdy inny Jupyter notebook. Możemy w nim kodować w Pythonie, pisać opisy jako markdown. Posiada też inne funkcje Jupytera i o wiele więcej.
Górna część zawiera wszystkie elementy sterujące służące do zapisywania notebooków, udostępniania notebooków w repozytoriach GitHub, zmiany środowiska uruchomieniowego, uruchamiania komórek i wiele innych. Część dolna podzielona jest na lewy panel, który zawiera spis treści i plików, a po prawej stronie znajduje się kompletny funkcjonujący notebook.
Istnieje wiele powodów, dla których ktoś ktoś preferowałby korzystanie z usługi takiej jak Google Colab, ale poniżej podaje moje własne:
NEW PYTHON 3 NOTEBOOK
.
Teraz, gdy rozumiemy czym jest Google Colab i jakie korzyści przynosi, zbadajmy kilka kluczowych aspektów. To z pewnością pomogło mi zwiększyć wydajność i uczynić moją pracę bardziej dostępną.
Przemieszczanie się po komórkach jest łatwe. Wystarczy użyć klawiszy strzałek UP
i DOWN
na klawiaturze. Aby rozpocząć edycję komórki, wystarczy nacisnąć klawisz Enter
. Aby wyjść z edycji komórki, wystarczy nacisnąć klawisz Esc
.
Istnieją już predefiniowane skróty klawiaturowe, których można używać. Niektóre z najbardziej podstawowych obejmują Shift + Enter
, aby uruchomić komórkę, Ctrl + M Y
, aby przekonwertować komórkę do komórki kodu, Ctrl + M M
, aby przekonwertować komórkę do komórki tekstowej i więcej. Pełną listę można uzyskać, przechodząc do Tools > Keyboard shortcuts...
Możesz dostosowywać i zmieniać skróty według własnego uznania.
Oprócz predefiniowanych, dostosowywałem jeszcze dwa skróty zgodnie z moimi potrzebami. Ponieważ skróty związane z komórkami zaczynają się od kombinacji Ctrl + M
, zdecydowałem, że zachowam to samo podczas konfigurowania własnych skrótów. Do tworzenia nowej komórki kodu stworzyłem skrót Ctrl + M C
. Do tworzenia nowej komórki tekstowej stworzyłem skrót Ctrl + M T
.
Podobne skróty istnieją i mogą być konfigurowane również dla komputerów Mac za pomocą Command Key
.
Google Colab umożliwia nam dostęp do naszych zbiorów danych na wiele sposobów.
W lewym panelu wybierz nagłówek Files
. Wybierz opcję Upload
a następnie plik zbioru danych.
dataset.csv załadowany i odczytany przez pandas.
Jednakże pliki są usuwane przy odświeżaniu runtime'u, więc jeśli w jakiś sposób runtime zawiesi się bez zakończenia zadania, będziesz musiał je ponownie załadować.
Po drugie, możemy importować zestawy danych, które są już zapisane na dysku Google. Jest to korzystne, ponieważ nie musimy ponownie ładować zbioru danych w przypadku awarii notebooka.
Aby zamontować dysk Google, używamy następującego kodu:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
Po uruchomieniu tego kodu, podany jest link, który pozwala nam zalogować się na nasze konto i przedstawia token autoryzacyjny, który należy wpisać w odpowiednim miejscu, by wszystko zadziałało. Umożliwia nam to dostęp do zawartości naszego dysku Google za pomocą folderu My Drive
wewnątrz /content/drive
.
Ładowanie zestawu danych z dysku Google
Jedną z najbardziej fascynujących i przydatnych funkcji dla mnie była integracja pomiędzy Google Colab i GitHub. Wolę pracować na notebookach Jupyter i zapisywać moją pracę w konkretnych repozytoriach GitHub na moim koncie. Google Colab sprawia, że cały proces jest bezproblemowy i łatwy w obsłudze.
Z menu File
wybieramy opcję Save a copy in GitHub...
Ładuje ekran łączący nasze konto GitHub, co jest jednorazowym procesem, po którym jesteśmy witani kolejnym wyskakującym okienkiem. Możemy wybrać repozytorium, gałąź, nazwę pliku i komunikat o commicie.
Zapisz notatnik w GitHub.
Możemy również dodać link do tego notebooka w repozytorium GitHub, dzięki czemu każdy przeglądający notebook na GitHub może szybko przejść do pracy.
Opcja Open in Colab w notebooku zapisanym przez Google Colab
Jeśli kiedykolwiek pracowałeś z modelami do deep learningu, zrozumiesz rolę, jaką układ GPU może odegrać w zwiększaniu szybkości szkolenia. Google Colab oferuje opcję dodania GPU/TPU do naszego użytku całkowicie za darmo. Dzięki temu możemy trenować nasze modele głębokiego uczenia się w znacznie szybszym tempie.
Z menu Runtime
wybierz opcję Change runtime type
. W ramach akceleratora sprzętowego możemy wybrać None
, aby kontynuować pracę z CPU lub runtime na GPU
lub TPU
w zależności od potrzeb.
Wybór pomiędzy różnymi opcjami sprzętowego przyspieszania.
Po kliknięciu SAVE
, runtime odświeży się i a w prawym górnym rogu pokaże się CONNECTING
, aby oznaczyć, że teraz aktywujemy nowy typ runtime'u.
Kolejną ważną cechą jest dzielenie się naszą pracą ze światem. Opcja udostępniania w prawym górnym rogu Google Colab pozwala nam wybrać adres e-mail z listy w celu udostępnienia notatnika lub po prostu uzyskać link do udostępnienia.
Współdzielenie notebooka
Google Colab to świetny sposób na nadążanie za pracą i uzyskiwanie do niej dostępu, gdziekolwiek chcesz. Posiada wiele funkcji, takich jak tworzenie łatwych skrótów, udostępnianie i zapisywanie notatników i wiele innych.
Oryginał tekstu w języku angielskim przeczytasz tutaj.