Программирование • 14 ноября 2023 • 5 мин чтения

Что такое Google Colab и кому он нужен

Программисты пишут код в специальных средах. Некоторые нужно устанавливать на компьютер, но есть и такие, в которых можно писать и запускать код онлайн. Google Colab — одна из них.

Что такое Google Colab

Google Colab — это бесплатная среда для разработки и выполнения программного кода в облаке. Она предоставляет возможность писать и запускать код на языке Python, используя только браузер, без установки специальных программ на компьютер.

Google Colab основан на Jupyter Notebook, популярном ПО для написания и запуска кода. Он поддерживает интерактивное программирование. Код можно писать в отдельных ячейках и выполнять их по порядку, просматривая результаты выполнения после блока с кодом.

В Colab можно использовать различные библиотеки Python, включая популярные библиотеки для анализа данных и машинного обучения: NumPy, Pandas и TensorFlow. Также можно загружать и обрабатывать свои данные или работать с данными из интернета.

Одно из главных преимуществ Google Colab для программирования Python ― возможность использовать GPU (графический процессор) или TPU (процессор для машинного обучения Tensor Processing Unit) для выполнения вычислительно интенсивных задач, таких как обучение глубоких нейронных сетей. Это делает Colab особенно полезным для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом.

Все данные и код хранятся в облаке Google, поэтому можно совместно работать над проектами с другими людьми, делиться кодом и результатами.

Так выглядит стартовое окно Google Colab. В нём можно сразу начинать писать код, а можно изучить примеры работы и посмотреть на доступные ресурсы

Кому и зачем нужен Google Colab

Он полезен всем, кто взаимодействует с данными (ETL-сбор, анализ, трансформация), работает с моделями машинного обучения и AI на Python. Вот несколько примеров, кому ещё его можно использовать:

1. Ученым

Google Colab предоставляет мощные ресурсы GPU или TPU для обучения моделей машинного обучения. Это может быть полезно для студентов и исследователей, которые работают в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и других областей, требующих больших вычислительных ресурсов.

2. Разработчикам

Colab может быть отличным инструментом для разработки нового кода и быстрой отладки. Можно писать и выполнять код прямо в Colab, проверять его результаты, делать визуализацию и эксперименты. Это особенно полезно для программистов, которым нужно быстро прототипировать и проверять новые идеи.

Кроме того, он позволяет работать над проектом совместно, не настраивая для этого какие-то специальные общие среды.

3. Студентам и преподавателям

Colab можно использовать как инструмент для обучения программированию на Python и машинному обучению. Студенты могут создавать свои собственные блокноты Colab, изучать примеры кода, проводить эксперименты и делиться своими проектами с преподавателями и однокурсниками.

На курсе «Python-разработчик» студенты учатся писать разный код. Эти знания можно применить для взаимодействия со средой запуска кода Google Colab.

Для чего используется Google Colab

Google Colab (или Colaboratory) может использоваться для различных целей. Вот некоторые из них:

  • машинное обучение;
  • обработка и анализ больших объёмов данных;
  • выполнение крупномасштабных вычислений, особенно в науке;
  • классическое программирование;
  • быстрое тестирование новых программ;
  • работа с разными библиотеками и фреймворками;
  • практические занятия, лабораторные работы, курсовые проекты;
  • совместная работа;
  • демонстрация своего кода и проектов;
  • визуализация данных.

Пример визуализации данных с помощью Google Colab — можно написать код и сразу же построить график с помощью встроенных в неё инструментов и библиотек

При этом Google Colab для программирования на Python ограничивает или не дает возможность:

  • писать код для бэкенда приложений и использовать фреймворки;
  • создавать графический интерфейс приложений;
  • работать с консолью;
  • создавать большие проекты с декомпозицией на множество файлов;
  • работать с многопоточностью и асинхронностью.

Как работать с Google Colab

С Google Colab работают через Google Colab notebooks (блокноты). Вот пошаговое руководство, как начать работу:

  1. Открыть браузер и перейти на сайт Google Colab. Для входа потребуется учетная запись Google.
  2. На главной странице сразу будет несколько примеров текста и кода — можно попробовать что-то в них изменить и посмотреть, как это работает.
  3. Создать новый блокнот, нажав на кнопку «Файл → Создать блокнот». Также можно открыть уже существующий с компьютера.
  4. В открывшемся файле будут ячейки кода. В них можно писать код.
  5. Когда код написан, можно навести на ячейку и нажать на появившуюся иконку в виде стрелочки. Код сразу выполнится.
  6. Чтобы вставить новые ячейки кода, нужно нажать кнопку «+ Код». Ячейки можно добавлять и удалять.
  7. Кроме кода можно вставлять текст, например для пояснений.
  8. В меню доступно множество других инструментов: сохранение блокнотов на Google Drive, загрузка и сохранение данных и библиотек, работа с графиками, коллаборация с другими пользователями и многое другое.
  9. После окончания работы можно сохранить блокнот на Google Drive или скачать на компьютер в различных форматах.

Блокнот из Google Colab с блоками текста и кода, которые можно запускать. Если с запуском что-то не так, Colab подсветит ошибки

Аналоги Google Colab

Google Colab — не единственная платформа для запуска кода Python в облаке. Есть несколько других решений:

  • Kaggle Notebooks;
  • Databricks;
  • IBM Watson Studio;
  • Azure Notebooks.

Все они во многом похожи и отличаются интерфейсом и некоторыми нюансами — Databricks, например, поддерживает больше языков программирования.

Совет эксперта

Николай Федосеев
Выбор конкретной IDE или редактора кода для работы зависит лишь от решаемой задачи, предпочтений разработчика или договорённостей команды. Это может быть и только консоль, и приложение с графическим интерфейсом, и облачное решение, как тот же Google Colab. Можно некоторое время попробовать использовать наиболее популярные инструменты и остановиться на том (или нескольких), которые более удобны и позволяют решать нужные задачи.
Статью подготовили:
Яндекс Практикум
Education Mentor,
SDE в PlayCanvas
Яндекс Практикум
Редактор
Полина Овчинникова
Яндекс Практикум
Иллюстратор

Дайджест блога: ежемесячная подборка лучших статей от редакции

Поделиться

Успейте начать учебу в Практикуме до конца ноября со скидкой 20%

Mon Jul 15 2024 20:20:21 GMT+0300 (Moscow Standard Time)