Google Colab 📚
데이터 분석이나 모델 학습을 했다면, 한번쯤은 들어봤을 구글 코랩.
머신 러닝이나 딥러닝을 하려면 그래픽 카드, GPU 성능이 중요하다. 실행 속도 또한 중요한 요소이기 때문이다.
그렇지만 구글 코랩에서는 그런 외부 조건에 얽매이지 않고, 무료로 고사양의 개발을 할 수 있게끔 환경을 제공해준다.
장점
구글 코랩의 가장 큰 장점은 Github에 있는 주피터 형식의 lpynb 파일을 코랩에서 즉시 실행시켜볼 수 있다는 것이다.
디바이스에 상관없이 실행할 수 있다. 즉, 데스크탑 환경이 아닌 태블릿이나 스마트폰으로도 언제든지 실행시켜볼 수 있다는 것이다! 😲
또 다른 장점은 아래와 같다.
- 환경 설정 및 실행이 매우 빠르다.
- 딥러닝이 실행 가능한 고사양의 서비스를 받을 수 있다.
- 여러 사용자가 동시에 협업이 가능하다.
- 마크다운이 지원 되서 업무 공유에 용이하다.
- Github와 구글 드라이브 연동이 가능하다.
주의할 점
- 12시간의 세션 시간이 만료되면, 데이터가 삭제된다. 😇
- 반드시 구글 드라이브와 연동을 해서, 필요한 데이터를 mount해서 작업을 하도록 한다.
colab 실행하기
구글 드라이브랑 연동이 되어있기 때문에 아주 쉽다.
구글 드라이브에 들어가서 우클릭 > 더보기 > google collaborators 로 추가하면 된다.
짠 🌈
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항상 작업하기 전에 연결 상태를 확인해주자.
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상단 바에 위치한 [연결] 버튼을 누르면 로컬 런타임에 연결이 된다.
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연결된 모습이다.
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코드를 입력하고, [커맨드 + 엔터] 로 해당 셸을 실행시킬 수 있다.
그리고 너무 귀여운 코기 모드.. 🥺
도구 > 설정 > 기타에서 코기 모드를 체크하면 상단에 웰시 코기가 총총 계속 돌아다닌다.. 🤍
이런 기능이 있는지는 몰랐는데.. 세상에.. 너무 귀엽다.
그렇지만 코드를 만지다보니 조금 정신이 없어서 다시 껐다. 미안 코기들아 그렇게 됐다.
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[커맨드 + O] 로 ipynb 확장자 파일을 불러올 수 있다.
중요한 건 Github 링크만으로도 불러올 수 있다는 것이다!
Ipynb 파일이 있는 링크를 입력하니 자동으로 파일들이 불러와졌다. wow
장소나 시간에 구애받지 않고 언제든 소스코드를 확인하고 실행시킬 수 있다는 점이 코랩의 큰 장점이다.
정말 편리하고 매력적인 어플리케이션이다.
[출처] 인프런 - 모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
