Google Colab چیست؟ + آموزش کار با آن

فهرست مطالب نمایش

Google Colaboratory که اغلب با نام Colab شناخته می شود، نوعی پلتفرم آنلاین است که نوت بوک های Jupyter را میزبانی می کند. پلتفرم Google Colab مستقیماً در مرورگر وب کاربر در دسترس است و حتی در دستگاه‌هایی مانند Chromebook نیز کار می کند. در این مطلب از مجله داناپ می خواهیم در رابط‌ با Google Colab و نحوه کار آن توضیحاتی ارائه کنیم.

Google Colab چیست؟

Google Colab یا گوگل کولب محصولی است که توسط Google Research توسعه یافته است. گوگل کولب در اصل یک پلتفرم تعاملی محسوب می شود که به کاربران امکان می دهد کدهای پایتون را مستقیماً در مرورگر وب خود نوشته و اجرا کنند. این ویژگی آن را به ابزاری ارزشمند برای برنامه های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و اهداف آموزشی تبدیل می کند. Colab به عنوان یک سرویس نوت بوک میزبان Jupyter عمل می کند و تجربه ای کاربرپسند و بدون راه اندازی را ارائه می دهد و به علاوه، استفاده از آن رایگان است.

Google Colab را فراهم می کند که هر کسی با دسترسی به اینترنت می تواند یادگیری ماشین و برنامه نویسی هوش مصنوعی را آغاز کند. کاربران می توانند اسکریپت های پایتون را ایجاد، اجرا و به اشتراک بگذارند و در عین حال با هم تیمی های خود به صورت بلادرنگ (Real-time”) همکاری کنند. علاوه بر این، Colab با ترکیب کد با فرمت‌های مختلف محتوای غنی مانند متن، نمودار، تصاویر، HTML و LaTeX، امکان مستند سازی جامع را در یک نوت بوک فراهم می ‌کند.

ویژگی ها و امکانات گوگل کولب

Colab شاخه ای از پروژه Jupyter است که یک پلتفرم منبع باز برای ایجاد و به اشتراک گذاری اسناد محسوب می شود. تفاوت اصلی بین این دو این است که کولب نیاز به دانلود، نصب یا اجرای نرم افزار را از بین می برد. وقتی نوبت به مدیریت نوت ‌بوک ‌ها می ‌رسد، آنها در Google Drive ذخیره می ‌شوند و می ‌توانند مانند سایر فایل‌های Google Docs یا Sheets به اشتراک گذاشته شوند. هنگامی که کاربری یک نوت بوک را به اشتراک می گذارد، تمام محتویات آن اعم از متن، کد، خروجی و نظرات به اشتراک گذاشته می شود ولی با این حال، فایل ‌ها و کتابخانه‌ه ای سفارشی، به اشتراک گذاشته نخواهد شد. همچنین می توان نوت بوک های Jupyter/IPython موجود را در Colab آپلود کرد.

پیشنهاد مطالعه: میکرو کنترلر چیست و چه کاربردهایی دارد؟

اگر کاربری به دنبال یافتن نوت بوک های خاص Colab باشد، می تواند از عملکرد جستجوی Google Drive استفاده کند. همچنین کاربر هر نوت‌بوکی را که اخیراً باز کرده‌ باشد، می‌ تواند با استفاده از File > Open notebook پیدا کند. در نهایت، تمام کدهای موجود در Colab در یک ماشین مجازی که مختص حساب کابر است اجرا می شود. این ماشین‌ های مجازی زمانی که مدتی غیرفعال هستند به‌طور خودکار حذف می‌ شوند.

محدودیت های گوگل کولب

در کنار همه مزایا و امکاناتی که Google Colab ارائه می دهد، محدودیت هایی نیز دارد. این محدودیت‌ ها برای اطمینان از دسترسی عادلانه به منابع پلتفرم تنظیم شده‌ اند. برخی از اقداماتی که در Colab مجاز نیستند شامل میزبانی فایل غیرمرتبط با محاسبات تعاملی با Colab، دانلود تورنت، اشتراک ‌گذاری فایل P2P، کنترل از راه دور مانند پوسته‌های SSH و استخراج ارز دیجیتال و غیره است.

چرا باید از Colab استفاده کنیم؟

با توجه به اینکه Python و Jupyter اغلب به منابع CPU و GPU قابل توجهی نیاز دارند، Google Colab دسترسی رایگان به زیرساخت های محاسباتی را فراهم می کند و به شما امکان می دهد کد خود را آزمایش و اجرا کنید. گوگل هم نسخه رایگان و هم نسخه پولی Colab را ارائه می دهد. نسخه رایگان برای دانش آموزان، علاقه مندان یا پروژه های کوچکتر ایده آل است. از سوی دیگر، برنامه‌های پولی که هدفشان محققان هوش مصنوعی و دانشمندان داده است، قابلیت‌ های پیشرفته ‌تری مانند افزایش واحدهای محاسباتی، پردازنده‌ های گرافیکی برتر، ماشین ‌های با حافظه بالا و دسترسی ترمینال به ماشین مجازی مرتبط را ارائه می‌ دهد.

در اصل، کاربر چه در مورد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تازه شروع به کار کرده باشد و چه به عنوان یک محقق فعال در این زمینه کار کند، Google Colab یک نقطه شروع عالی برای او محسوب می شود. این ابزار نیازی به نصب ندارد و رایگان است. برای کارهای سخت‌ تر، Google اشتراک‌ های Colab Pro را فراهم می ‌کند که به کاربران امکان دسترسی به ویژگی ‌های پیشرفته‌تر مانند پردازنده‌های گرافیکی سریع‌تر NVIDIA امکانات محاسباتی اضافی را می ‌دهد.

آموزش کار با Google Colab

نحوه کار با Google Colab بسیار آسان است ولی در عین حال این ابزار اجزا و ویژگی های خاصی دارد که یادگیری آن نیازمند به ساعت ها کار عملی و خواندن دقیق مستندات آن است. برای شروع می توان از لینک https://colab.research.google.com/ طبق تصویر زیر به گوگل کلوب دسترسی داشت:

پیشنهاد مطالعه: معرفی زبان برنامه نویسی Rust + بررسی مزایا و معایب آن

همانطور که در بالا نشان داده شده است می توان مستندات یا کدهای خود را مستقیما در این پلتفرم نوشت و کدها را کامپایل و اجرا کرد. برای نمونه ما قطعه کد ساده زیر زیر را در صفحه کد ادیتور آن وارد و آن را اجرا کردیم:

import os

import time

def flash_text(text, flash_duration=0.5, flash_repetitions=5):

            for _ in range(flash_repetitions):

            print(text)

            time.sleep(flash_duration)

            os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')  # Clear the terminal

            time.sleep(flash_duration)

flash_text('سلام، به مجله داناپ خوش آمدید')

import os

import time

def flash_text(text, flash_duration=0.5, flash_repetitions=5):

for _ in range(flash_repetitions):

print(text)

time.sleep(flash_duration)

os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear') # Clear the terminal

time.sleep(flash_duration)

flash_text('سلام، به مجله داناپ خوش آمدید')

این اسکریپت رشته متنی ‘سلام، به مجله داناپ خوش آمدید’ را چاپ کرده و نیم ثانیه صبر می کند، ترمینال را پاک می کند، نیم ثانیه دیگر صبر خواهد کرد و سپس این روند را 5 بار تکرار می کند. خروجی کد فوق به صورت زیر است.

امکانات و موارد استفاده دیگر از گوگل کولب

Google Colab طیف گسترده ای از عملکردهای دیگر را برای برنامه نویسان ارائه می دهد. در اینجا خلاصه ای از کارهایی که می توان با این ابزار انجام داد آورده شده است:

1- کاربر می تواند بدون زحمت کد پایتون را با این ابزار نوشته و اجرا کند و در عین حال آن را به اشتراک بگذارد. تمام این کارها بدون نیاز به نصب هیچ برنامه ای امکان پذیر است.

2- Colab از همکاری بلادرنگ پشتیبانی می ‌کند و به کاربران و تیمشان اجازه می ‌دهد به طور همزمان روی یک کد کار کنند.

3- گوگل کولب یکپارچگی قوی با GitHub دارد و کاربر را قادر می سازد تا به راحتی نوت بوک ها به مخزن ایمپورت (وارد کردن) یا از مخزن اکسپورت (خارج کردن) کند.

4- Colab اجازه می دهد تا کاربران مجموعه داده های خارجی را ایمپورت کنند، در نتیجه از تجزیه و تحلیل داده های متنوع و وظایف یادگیری ماشین پشتیبانی می کند.

5- توانایی آن در مستندسازی کدهایی که شامل معادلات ریاضی است بسیار بالا است و نوت بوک ها را خواناتر می کند.

6- یکی از مزیت ‌های مهم Colab دسترسی رایگان آن به زمان ‌های اجرا GPU و TPU محسوب می شود که برای محاسبات یادگیری ماشین کاملاً مفید است.

پیشنهاد مطالعه: تفاوت جاوا اسکریپت و جاوا چیست؟ + بررسی ویژگی هر کدام

7- Google Colab به کتابخانه ‌های محبوبی مانند TensorFlow، Matplotlib، PyTorch و بسیاری دیگر از پیش مجهز شده است که کار یادگیری ماشین و مصورسازی داده‌ ها را ساده می ‌کند.

8- ابزار گوگل کولب مانند Google Docs، Colab دارای ویژگی تاریخچه نسخه است که به کاربر امکان می دهد نسخه های قبلی نوت بوک خود را ردیابی کرده و به آن بازگردد.

9- می‌توان از آن برای آموزش مدل ‌ها بر روی انواع داده‌ های مختلف، از جمله تصاویر، صدا و متن استفاده کرد و کاربرد آن را در حوزه یادگیری ماشینی گسترش داد.

10- در نهایت، می توان از Colab برای تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده ها استفاده کرد که این ویژگی آن را به ابزاری جامع برای دانشمندان و محققان داده تبدیل می کند.

نتیجه گیری

در پایان می توان گفت که Google Colaboratory یا Colab یک ابزار قدرتمند و همه کاره است که کدنویسی در پایتون را مستقیماً در مرورگر کاربر فراهم می کند. گوگل کولب طیف وسیعی از ویژگی ‌ها از همکاری بلادرنگ گرفته تا ادغام یکپارچه GitHub و همچنین دسترسی رایگان به زمان ‌های اجرا GPU و TPU برای کارهای محاسباتی پیشرفته را ارائه می‌ دهد.

Google Colab با انبوهی از کتابخانه ‌های از پیش نصب ‌شده و توانایی مدیریت انواع داده ‌ها برای مدل ‌های یادگیری ماشینی، یک پلتفرم جامع، در دسترس و کاربرپسند را برای دانشمندان داده، محققان هوش مصنوعی و برنامه ‌نویسان فراهم می‌کند. ادغام آن با Google Drive برای ذخیره و به اشتراک گذاری نوت بوک ها، قابلیت استفاده و راحتی آن را بیشتر کرده است. به طور کلی، گوگل کولب به طور موثر قابلیت‌ های محاسباتی پیشرفته را دموکراتیزه کرده و یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ‌ها را برای همه قابل دسترس‌ می‌ کند.