در دنیای امروز، دادهها به عنوان یکی از ارزشمندترین منابع موجود شناخته میشوند. تجزیه و تحلیل دادهها و استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین برای استخراج دانش و اطلاعات مفید از دادهها به یک ضرورت تبدیل شده است. یکی از ابزارهای پرکاربرد و قدرتمند برای تحلیل دادهها و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین، Google Colaboratory یا به اختصار گوگل کولب است.
Google Colab یک سرویس رایگان و مبتنی بر ابر است که به کاربران امکان میدهد کدهای پایتون خود را در محیطی تعاملی و بدون نیاز به نصب نرمافزارهای پیچیده اجرا کنند. این سرویس توسط گوگل ارائه شده و امکانات متنوعی از جمله دسترسی به پردازشگرهای گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسوری (TPU)، ادغام با Google Drive، و پشتیبانی از نوتبوکهای Jupyter را فراهم میکند.
در این مطلب، به بررسی ویژگیها و مزایای استفاده از Google Colab خواهیم پرداخت و نشان خواهیم داد که چگونه این ابزار میتواند به پژوهشگران، دانشجویان و حرفهایهای حوزه علم داده و یادگیری ماشین کمک کند تا پروژههای خود را به صورت موثرتر و سریعتر انجام دهند. همچنین، با ارائه مثالهایی کاربردی، نحوه استفاده از نوتبوکهای Google Colab برای تحلیل دادهها و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین را توضیح خواهیم داد.
گوگل کولب چیست؟
گوگل کولب (Google Colab) یک سرویس رایگان است که توسط گوگل ارائه میشود و به کاربران اجازه میدهد تا کدهای پایتون را در محیط ابری اجرا کنند. این سرویس برای یادگیری ماشین، تحلیل دادهها و سایر محاسبات علمی بسیار مفید است. ویژگیهای اصلی گوگل کولب عبارتند از:
- محیط اجرایی ابری: کاربران میتوانند کدهای خود را بدون نیاز به نصب نرمافزارهای خاص بر روی کامپیوتر شخصی اجرا کنند.
- پشتیبانی از GPU و TPU: گوگل کولب دسترسی به پردازشگرهای گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسوری (TPU) را فراهم میکند که برای تسریع فرآیندهای یادگیری عمیق بسیار مفید هستند.
- ادغام با گوگل درایو: کاربران میتوانند فایلها و دادههای خود را در گوگل درایو ذخیره و از آنها در پروژههای خود استفاده کنند.
- نوتبوکهای Jupyter: گوگل کولب از نوتبوکهای Jupyter پشتیبانی میکند که ابزارهای محبوبی برای نوشتن و اجرای کد، تجسم دادهها و نوشتن مستندات هستند.
- اشتراکگذاری آسان: کاربران میتوانند نوتبوکهای خود را به راحتی با دیگران به اشتراک بگذارند.
با استفاده از گوگل کولب، کاربران میتوانند از منابع محاسباتی قوی و ابزارهای متنوع برای توسعه و آزمایش مدلهای یادگیری ماشین و تحلیل دادهها بهرهمند شوند، بدون اینکه نیاز به سختافزار قدرتمند یا پیکربندیهای پیچیده داشته باشند.
اگر برای آموزش مدلها در سیستم خود هنوز از همان نوت بوک قدیمی Jupyter استفاده میکنید، حتما Google Colab را هم میپسندید.
مزایای Google Colaboratory چیست؟
Google Colaboratory (Google Colab) یک ابزار قدرتمند و رایگان ارائه شده توسط گوگل است که به کاربران اجازه میدهد کدهای پایتون را در محیط ابری اجرا کنند. این سرویس به ویژه برای یادگیری ماشین، تحلیل دادهها و تحقیقات علمی مفید است. در ادامه، به مزایای مهم Google Colab پرداخته میشود:
دسترسی رایگان به منابع محاسباتی
Google Colab به کاربران این امکان را میدهد که بدون هیچ هزینهای به پردازشگرهای گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسوری (TPU) دسترسی پیدا کنند. این منابع محاسباتی قوی میتوانند به طور قابل توجهی زمان اجرای مدلهای یادگیری عمیق و سایر محاسبات سنگین را کاهش دهند. استفاده از GPU و TPU برای تمرین مدلهای یادگیری عمیق از اهمیت بالایی برخوردار است زیرا این واحدها توان پردازشی بسیار بیشتری نسبت به CPU دارند.
عدم نیاز به نصب نرمافزار
کاربران میتوانند بدون نیاز به نصب هیچ نرمافزاری بر روی کامپیوتر شخصی خود از Google Colab استفاده کنند. این ویژگی به خصوص برای کسانی که دسترسی به سیستمهای قدرتمند ندارند یا نمیخواهند زمان زیادی را صرف پیکربندی محیطهای توسعه و نصب کتابخانهها کنند، بسیار مفید است. تنها چیزی که نیاز دارید یک مرورگر وب و اتصال به اینترنت است.
ادغام با Google Drive
Google Colab به طور مستقیم با Google Drive ادغام شده است، که به کاربران امکان میدهد تا نوتبوکها و دادههای خود را به صورت آنلاین ذخیره و مدیریت کنند. این ادغام امکان اشتراکگذاری ساده فایلها با همکاران و دوستان را نیز فراهم میکند. همچنین، کاربران میتوانند به راحتی به فایلهای موجود در Google Drive خود دسترسی داشته و آنها را در پروژههای Colab خود استفاده کنند.
نوتبوکهای Jupyter
Google Colab از نوتبوکهای Jupyter پشتیبانی میکند که ابزارهای محبوبی برای نوشتن و اجرای کد، تجسم دادهها و نوشتن مستندات هستند. این نوتبوکها محیطی تعاملی فراهم میکنند که در آن میتوانید کدهای پایتون را بنویسید و بلافاصله نتایج را مشاهده کنید. همچنین میتوانید نمودارها، جداول و متنهای توصیفی را در کنار کدهای خود قرار دهید که این امر به مستندسازی و ارائه پروژهها کمک میکند.
اشتراکگذاری و همکاری آسان
یکی از ویژگیهای برجسته Google Colab قابلیت اشتراکگذاری نوتبوکها با دیگران است. شما میتوانید به راحتی لینک نوتبوک خود را با همکاران، دوستان یا استادان خود به اشتراک بگذارید. این قابلیت همکاری در پروژههای گروهی و آموزشی بسیار مفید است، زیرا اعضای گروه میتوانند به صورت همزمان بر روی یک نوتبوک کار کنند و تغییرات را به صورت لحظهای مشاهده کنند.
امکان استفاده از کتابخانههای متنوع
Google Colab از مجموعه گستردهای از کتابخانههای پایتون پشتیبانی میکند که برای تحلیل دادهها، یادگیری ماشین، و علم داده ضروری هستند. کتابخانههایی مانند TensorFlow، Keras، PyTorch برای یادگیری عمیق، NumPy و Pandas برای پردازش و تحلیل دادهها، و Matplotlib برای تجسم دادهها به راحتی در دسترس هستند. این گستره وسیع از ابزارها به کاربران امکان میدهد تا پروژههای خود را با استفاده از بهترین و جدیدترین تکنولوژیها اجرا کنند.
صرفهجویی در زمان و هزینه
استفاده از Google Colab باعث میشود کاربران نیازی به خرید و نگهداری سختافزارهای قدرتمند نداشته باشند. این امر میتواند به خصوص برای دانشجویان و محققانی که بودجه محدودی دارند بسیار مفید باشد. همچنین، استفاده از منابع ابری به کاربران این امکان را میدهد که بدون نیاز به صرف زمان زیاد برای تنظیمات و پیکربندیها، بر روی پروژههای خود تمرکز کنند.
آپدیتهای منظم
گوگل بهطور منظم Google Colab را بهروزرسانی میکند و بهبودهای جدید و امکانات بیشتری را به کاربران ارائه میدهد. این بهروزرسانیها ممکن است شامل بهبودهای عملکردی، اضافه شدن کتابخانههای جدید، و امکانات جدید برای همکاری و اشتراکگذاری باشد. کاربران میتوانند مطمئن باشند که همیشه به جدیدترین ابزارها و تکنولوژیها دسترسی دارند.
این مزایا باعث شدهاند که Google Colab به یکی از ابزارهای محبوب و قدرتمند برای پژوهشگران، دانشجویان و حرفهایهای علم داده تبدیل شود. Google Colab به دلیل سادگی استفاده، دسترسی به منابع قوی، و قابلیتهای گسترده، انتخابی ایدهآل برای توسعه و آزمایش مدلهای یادگیری ماشین، تحلیل دادهها و انجام محاسبات علمی است.
نوتبوک در گوگل کولب چیست؟
در گوگل کولب، نوتبوک یک محیط مبتنی بر وب برای ایجاد و اجرای کد است. نوتبوکها شبیه اسکریپتها یا فایلهای کد در محیطهای برنامهنویسی دیگر هستند اما مزایای منحصربهفردی را ارائه میدهند. نوتبوکها به شما اجازه میدهند کد را در یک مرورگر وب بنویسید و اجرا کنید و همچنین خروجی را به صورت بیدرنگ ببینید.
این ویژگیها باعث میشود که تکرار کد و تجسم نتایج در فرایند کدنویسی آسانتر باشد. نوتبوکهای کولب همچنین از علامتگذاری پشتیبانی میکنند و به شما اجازه میدهند متن، معادلات و تصاویر قالببندیشده را در کنار کد خود قرار دهید.
همچنین میتوانید کامنتها و یادداشتهایی را به کد خود اضافه کنید که درک کد و همکاری با دیگران را تسهیل میکند. به طور کلی، نوتبوکها ابزار قدرتمندی برای دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین هستند و محیطی انعطافپذیر و تعاملی را برای نوشتن و تست کد ارائه میدهند.
ویژگیهای گوگل کولب چیست؟
گوگل کولب دسترسی رایگان به GPU و TPU را برای کاربران فراهم میکند که میتواند به طور قابل توجهی سرعت آموزش و استنتاج مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را افزایش دهد. رابط Colab مبتنی بر وب است، بنابراین نیازی به نصب هیچ نرمافزار اضافهای بر روی دستگاه نیست. رابط کاربری نیز بصری و کاربرپسند است و شروع به کار با کدنویسی را آسان میکند.
کولب به چندین کاربر اجازه میدهد تا به طور همزمان روی یک نوتبوک کار کنند و به این ترتیب همکاری با اعضای تیم را بسیار آسان میکند. کولب همچنین با سایر سرویسهای گوگل مانند گوگل درایور و گیتهاب ادغام شده و اشتراکگذاری کارتان را آسان میکند.
کولب با بسیاری از کتابخانهها و ابزارهای محبوب برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch سازگار است و این موارد به صورت پیشفرض در آن نصب شده است. این امر باعث صرفهجویی در زمان میشود و نیاز به نصب و پیکربندی دستی این ابزارها را از بین میبرد.
GPU و TPU در گوگل کولب
از هر کسی که از کولب استفاده میکند بپرسید که چرا آن را دوست دارد احتمالا فقط یک پاسخ میشنوید: در دسترس بودن GPU و TPU به صورت رایگان!
بهکارگیری مدلهای آموزشی، به ویژه مدلهای یادگیری عمیق بر روی CPU ممکن است به زمان طولانی نیاز داشته باشد. همه ما در ماشینهای محلی خود با این مشکل مواجه شدهایم. از طرف دیگر، GPU و TPU میتوانند این مدلها را در عرض چند دقیقه یا حتی ثانیه آموزش دهند.
این پلتفرم یک GPU مناسب به صورت رایگان در اختیار قرار میگیرد که میتوانید به مدت 12 ساعت به طور مداوم از آن استفاده کنید. برای اکثر افراد فعال در حوزه علم داده، این بازه زمانی برای رفع نیازهای محاسباتی آنها کافی است. به خصوص اگر مبتدی هستید، قویا توصیه میکنیم از گوگل کولب استفاده کنید.
گوگل کولب سه نوع رانتایم را برای نوتبوکها در اختیارمان قرار میدهد:
- CPU
- GPU
- TPU
همانطور که اشاره کردیم، کولب 12 ساعت زمان اجرای مداوم را در اختیار ما قرار میدهد. پس از آن، کل ماشین مجازی پاک میشود و باید دوباره شروع کنیم. ما میتوانیم چندین نمونه CPU، GPU و TPU را به طور همزمان اجرا کنیم، اما منابع ما بین این نمونهها به اشتراک گذاشته میشود.
بیایید به مشخصات رانتایمهای مختلف ارائهشده توسط گوگل کولب نگاهی بیندازیم:
خرید GPU یا TPU از بازار هزینه زیادی برای شما خواهد داشت. به جای خرید GPU یا TPU میتوانید از گوگل کولب در دستگاه فعلی خود استفاده کنید.
چطور از گوگل کولب استفاده کنیم؟
با استفاده از این لینک میتوانید به پلتفرم گوگل کولب بروید. این صفحهای است که با باز کردن گوگل کولب خواهید دید:
بر روی دکمه NEW NOTEBOOK کلیک کنید تا یک نوتبوک جدید کولب ایجاد شود. با کلیک بر روی دکمه choose file میتوانید نوتبوک محلی خود را در کولب بارگذاری کنید.
همچنین شما میتوانید نوتبوک خود را از گوگل درایو یا گیتهاب وارد کنید، اما این کار به یک فرایند احراز هویت نیاز دارد.
میتوانید با کلیک بر روی نام نوتبوک خود آن را به هر چیزی که میخواهید تغییر دهید. توصیه میشود نام نوتبوک را مرتبط با پروژهای که بر روی آن کار میکنید انتخاب کنید.
گوگل کولب چه چیزی به شما ارائه میدهد؟
گوگل کولب یک پلتفرم رایگان مبتنی بر ابر است که به شما اجازه میدهد کدهای پایتون را در مرورگر خود بنویسید و اجرا کنید. این قابلیت به ویژه برای یادگیری ماشین، علم داده و آموزش مناسب است.
در اینجا به مواردی که توسط Google Colab ارائه میشود اشاره میکنیم:
دسترسی رایگان به منابع محاسباتی قدرتمند: کولب امکان دسترسی به پلتفرم رایانش ابری گوگل را در اختیارتان قرار میدهد. این یعنی شما میتوانید کد خود را بر روی پردازندههای گرافیکی و TPU قدرتمند اجرا کنید، حتی اگر از یک کامپیوتر قدرتمند برخوردار نباشید.
رابط کاربری آسان: رابط کولب براساس نوتبوکهای Jupyter است که روشی محبوب برای نوشتن و بهاشتراکگذاری کد به حساب میآید. نوتبوکهای کولب این امکان را به شما میدهند تا کد، متن، تصاویر و سایر رسانههای غنی را در یک سند واحد ترکیب کنید.
محیط مشارکتی: نوتبوکهای Colab را میتوان با سایر کاربران به اشتراک گذاشت. بنابراین، میتوانید بدون در نظر گرفتن موقعیت مکانی افراد، در پروژههای مختلف با آنها همکاری کنید.
در اینجا به چند نمونه خاص از کارهایی که میتوانید با کولب انجام دهید اشاره میکنیم:
- آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین
- تجزیهوتحلیل و تجسم دادهها
- ایجاد و بهاشتراکگذاری دادههای تعاملی دارای داستان
- توسعه و آزمایش الگوریتمهای نرمافزاری جدید
- آموزش و یادگیری در مورد یادگیری ماشین و علم داده
اگر به یادگیری ماشین، علم داده یا آموزش علاقه دارید، توصیه میکنیم حتما گوگل کولب را امتحان کنید. این پلتفرم رایگان و قدرتمند به شما در دستیابی به اهدافتان کمک میکند.
رانتایمهای گوگل کولب – انتخاب گزینه GPU یا TPU
توانایی انتخاب انواع مختلفی از رانتایمها چیزی است که کولب را بسیار محبوب و قدرتمند میکند. در اینجا مراحل تغییر رانتایم نوتبوک را توضیح میدهیم:
مرحله 1: روی Runtime در منوی بالا کلیک کنید و سپس Change Runtime Type را انتخاب کنید.
مرحله 2: از اینجا شما میتوانید با توجه به نیازتان، رانتایم دلخواه را انتخاب کنید.
احتمالا شنیدهاید که میگویند «قدرت زیاد، مسئولیت زیادی هم ایجاد میکند». از آنجایی که منابع محاسباتی به صورت اشتراکی در دسترس کاربران قرار دارد، لطفا پس از اتمام کار حتما نوتبوک خود را ببندید تا دیگران هم بتوانند از این منابع استفاده کنند. برای بستن نوتبوکهای خود میتوانید به روش زیر عمل کنید و از منوی runtime گزینه factory reset routine را انتخاب کنید.
استفاده از دستورات ترمینال در Google Colab
میتوانید از سلول Colab برای اجرای دستورات ترمینال استفاده کنید. اکثر کتابخانههای محبوب به طور پیشفرض روی کولب نصب میشوند. بله، کتابخانههای پایتون مانند Pandas، NumPy و scikit-learn نیز همگی از قبل نصب شدهاند.
اگر میخواهید یک کتابخانه پایتون متفاوت را اجرا کنید، هر زمان که خواستید میتوانید آن را در نوتبوک کولب خود نصب کنید:
!pip install library_name
خیلی آسان است، درست است؟ همهچیز مشابه یک ترمینال معمولی است، فقط با این تفاوت که باید قبل از نوشتن دستور یک علامت تعجب (!) هم قرار دهید:
!ls or: !pwd
شبیهسازی مخازن در گوگل کولب
همچنین میتوانید یک مخزن Git را در Google Colaboratory کلون کنید. به این منظور کافیست به مخزن گیتهاب خود بروید و پیوند کلون مخزن را کپی کنید:
سپس دستور زیر را اجرا کنید:
!git clone https://github.com/analyticsvidhya/Complete-Guide-to-Parameter-Tuning-in-XGBoost-with-codes-in-Python.git
در این مرحله کار به اتمام رسیده و مخزن موردنظرتان در گوگل کولب کلون شده است!
آپلود فایلها و مجموعههای داده
در اینجا یک جنبه ضروری برای هر دانشمند داده وجود دارد. توانایی وارد کردن مجموعه داده اختصاصی شما به کولب اولین گام در سفر تجزیهوتحلیل داده شماست.
اساسیترین رویکرد این است که مجموعه داده خود را مستقیما در گوگل کولب بارگذاری کنید:
اگر مجموعه داده یا فایل شما بسیار کوچک است، میتوانید از این روش استفاده کنید. زیرا سرعت آپلود در این روش بسیار پایین است. روش دیگری که من توصیه میکنم این است که مجموعه داده خود را در گوگل درایو بارگذاری کرده و سپس درایو خود را در گوگل کولب Mount کنید. شما میتوانید این کار را تنها با یک کلیک موس انجام دهید:
همچنین میتوانید مجموعه داده خود را در هر پلتفرم دیگری آپلود کنید و با استفاده از پیوند آن به مجموعه داده دسترسی داشته باشید. توصیه میکنیم در صورت امکان از روش دوم استفاده کنید.
ذخیره کردن نوتبوک
تمام نوتبوکهای کولب در گوگل درایو شما ذخیره میشوند. بهترین چیز در مورد کولب این است که نوتبوک شما به طور خودکار پس از یک دوره زمانی خاص ذخیره میشود و به این ترتیب پیشرفت پروژه را از دست نمیدهید.
در صورت تمایل، میتوانید نوتبوک خود را در هر دو فرمت *.py و *.ipynb ذخیره کنید:
علاوهبراین، شما میتوانید یک نسخه از نوتبوک خود را مستقیما در گیتهاب ذخیره کرده یا یک GitHub Gist ایجاد کنید:
واقعا تنوع گزینهها یکی از جذابیتهای پلتفرم گوگل کولب است.
اکسپورت داده/فایل از گوگل کولب
شما میتوانید فایلهای خود را مستقیما به گوگل درایو اکسپورت کنید یا میتوانید آن را به نمونه ماشین مجازی خود اکسپورت کرده و سپس خودتان آن را دانلود کنید:
زمانی که فایلهای بزرگتر یا بیشتر از یک فایل دارید، اکسپورت مستقیم به گوگل درایو گزینه بهتری است. وقتی روی پروژههای بزرگتر در کولب کار میکنید، متوجه تفاوت این روشها خواهید شد.
بهاشتراکگذاری نوتبوک
کولب همچنین راهی آسان را برای بهاشتراکگذاشتن کارتان با سایر افراد ارائه میدهد. این یکی از بهترین چیزها در مورد پلتفرم گوگل کولب است:
به این منظور کافیست بر روی دکمه Share کلیک کنید. این گزینه به ما اجازه میدهد یک پیوند قابل اشتراکگذاری ایجاد کنیم و بعدا آن را در هر پلتفرمی به اشتراک بگذاریم. همچنین میتوانید با استفاده از شناسه ایمیل دیگران را دعوت کنید. عملکرد این بخش دقیقا مشابه Google Doc یا Google Sheet است. پیچیدگیها و در عین حال سادگی اکوسیستم گوگل واقعا شگفتانگیز است!
جمعبندی
کولب دارای یک پلتفرم پولی به نام Google Colab Pro نیز دارد که با قیمت 9.99 دلار در ماه میتوانید به آن دسترسی پیدا کنید. در این پلن، میتوانید پردازندههای گرافیکی قدرتمند مانند Tesla T4 و Tesla P100 و گزینهای برای انتخاب نمونهای با رم بالا (در حدود 27 گیگابایت) را در اختیار داشته باشید. همچنین حداکثر زمان محاسبات شما از 12 ساعت به 24 ساعت افزایش مییابد.
اگر به قدرت محاسباتی بالا نیاز دارید، میتوانید این پلن را در نظر بگیرید، زیرا در مقایسه با سایر ارائهدهندگان پردازنده گرافیکی ابری مانند AWS، Azure و حتی GCP به مراتب ارزانتر است.