Google Colab là gì? So sánh với Jupyter Notebook và Hướng dẫn sử dụng Google Colab

Khoa học máy tính và khoa học dữ liệu là hai công nghệ mới mà tất cả các nhà khoa học máy tính thế hệ mới đều muốn trở nên xuất sắc. Có nhiều khóa học trực tuyến, bài giảng miễn phí và hướng dẫn cách thực hiện trực tuyến về ML và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, việc thực hành các dự án trở thành một hạn chế vì bạn cần PC cao cấp cho khối lượng công việc như vậy. Câu trả lời cho vấn đề này là Google Colaboratory hay viết tắt là Colab. Cùng Toponseek tìm hiểu ngay Google Colab là gì? Tất cả những gì cần biết về Google Colab ở bài viết dưới đây nhé!

Google Colab là gì?

Google Colab là một sản phẩm giống Jupyter Notebook của Google Research. Nói cách khác, Google Colab là phiên bản được lưu trữ trên đám mây. Để sử dụng Google Colab, bạn không cần cài đặt và thời gian chạy hoặc nâng cấp phần cứng máy tính của mình. Để đáp ứng các yêu cầu về khối lượng công việc nặng về CPU/GPU của Python. Hơn nữa, Colab cung cấp cho bạn quyền truy cập miễn phí vào cơ sở hạ tầng điện toán như bộ lưu trữ, bộ nhớ, khả năng xử lý, đơn vị xử lý đồ họa (GPU) và đơn vị xử lý tensor (TPU).

Google đã lập trình đặc biệt công cụ mã hóa Python dựa trên đám mây này để ghi nhớ nhu cầu của các lập trình viên máy học, nhà phân tích dữ liệu lớn, nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu AI và người học Python.

Phần tốt nhất là một sổ ghi chép mã cho tất cả các thành phần cần thiết để trình bày một dự án khoa học dữ liệu hoặc máy học hoàn chỉnh cho người giám sát hoặc nhà tài trợ chương trình. Ví dụ: sổ ghi chép Colab của bạn có thể chứa mã thực thi, mã Python trực tiếp, văn bản có định dạng, HTML, LaTeX, hình ảnh, hình ảnh hóa dữ liệu, biểu đồ, đồ thị, bảng, v.v.

>>> Xem thêm:

Big data là gì? Vai trò của nó trong sự phát triển của doanh nghiệp

Google Discover Là Gì? Tối Ưu Google Discover Trong SEO

Google Trends là gì? 11 cách sử dụng Google Trends để SEO tốt

Google Colab làm gì?

Google Colab chỉ đơn giản là một đại diện trực tuyến của Jupyter Notebook. Mặc dù Jupyter Notebook cần cài đặt trên máy tính và chỉ có thể sử dụng tài nguyên máy cục bộ, nhưng Colab là một ứng dụng đám mây chính thức để mã hóa Python. Bạn có thể viết mã Python bằng Colab trên trình duyệt web Google Chrome hoặc Mozilla Firefox của mình. Bạn cũng có thể thực thi các mã đó trên trình duyệt mà không cần bất kỳ môi trường thời gian chạy hoặc giao diện dòng lệnh nào.

Hơn nữa, bạn có thể cung cấp cho sổ ghi chép dự án Python của mình một giao diện chuyên nghiệp bằng cách thêm các phương trình toán học, đồ thị, bảng, hình ảnh và đồ họa khác. Ngoài ra, bạn có thể mã hóa hình ảnh dữ liệu bằng Python và Colab sẽ hiển thị mã trong một tài sản trực quan. Colab cho phép bạn sử dụng lại các tệp Jupyter Notebook từ GitHub. Ngoài ra, bạn cũng có thể nhập các dự án khoa học dữ liệu và máy học tương thích từ các nguồn khác. Colab xử lý nội dung đã nhập một cách hiệu quả để hiển thị mã Python rõ ràng và không có lỗi.

Các tính năng tốt nhất của Google Colab

GPU và TPU

Người dùng Colab miễn phí có quyền truy cập miễn phí vào thời gian chạy GPU và TPU trong tối đa 12 giờ. Thời gian chạy GPU của nó đi kèm với CPU Intel Xeon @ 2,2 GHz, RAM 13 GB, bộ tăng tốc Tesla K80 và VRAM GDDR5 12 GB.

Thời gian chạy TPU bao gồm CPU Intel Xeon @2,30 GHz, RAM 13 GB và TPU đám mây với sức mạnh tính toán 180 teraflop. Với Colab Pro hoặc Pro+, bạn có thể chạy thử nhiều CPU, TPU và GPU hơn trong hơn 12 giờ.

Chia sẻ sổ ghi chép

Sổ ghi mã Python chưa bao giờ được truy cập trước Colab. Giờ đây, bạn có thể tạo các liên kết có thể chia sẻ cho các tệp Colab được lưu trên Google Drive của mình. Bây giờ, hãy chia sẻ liên kết với cộng tác viên muốn làm việc với bạn. Hơn nữa, bạn cũng có thể mời các lập trình viên làm việc với mình bằng email của Google.

Cài đặt thư viện đặc biệt

Colab cho phép bạn cài đặt các thư viện không phải của Colaboratory (AWS S3, GCP, SQL, MySQL, v.v.) không có sẵn trong Đoạn mã. Tất cả những gì bạn cần làm là thêm mã một dòng với các tiền tố mã sau:

Thư viện được cài đặt sẵn

Google Colab cung cấp nhiều thư viện được cài đặt sẵn để bạn có thể nhập thư viện cần thiết từ Đoạn mã. Những thư viện như vậy bao gồm NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch, TensorFlow, Keras và nhiều thư viện ML khác.

Mã hóa cộng tác

Đồng mã hóa là không thể thiếu cho các dự án nhóm. Nó giúp nhóm của bạn hoàn thành các mốc quan trọng sớm hơn khung thời gian dự kiến. Nếu nhóm của bạn cần cộng tác trong thời gian thực trên các dự án khoa học dữ liệu và ML, thì Google Collaborative chính là công cụ.

Chỉ cần gửi liên kết có thể chỉnh sửa với cộng tác viên hoặc mời cộng tác viên viết mã nhóm. Toàn bộ sổ ghi chép Python tự động cập nhật dưới dạng mã nhóm và bạn có cảm giác đang làm việc trên Google Trang tính hoặc Tài liệu được chia sẻ.

Lưu trữ đám mây

Google Colab sử dụng hạn ngạch bộ nhớ Google Drive của bạn cho mục đích lưu tệp. Do đó, bạn có thể tiếp tục công việc từ bất kỳ máy tính nào mà bạn có thể truy cập vào tài khoản Google Drive của mình. Lưu trữ đám mây cũng hoạt động như một bản sao lưu dữ liệu của bạn khỏi mọi thảm họa.

Tích hợp GitHub

Bạn có thể liên kết tài khoản GitHub của mình với Google Colab để nhập và xuất các tệp mã một cách liền mạch. Để nhập, bạn có thể nhấn Ctrl+O và nhấp vào tab GitHub để nhận các tệp mã. Ngược lại, chỉ cần nhấp vào Lưu bản sao vào GitHub từ menu Tệp để gửi tệp tới GitHub.

Nhiều nguồn dữ liệu

Google Colaboratory hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau cho các dự án đào tạo ML và AI của bạn. Ví dụ: bạn có thể nhập dữ liệu từ máy cục bộ, gắn Google Drive vào phiên bản Colab, tìm nạp dữ liệu từ xa và sao chép kho lưu trữ GitHub vào Colab.

Kiểm soát phiên bản tự động

Giống như Google Trang tính và Tài liệu, Google Colab cũng có một trình theo dõi lịch sử đầy đủ. Mô-đun theo dõi tất cả các thay đổi được thực hiện kể từ khi tạo tệp. Bạn có thể truy cập nhật ký từ menu Tệp và nhấp vào tùy chọn Lịch sử sửa đổi.

Tại sao bạn nên chọn Google Colab?

• Google Colaboratory là một công cụ dựa trên đám mây. Bạn có thể bắt đầu mã hóa các mô hình khoa học dữ liệu và ML tuyệt vời bằng trình duyệt Chrome.
• Colab miễn phí với tài nguyên hạn chế. Tuy nhiên, bạn không nên kỳ vọng rằng mình có thể lưu trữ vô thời hạn các mô hình máy học hoặc trí tuệ nhân tạo trên cơ sở hạ tầng miễn phí của Colab.
• Nếu bạn biết cách làm việc trên Jupyter, bạn không cần phải trải qua bất kỳ quá trình học tập nào trên Google Colaboratory.
• Truy cập miễn phí vào GPU và TPU cho các mô hình học máy và khoa học dữ liệu mở rộng.
• Nó đi kèm với các thư viện khoa học dữ liệu phổ biến và được cài đặt sẵn.
• Các lập trình viên có thể dễ dàng chia sẻ sổ ghi mã với các cộng tác viên để viết mã theo thời gian thực.
• Vì Google lưu trữ sổ ghi chép trên Google Cloud nên bạn không cần phải lo lắng về việc lưu trữ và kiểm soát phiên bản tài liệu mã.
• Dễ dàng tích hợp với GitHub.
• Bạn có thể đào tạo AI bằng hình ảnh.
• Bạn cũng có thể đào tạo các mô hình về âm thanh và văn bản.
• Các nhà nghiên cứu cũng có thể chạy các chương trình TensorFlow trên Colab.

Cách sử dụng Google Colab

Bạn có thể sử dụng Google Colaboratory nếu bạn đáp ứng các yêu cầu tối thiểu sau:

• Tài khoản Google để trải nghiệm mọi tiện ích của Colab.
• Một máy tính có thể chạy trình duyệt Google Chrome hoặc Mozilla Firefox mới nhất
• Google khuyên dùng Chrome cho Colab.
• Chấp nhận các điều khoản và điều kiện sử dụng dữ liệu của Google.

Bạn có thể truy cập Google Colaboratory từ trang web chính thức của nó. Colab miễn phí; tuy nhiên, việc phân bổ nguồn lực hạn chế không phải lúc nào cũng được đảm bảo. Nếu cần thêm tốc độ và khả năng xử lý với tài nguyên được đảm bảo, bạn có thể mua Colab Pro hoặc Pro+.

Sự khác biệt giữa Google Colab và Jupyter Notebook

• Colab không cần cài đặt phần mềm trên máy cục bộ. Ngược lại, Jupyter Notebook yêu cầu cài đặt phần mềm và tài nguyên máy cục bộ để tính toán.
• Vì Colab dựa trên đám mây nên bạn có quyền kiểm soát phiên bản tự động. Ngoài ra, Google Drive tiếp tục tự động lưu sổ ghi chép Python. Ngược lại, trên Jupyter Notebook, bạn cần lưu sổ ghi chép định kỳ và quản lý kiểm soát phiên bản.
• Các tệp Colab có sẵn trên Google Drive cho mục đích sao lưu. Mặt khác, các tệp Jupyter Notebook không được sao lưu tự động.
• Bạn có thể gửi tệp Colab của mình cho bất kỳ ai, kể cả khách hàng không phải là nhà khoa học dữ liệu. Họ có thể dễ dàng mở tài liệu trên Google Colab và xem lại nội dung. Không cần cài đặt phần mềm từ phía người nhận. Ngược lại, người nhận cần cài đặt và chạy Jupyter Notebook để đọc dự án của bạn. Do đó, việc chia sẻ tệp này với các khách hàng không thuộc ngành khoa học dữ liệu trở thành một thách thức.
• Google Colaboratory đi kèm với các thư viện cần thiết cho các dự án máy học và khoa học dữ liệu. Nó cũng cung cấp cho bạn một lượng CPU, RAM, GPU và TPU nhất định trên đám mây. Vì vậy, bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Ngược lại, bạn cần tìm nguồn và cài đặt tất cả các thư viện cần thiết cho dự án của mình nếu làm việc trên ứng dụng Jupyter Notebook. Việc cài đặt quá nhiều thư viện cũng tiêu tốn tài nguyên CPU, RAM và GPU của máy cục bộ.

Thực hiện các tác vụ thông thường trên Google Colab

Tạo Notebook

• Truy cập cổng Google Colab và xem “Chào mừng bạn đến với Colab!”
• Trên menu trên cùng, bấm vào Tập tin.
• Từ menu ngữ cảnh Tệp, chọn Sổ ghi chép mới.
• Sổ tay Python mới của bạn đã sẵn sàng. Bạn có thể đổi tên tệp sổ ghi chép.

Tải lên và tải xuống tệp

Bạn có thể tải mã Python cục bộ lên Colab bằng cách làm theo các bước sau:

• Trên menu trên cùng, nhấp vào Tệp.
• Một menu ngữ cảnh sẽ mở ra với nhiều tùy chọn.
• Tìm Tải lên sổ ghi chép và nhấp vào nó.
• Bây giờ, bạn sẽ thấy một bảng điều khiển được phủ với các tùy chọn như Ví dụ, Google Drive, GitHub và Tải lên.
• Click vào tab bất kỳ và chọn nội dung code muốn upload.

Việc tải xuống dự án đang thực hiện hoặc đã hoàn thành của bạn cũng cực kỳ dễ dàng. Dưới đây là các bước:

• Nhấp vào menu Tệp nằm trên thanh menu trên cùng.
• Di con trỏ qua Tải xuống.
• Một menu ngữ cảnh sẽ mở ra với hai tùy chọn định dạng tệp tải xuống: .ipynb và .py.
• Bạn có thể chọn một định dạng ưa thích và tải xuống tệp.

Truy cập GitHub

Truy cập GitHub thật dễ dàng trong Colab. Dưới đây là những gì bạn có thể làm:

• Nhấp vào Tệp trên thanh menu trên cùng.
• Chọn Tải sổ ghi chép lên từ menu ngữ cảnh.
• Một bảng điều khiển có tab GitHub sẽ mở ra.
• Ngoài ra, bạn có thể nhấn Ctrl+O để truy cập cùng một bảng điều khiển.
• Các tùy chọn tìm kiếm GitHub là URL GitHub, tên người dùng và tên tổ chức.

Truy cập tệp cục bộ

• Nhấn Ctrl+O trên sổ tay Colab mới của bạn.
• Chọn tab Tải lên trên bảng điều khiển xuất hiện.
• Nhấp vào Chọn tệp để tìm tệp cục bộ mà bạn muốn mở trên Colab.

Truy cập Google Drive

• Nhấp vào Tệp trên menu phía trên.
• Bạn có thể chọn Mở sổ ghi chép hoặc Tải sổ ghi chép lên.
• Một bảng điều khiển sẽ xuất hiện với một tab dành cho Google Drive.
• Nhấp vào đó để truy cập tệp từ Google Drive.

Nếu bạn muốn gắn Google Drive vào phiên bản Colab của mình, hãy làm theo các bước sau:

• Bấm vào Tập tin nằm trên ngăn điều hướng bên trái.
• Chọn lệnh Mount Drive.
• Trên thông báo hiện ra, chọn Kết nối với Google Drive.
• Google sẽ yêu cầu bạn chọn một tài khoản để ủy quyền.

Lưu vào và nhập từ Google Trang tính

Bạn có thể dễ dàng lưu dữ liệu sổ ghi chép của mình vào tệp Google Trang tính để xử lý thêm. Để làm như vậy, hãy thử các bước sau:

• Nhấp vào nút Đoạn mã ở góc dưới cùng bên trái.
• Một ngăn điều hướng sẽ mở ra ở phía bên phải.
• Nhập Trang tính vào bộ lọc và bạn sẽ tìm thấy Lưu dữ liệu và Nhập đoạn mã dữ liệu.
• Nhấp đúp chuột vào tiêu đề để đưa mã vào sổ ghi chép.

Truy cập AWS S3

Bạn có thể truy cập tệp và nội dung mã hóa từ các nền tảng lưu trữ đám mây như AWS S3 và Azure Blob bằng cách sử dụng bộ chứa lưu trữ đám mây.

Để thực hiện việc này, bạn phải cài đặt ByteHub, có chức năng tải và lưu dữ liệu vào bộ nhớ đám mây. Bạn có thể chạy đoạn mã sau:

Truy cập Bộ dữ liệu Kaggle

• Truy cập tài khoản Kaggle và nhấp vào Mã thông báo API hết hạn từ phần API để xóa mã thông báo cũ.
• Tạo Mã thông báo API mới để lấy kaggle.json trên máy tính cục bộ.
• Bây giờ hãy sử dụng đoạn mã sau để cài đặt Kaggle:

Bây giờ, hãy tải tệp Kaggle.json lên cơ sở mã Python theo quy trình viết mã tiêu chuẩn.

Trên đây là tất cả những chia sẽ có Toponseek về Google Colab. Hy vọng qua bài viết này bạn sẽ có thêm nhiều kiến thức cần thiết về một công cụ rất hữu ích như Google Colab. Từ dố có thể giúp ích bạn khi thử nghiệm với các thuật toán machine learning.

>>> Xem thêm: Google Voice: Định Nghĩa, Cách Hoạt Động, Tính Năng, Cách Cài Đặt