در دنیای امروز که علم داده، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها نقش مهمی در پیشرفت فناوری ایفا می‌کنند، ابزارهایی که امکان اجرای کدهای پیچیده را بدون نیاز به سخت‌افزار قدرتمند فراهم می‌کنند اهمیت زیادی دارند. یکی از این ابزارهای قدرتمند Google Colaboratory یا به اختصار گوگل کولب است.
گوگل کولب سرویس رایگان ابری گوگل است که کاربران را قادر می‌سازد بدون نیاز به نصب نرم‌افزارهای اضافی در محیطی مبتنی بر Jupyter Notebook کدنویسی کنند. در این مقاله از وبلاگ اهورا با ویژگی‌ها، مزایا و نحوه استفاده از گوگل کولب آشنا خواهیم شد.
گوگل کولب چیست؟
Google Colaboratory یا به اختصار گوگل کولب پلتفرم ابری رایگانی است که توسط گوگل توسعه داده شده و به کاربران امکان می‌دهد تا کدهای پایتون را در محیطی تعاملی اجرا کنند. سرویس گوگل کولب بر پایه‌ی Jupyter Notebook (ژوپیتر نوت بوک) طراحی شده و به محققان، دانشجویان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بدون نیاز به تنظیمات پیچیده و خرید سخت‌افزار قدرتمند، پروژه‌های خود را در فضای ابری اجرا کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته‌ی گوگل کولب دسترسی به منابع سخت‌افزاری قوی مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسوری (TPU) است که به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را با سرعت بیشتری آموزش دهند.
گوگل کولب علاوه‌بر رایگان بودن، کاربران را قادر می‌سازد تا فایل‌های خود را مستقیما از Google Drive بارگذاری و از کتابخانه‌های معروف پایتون مانند TensorFlow، PyTorch، Pandas و NumPy بدون نیاز به نصب استفاده کنند.
ویژگی‌های کلیدی گوگل کولب
گوگل کولب امکانات متعددی در اختیار کاربران قرار می‌دهد که آن را به یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌های ابری برای برنامه‌نویسان، پژوهشگران و دانشجویان تبدیل کرده است. در ادامه برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های سرویس گوگل کولب را بررسی می‌کنیم.
1. دسترسی رایگان به GPU و TPU
یکی از جذاب‌ترین امکانات گوگل کولب ارائه‌ی سخت‌افزار قدرتمند مانند واحد پردازش گرافیکی (سرور gpu چیست؟) و واحد پردازش تانسوری (tpu چیست؟) به‌صورت رایگان است که اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بسیار سریع‌تر می‌کند.
2. محیط ابری و بدون نیاز به نصب نرم‌افزار
برای استفاده از گوگل کولب نیازی به نصب پایتون یا کتابخانه‌های مرتبط ندارید؛ کافی است به اینترنت متصل شوید و ازطریق مرورگر کدنویسی را شروع کنید.
3. پشتیبانی از Jupyter Notebook
گوگل کولب از فرمت Jupyter Notebook استفاده می‌کند که شامل کدهای اجرایی، متون توضیحی، نمودارها و خروجی‌های تعاملی در یک فایل است و یادگیری و همکاری را تسهیل می‌کند.
4. یکپارچگی با Google Drive و GitHub
کاربران می‌توانند نوت‌بوک‌های خود را در Google Drive ذخیره یا از مخازن GitHub برای بارگذاری و اشتراک‌گذاری کدها استفاده کنند.
5. نصب خودکار کتابخانه‌های پایتون
بسیاری از کتابخانه‌های پرکاربرد مانند NumPy، Pandas، TensorFlow، PyTorch و OpenCV از پیش نصب شده‌اند و کاربران می‌توانند کتابخانه‌های موردنیاز خود را با استفاده از دستور pip install به‌راحتی نصب کنند.
6. امکان اجرای کد در پس‌زمینه
گوگل کولب می‌تواند اسکریپت‌ها را در پس‌زمینه اجرا کند و اگر از صفحه‌ی مرورگر خارج شوید، بعدا می‌توانید خروجی‌ها را مشاهده کنید.
7. پشتیبانی از Markdown و LaTeX
برای مستندسازی و نمایش فرمول‌های ریاضی، گوگل کولب از Markdown و LaTeX پشتیبانی می‌کند که برای تهیه‌ی گزارش‌های علمی و آموزشی بسیار مفید هستند.
راهنمای استفاده از گوگل کولب
برای استفاده از گوگل کولب کاربران باید با مراحل ثبت‌نام، تنظیمات اولیه و منوهای آن آشنا شوند. در ادامه مراحل اصلی استفاده از گوگل کولب را مرور می‌کنیم.
- با حساب کاربری گوگل خود وارد سایت Google Colab شوید. برای ایجاد نوت‌بوک جدید روی گزینه New Notebook کلیک کنید.
- صفحه‌ی جدیدی با یک سلول کد (Code Cell) باز می‌شود که می‌توانید در آن کدنویسی خود را شروع کنید.
- Google Colab مشابه Jupyter Notebook کار می‌کند. می‌توانید در سلول‌های کد، اسکریپت‌های پایتون را نوشته و با کلیک روی دکمه Run خروجی را ببینید. همچنین می‌توانید سلول‌های متنی را برای توضیحات و مستندات اضافه کنید.
- Google Colab کتابخانه‌های رایج مانند numpy و pandas و matplotlib را به‌صورت پیش‌فرض دارد. می‌توانید از کد pip install library_name برای نصب کتابخانه جدید استفاده کنید.
- کتابخانه در همان جلسه (Session) نصب می‌شود و پس از بستن نوت‌بوک حذف شده و باید دوباره نصب شود.
- برای اجرای محاسبات سنگین می‌توانید از GPU یا TPU استفاده کنید. برای تغییر سخت‌افزار اجرایی به مسیر Runtime و سپس Change runtime type بروید و گزینه‌ی موردنظر را انتخاب کنید. این کار باعث افزایش سرعت اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌های سنگین می‌شود.
- فایل‌های Colab به‌صورت خودکار در گوگل Drive ذخیره می‌شوند و می‌توانید آنها را دانلود کنید. برای دانلود از منوی File گزینه Download .ipynb یا Download .py را انتخاب کنید.
- برای اشتراک‌گذاری پروژه مثل دیگر فایل‌های داک می‌توانید دیگران را به پروژه اضافه کرده یا لینک را برایشان ارسال کنید.
کاربردهای گوگل کولب
گوگل کولب به‌دلیل امکانات گسترده و دسترسی رایگان به منابع سخت‌افزاری در زمینه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ادامه برخی از مهم‌ترین کاربردهای سرویس گوگل کولب را بررسی می‌کنیم.
1. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
یکی از اصلی‌ترین کاربردهای گوگل کولب اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و هوش مصنوعی (هوش مصنوعی چیست؟) است. پژوهشگران و توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های خود را با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch آموزش داده و آزمایش کنند.
2. تحلیل داده و پردازش اطلاعات
گوگل کولب ابزار قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها و انجام پردازش‌های آماری است. با کمک کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy و Matplotlib می‌توان داده‌ها را پردازش، تحلیل و مصورسازی کرد.
3. آموزش و تدریس برنامه‌نویسی
به‌دلیل محیط ساده و بدون نیاز به نصب نرم‌افزار، گوگل کولب گزینه‌ای عالی برای تدریس و یادگیری برنامه‌نویسی به‌ویژه زبان پایتون، در مدارس و دانشگاه‌ها است.
4. پروژه‌های تحقیقاتی و علمی
پژوهشگران می‌توانند از گوگل کولب برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده، شبیه‌سازی‌ها و تحلیل داده‌های علمی استفاده کنند بدون اینکه نگران محدودیت‌های سخت‌افزاری باشند.
5. اشتراک‌گذاری و همکاری تیمی
گوگل کولب امکان اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها را فراهم می‌کند به‌طوری که چندین نفر می‌توانند هم‌زمان روی یک پروژه کار کنند. ویژگی اشتراک‌گذاری در گوگل کولب می‌تواند همکاری در پروژه‌های تحقیقاتی، صنعتی و دانشگاهی را بسیار ساده‌تر کند.
6. اجرای اسکریپت‌های خودکار و ربات‌های پردازشی
کاربران می‌توانند از گوگل کولب برای اجرای خودکار اسکریپت‌ها، پردازش داده‌های حجیم و حتی ساخت ربات‌های پردازشی برای کارهای تکراری استفاده کنند.
GPU و TPU در گوگل کولب
همانطور که پیش‌تر گفتیم، یکی از ویژگی‌های قدرتمند گوگل کولب امکان استفاده رایگان از واحد پردازش گرافیکی (سرور gpu ) و واحد پردازش تانسوری (TPU) است، که به کاربران کمک می‌کند تا محاسبات سنگین را با سرعت بیشتری انجام دهند، به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش داده‌های حجیم.
1. GPU (واحد پردازش گرافیکی) چیست؟
GPU یا کارت گرافیک، پردازنده‌ای است که بهینه‌سازی شده تا پردازش‌های موازی و محاسبات عددی را سریع‌تر انجام دهد. در یادگیری عمیق، GPUها برای پردازش ماتریس‌های بزرگ و انجام عملیات پیچیده‌ی ریاضی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در گوگل کولب، می‌توان از GPUهای NVIDIA برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کرد.
2. TPU (واحد پردازش تانسوری) چیست؟
TPU یا Tensor Processing Unit نوعی سخت‌افزار اختصاصی است که توسط گوگل طراحی شده و مخصوص اجرای مدل‌های یادگیری عمیق مبتنی‌بر TensorFlow است. TPUها در پردازش‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل‌های یادگیری عمیق کارایی بالاتری نسبت به GPUها دارند، زیرا به‌صورت سفارشی برای این نوع وظایف طراحی شده‌اند.
چگونه در گوگل کولب از GPU یا TPU استفاده کنیم؟
برای فعال‌سازی GPU یا TPU در گوگل کولب مراحل زیر را انجام دهید:
- از منوی Edit گزینه‌ی Notebook settings را انتخاب کنید.
- در بخش Hardware accelerator گزینه‌ی GPU یا TPU را انتخاب کنید.
- روی Save کلیک کنید تا تغییرات اعمال شوند.
GPU بهتر است یا TPU؟
- اگر از TensorFlow برای یادگیری عمیق استفاده می‌کنید، TPU گزینه بهتری است زیرا برای این کار بهینه شده است.
- اگر از PyTorch یا سایر کتابخانه‌ها استفاده می‌کنید، GPU عملکرد بهتری خواهد داشت.
- برای کارهای گرافیکی و محاسبات عمومی نیز GPU مناسب‌تر است.
به‌طور کلی بسته به نوع پروژه و نیازهای محاسباتی می‌توان از یکی از دو گزینه‌ی GPU و TPU استفاده کرد تا عملکرد بهینه‌تری داشت.
نحوه‌ی استفاده از گوگل کولب
برای استفاده از گوگل کولب کاربران باید با مراحل ثبت‌نام، تنظیمات اولیه و روش‌های تعامل آشنا شوند. در ادامه مراحل اصلی استفاده از گوگل کولب را بررسی می‌کنیم.
- برای استفاده از Google Colab ابتدا به سایت Google Colab مراجعه کنید. سپس وارد حساب Google خود شوید و برای ایجاد یک نوت‌بوک جدید روی گزینه New Notebook کلیک کنید. صفحه‌ی جدیدی با یک سلول کد (Code Cell) باز می‌شود که می‌توانید در آن کدنویسی خود را شروع کنید.
- Google Colab مشابه Jupyter Notebook کار می‌کند. می‌توانید در سلول‌های کد، اسکریپت‌های پایتون را اجرا کنید و با فشردن کلید‌های Shift + Enter یا کلیک روی دکمه Run، خروجی را مشاهده کنید. همچنین می‌توانید سلول‌های متنی را برای توضیحات و مستندات اضافه کنید.
- Google Colab برخی از کتابخانه‌های رایج مانند numpy و pandas و matplotlib را به‌صورت پیش‌فرض دارد. اما اگر به کتابخانه‌ای نیاز دارید که از قبل نصب نشده، می‌توانید از کد pip install library_name برای نصب کتابخانهی موردنظر خود استفاده کنید.
در کد بالا به جای library_name باید اسم کتابخانهی موردنظر خود را جایگذاری کنید تا نصب شود. به این نکته نیز توجه کنید که کتابخانه در همان جلسه (Session) نصب می‌شود و پس از بستن نوت‌بوک حذف شده و باید دوباره نصب شود.
- برای اجرای محاسبات سنگین می‌توانید از GPU یا TPU استفاده کنید. برای تغییر سخت‌افزار اجرا، به مسیر Runtime و سپس Change runtime type بروید و گزینه‌ی موردنظر را انتخاب کنید. این کار باعث افزایش سرعت اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌های سنگین می‌شود.
- فایل‌های Google Colab به‌صورت خودکار در Google Drive ذخیره می‌شوند اما می‌توانید آنها را به‌صورت دستی نیز دانلود کنید. برای دانلود دستی کافی است از بخش File گزینه‌ی Download .ipynb یا Download .py را انتخاب کنید. همچنین برای اشتراک‌گذاری می‌توانید مانند Google Docs، لینک پروژه‌ی خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.
اهورا کولب یک پلتفرم پردازش گرافیکی قدرتمند برای محاسبات علمی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی است. حالا تصور کنید که این ابزار بی‌نظیر بدون نیاز به نصب یا تنظیمات پیچیده و به‌صورت آنلاین و ساعتی در اختیار شما باشد! با پرداخت هزینه کم ساعتی، کاربران می‌توانند از امکانات متنوع آن بسته به نیازشان بهره ببرند.
محدودیت‌های گوگل کولب
گوگل کولب با همه‌ی خوبی‌هایش، گاهی اوقات می‌تواند دست‌وپاگیر شود. این پلتفرم محدودیتهایی دارد که پیش از استفاده باید بشناسید.
محدودیت زمانی جلسات
هر نوت‌بوک رایگان حداکثر ۱۲ ساعت سرپا می‌ماند و اگر پروژه‌تان بیش از این طول بکشد، گوگل کولب وسط کار چراغش را خاموش می‌کند. یعنی ممکن است وسط آموزش مدلی با دیتاست سنگین و زمانی که هنوز به دقت کافی نرسیده، ناچار شوید همه‌چیز از اول شروع کنید. البته اگر زودتر از موعد رم ۱۲ گیگابایتی آن پر نشود و با خطای MemoryError مواجه نشوید.
نبود کنترل کامل روی سرور
هرچند گوگل کولب GPU و TPU رایگان در اختیارتان می‌گذارد، اما این منابع همیشه در دسترس نیستند. گاهی باید در صف منتظر بمانید یا با سخت‌افزار ضعیف‌تر سر کنید. اگر هم بخواهید از منابع قوی‌تر استفاده کنید، باید دست به جیب شده و نسخه پولی را بخرید.
وابستگی به اینترنت
بدون اینترنت پرسرعت و پایدار، گوگل کولب به دفترچه یادداشتی ساده تبدیل می‌شود. اگر وسط کار اینترنت قطع شود و فایل‌ها را روی گوگل درایو ذخیره نکرده باشید؛ همه چیز دود شده و زحماتتان به هدر می‌رود.
دردسرهای آدرس IP
هر بار که یک نوت‌بوک جدید باز می‌کنید، انگار از صفر شروع کرده‌اید. باید دوباره فایل‌های حجیم را از درایو گوگل مانت کنید، رمز عبور بدهید و کلی وقتتان هدر برود. تازه اگر IP ایران دردسرساز نشود و وسط کار دسترسی‌تان را قطع نکنند.
نگرانی‌های حریم خصوصی
وقتی داده‌های حساس یا پروژه‌های محرمانه‌ای دارید، استفاده از گوگل کولب مثل این است که اطلاعاتتان را روی بیلبورد تبلیغاتی وسط شهر نصب کنید. گوگل به هر حال داده‌های شما را می‌بیند و این برای خیلی‌ها نگران‌کننده است.
اهورا کولب یک پلتفرم پردازش گرافیکی قدرتمند برای محاسبات علمی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی است. حالا تصور کنید که این ابزار بی‌نظیر بدون نیاز به نصب یا تنظیمات پیچیده و به‌صورت آنلاین و ساعتی در اختیار شما باشد! با پرداخت هزینه کم ساعتی، کاربران می‌توانند از امکانات متنوع آن بسته به نیازشان بهره ببرند.
مزایای استفاده از اهورا کولب
حالا که از محدودیت‌های گوگل کولب گفتیم، بد نیست نگاهی هم به گزینه‌های دیگر بیندازیم، اهورا کولب با زیرساخت بومی و هزینه به مراتب ارزان‌تر آمده تا این چالش‌ها را برای کاربران ایرانی هموار کند.
دسترسی آسان و بی‌دردسر
کافی است مرورگرتان را باز کنید، وارد سایت اهورا کولب شوید و بعد از چند کلیک ساده، محیط کدنویسی شما آماده است. نیازی به تغییر IP، نصب نرم‌افزارهای پیچیده یا آپدیت دستی نیست. همه‌چیز آنلاین، به‌روز و مهیای استفاده شماست.
منابع ثابت و قابل پیش‌بینی
در اهورا کولب خبری از محدودیت زمان اجرا نیست و تا هر زمان که بخواهید روی پروژه کار کرده و مدل را آموزش می‌دهید. اهورا کولب از همان ابتدا سخت‌افزار مشخصی را در اختیارتان می‌گذارد؛ نه امروز Tesla و فردا K80. پلن هر چه باشد، همان است که روی سایت می‌بینید و خیال‌تان راحت است پروژه بین زمین و هوا نمی‌ماند.
آزادی عمل
اگر با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی کار می‌کنید؛ پشتیبانی از زبان‌های مختلف مثل R و Julia در کنار پایتون فراهم است. علاوه بر این محیط تعاملی ژوپیتر لب (JupyterLab) در دسترس شماست که نسبت به ژوپیتر نوت‌بوک کلاسیک بسیار مدرن‌تر است و دست کاربر را برای مدیریت هم‌زمان چند نوت‌بوک و ترمینال باز می‌گذارد.
یکپارچگی با ابزارهای محبوب
در اهورا کولب هر لایبرری یا پکیجی خواستید نصب می‌کنید و دیگر خبری از خطای «Operation not permitted» نیست. گوگل کولب فقط از طریق مرورگر کار می‌کند ولی اهورا مثل سیستم شخصی در اختیارتان است.
با VSCode لوکال وصل شوید، از SSH استفاده کنید یا حتی از VNC برای دسکتاپ کامل لینوکسی بهره ببرید. حتی می‌توانید نوت‌بوک‌های قدیمی گوگل کولب را مستقیم داخلش ایمپورت کنید و با امکانات جدید پروژه‌ها را ادامه دهید.
ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده
اهورا کولب با پشتیبانی از کتابخانه‌هایی مثل تنسورفلو، پای‌تورچ و پانداس، بهشت تحلیلگران داده و متخصصان یادگیری ماشین است. می‌توانید داده‌ها را مصورسازی کنید، نمودار بکشید و مدل‌های پیچیده را بدون دغدغه اجرا کنید. همه‌چیز در محیطی یکپارچه و ساده جمع شده است.
همکاری تیمی و انعطاف‌پذیری
در این پلتفرم به راحتی می‌توانید پروژه‌هایتان را با دیگر اعضای تیم به اشتراک بگذارید. نوت‌بوک‌ها را با همکاران ویرایش کنید، روی بخش‌های مختلف کامنت بگذارید، از ابزارهایی مثل گیت استفاده کرده و به سرویس‌های ابری مثل AWS متصل شوید.
مقایسه Google Colab و Jupyter Notebook
Google Colab و Jupyter Notebook هر دو محیط‌هایی برای اجرای کدهای پایتون به‌صورت نوت‌بوک تعاملی هستند. این ابزارها به‌ویژه برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و آموزش برنامه‌نویسی بسیار پرکاربرد هستند. هرچند که شباهت‌های زیادی بین این دو وجود دارد، اما تفاوت‌های کلیدی نیز با یکدیگر دارند که در ادامه آنها را در زمینه‌های مختلف با هم بررسی می‌کنیم.
1. نصب و اجرا
Google Colab سرویسی ابری بوده و کاربران می‌توانند بدون نیاز به نصب ژوپیترنوت بوک، مستقیما ازطریق مرورگر از آن استفاده کنند. در مقابل Jupyter Notebook به‌صورت محلی اجرا می‌شود و برای استفاده از آن باید پایتون و Jupyter را روی سیستم خود نصب کنید. تفاوت در نصب باعث شده است که گوگل کولب برای کاربرانی که نمی‌خواهند نرم‌افزارهای اضافی نصب کنند، گزینه‌ی بهتری باشد.
2. سخت‌افزار و منابع پردازشی
گوگل کولب به کاربران امکان استفاده رایگان از GPU و TPU را می‌دهد. استفاده رایگان از سخت‌افزارهای قوی، برای بسیاری از کاربران جهت اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق حائز اهمیت است. در مقابل Jupyter Notebook از سخت‌افزار محلی کاربر استفاده می‌کند و برای انجام پردازش‌های سنگین نیاز به سیستم قدرتمند دارد.
3. ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری
در Google Colab، نوت‌بوک‌ها به‌صورت خودکار در Google Drive ذخیره می‌شوند و به‌راحتی قابل اشتراک‌گذاری هستند. ویژگی ذخیره‌سازی گوگل کولب باعث شده که همکاری تیمی روی پروژه‌ها بسیار آسان‌تر شود. اما در Jupyter Notebook فایل‌ها به‌صورت محلی ذخیره می‌شوند و برای اشتراک‌گذاری باید آنها را به‌صورت دستی در GitHub، درایو یا سایر سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری آپلود کرد.
4. پشتیبانی از کتابخانه‌ها
هر دو محیط از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند NumPy، Pandas، TensorFlow و PyTorch پشتیبانی می‌کنند. اما در گوگل کولب، بسیاری از این کتابخانه‌ها از قبل نصب شده‌اند در حالی که در Jupyter Notebook باید آنها را به‌صورت دستی نصب کنید.
5. کارایی و سرعت
Jupyter Notebook روی سیستم محلی اجرا می‌شود و سرعت آن وابسته به سخت‌افزار کاربر است. اما در گوگل کولب پردازش‌ها در سرورهای گوگل انجام می‌شوند که ممکن است در برخی موارد سریع‌تر باشد. البته در کولب محدودیتهایی مانند قطع اتصال بعد از مدتی عدم فعالیت نیز وجود دارد که در Jupyter Notebook چنین محدودیتی دیده نمی‌شود.
6. سطح دسترسی و امنیت
Jupyter Notebook به کاربر امکان دسترسی کامل به سیستم‌عامل و فایل‌های محلی را می‌دهد، اما در گوگل کولب دسترسی کامل به سیستم‌عامل و فایل‌های محلی محدودتر است. اگر نیاز دارید روی داده‌های محلی خود کار کنید، Jupyter گزینه بهتری است، اما اگر به محیطی ابری و در دسترس نیاز دارید، گوگل کولب پیشنهاد می‌شود.
7. بین Google colab و Jupyter notebook کدام را باید انتخاب کنیم؟
اگر به محیطی ساده، رایگان و بدون نیاز به نصب با قابلیت اجرای پردازش‌های سنگین نیاز دارید، Google Colab گزینه مناسبی است. اما اگر می‌خواهید به‌صورت آفلاین کار کنید، کنترل بیشتری روی منابع داشته باشید و بدون محدودیت زمانی دستورات را اجرا کنید، Jupyter Notebook انتخاب بهتری است. در نهایت انتخاب بین Goggle colab و Jupyter notebook بستگی به نیازهای شما و نوع پروژه‌ای که روی آن کار می‌کنید دارد.
جمع‌بندی
Google Colab با ارائه سخت‌افزار رایگان، امکان اشتراک‌گذاری آسان و اجرای آنلاین، گزینه‌ای عالی برای پروژه‌های تیمی و محاسبات سنگین به‌شمار می‌رود. کاربران به‌راحتی می‌توانند روی این پلتفرم کتابخانه‌های موردنیاز خود را نصب و کدهای برنامه‌نویسی پیچیده را اجرا کنند.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. آیا Google Colab کاملا رایگان است؟
بله، نسخه پایه‌ی Google Colab کاملا رایگان است و به شما امکان استفاده از CPU و GPU و TPU ارائه شده توسط گوگل را می‌دهد، اما برای دریافت سخت‌افزارهای قوی‌تر و محدودیت‌های کمتر، می‌توانید نسخه Colab Pro یا Pro+ را خریداری کنید.
2. آیا می‌توان از Google Colab به‌صورت آفلاین استفاده کرد؟
خیر، Google Colab ابزاری ابری است و برای اجرا به اتصال اینترنت نیاز دارد. اگر به محیطی آفلاین نیاز دارید، بهتر است از Jupyter Notebook استفاده کنید.
3. چگونه می‌توان فایل‌های خود را بین Google Colab و Jupyter Notebook جابه‌جا کرد؟
می‌توانید فایل‌های ipynb را مستقیما بین دو محیط منتقل کنید. برای انتقال فایل می‌توانید از Google Drive برای ذخیره و انتقال فایل‌ها در Colab و از Jupyter Notebook برای اجرای آنها در سیستم محلی استفاده کنید. همچنین امکان استفاده از GitHub برای مدیریت نوت‌بوک‌ها در هر دو ابزار وجود دارد.
منابع: geeksforgeeks و bytexd
