Jupyter Notebook deneyiminiz seviye atlamak üzere
Google Colab , tamamen bulutta çalışan ücretsiz, tarayıcı tabanlı bir dizüstü bilgisayar ortamıdır. Google Dokümanlar'a benzer bir arayüze sahiptir ve oyunun kurallarını değiştirir.
İlk olarak, daha önce Colab kullanmadıysanız, kaçırıyorsunuz demektir. İşte bunun birkaç nedeni:
- Sunucusuz : Colab, tarayıcıda anında tamamen sunucusuz bir Jupyter Not Defterini açmanıza olanak tanır. Bu, donanım sağlama, Python sürümünüz ve yolunuz veya Windows, MacOS veya hatta bir telefon kullanıyorsanız endişelenmenize gerek olmadığı anlamına gelir!
- Paylaşma: Not defterini tıpkı bir Google Dokümanı gibi sorunsuz bir şekilde paylaşabilirsiniz.
- Ücretsiz GPU: Tek tuşla ücretsiz GPU. Benim için harika çünkü bir MacBookAir'e sahibim ve kesinlikle orada GPU yok.
- Sürüm Kontrolü : Not defterleriniz çok sayıda yorumlanmış kodla dağınık mı? Bu da zihninizi karıştırır. Colab ile, istediğiniz herhangi bir kodu silebilirsiniz çünkü her kaydettiğinizde, Colab geri dönebileceğiniz bir sürümü sizin için saklar. cmd / ctrl + G, düzeltme geçmişinizi açar ve geçmiş revizyonlarınızı adlandırabilirsiniz. Bu şekilde eski kodu silmekte ve dizüstü bilgisayarınızı temiz tutmakta her zaman özgür hissedersiniz.
- Klavye Kısayolları : BİRÇOK klavye kısayolu vardır. Araç çubuğundaki Araçlar seçeneğinin altını kontrol etmeniz yeterlidir. En iyisi, hepsi tamamen yapılandırılabilir. Yeni hücre eklemek için kısayolları çok kullanıyorum.
- Bir kod hücresinin üstüne “ # @ title Bu bir Blok” yazın : Hücreniz bir başlıkla sıkıştırılabilir hale geldi. Bu, dizüstü bilgisayarınızı temizlemenin harika bir yoludur.
- Bir metin hücresine " ### Bölüm Başlığı " koyun : Bir sonraki metin kutusuna kadar her şeyi "###" daraltarak yapacaktır, böylece tüm bölümleri daraltabilirsiniz.
- Formlar: Kod hücresinin sağ üst kısmındaki üç noktayı ve ardından "Form Ekle" yi tıklayarak herhangi bir kod olmadan kaydırıcı, açılır menüler ve diğer form öğelerini ekleyebilirsiniz. Bu, not defterinizle etkileşim kurmak isteyen diğer kişilerin kodu düzenlemek zorunda kalmadan bunu yapmalarına olanak tanır.
Kullanıcıların model parametrelerini ayarlamasına izin vermek için form kaydırıcılarını kullanma.
Seedbank :
Google, bir düğmeyi tıklatarak açıp çalıştırabileceğiniz, colablerde barındırılan derin öğrenme ve veri bilimi kavramlarının kanıtı için eksiksiz bir havuza sahiptir. GAN sentezleyici
kimse?
GPU kullanın:
Çalışma Zamanı -> Çalışma Zamanı Türünü Değiştir'e gidin ve GPU'yu seçin. Voila! Artık bir GPU'nuz var. Derin öğrenme ve paralelleştirilebilir veri bilimi algoritmalarından bazıları için gereklidir (herhangi biri XGBoost ??) Hazır oradayken, daha fazla RAM ekleyebilirsiniz. Çalışma Zamanı Türünü Değiştir'e tıkladıktan sonra, daha fazla RAM'e geçme seçeneği vardır.
Colab Pro:
Colab'ın zaman aşımı ve kullanım sınırları var (bunlar oldukça büyük, günde on saat gibi). Ancak kendinizi bunlarla karşılaştığınızda bulursanız, Colab Pro için ayda 10 ABD doları ödeyebilirsiniz, bu da size daha uzun çalışma süreleri ve daha güçlü GPU'lara daha iyi erişim sağlar. Bunu derin öğrenme projem için satın aldım ve bu harika!
Yorum Yapma Özelliği:
Google Dokümanlar'da nasıl yorum bırakabileceğinizi biliyor musunuz? Bunu artık Colab'da da yapabilirsiniz! Bu harika, çünkü dizüstü bilgisayarlar gerçekten yarı kodlama ortamları ve yarı raporlar. Bulgularınızı başkalarıyla kolayca paylaşın ve onlar doğrudan not defterinize yorum yapabilirler!
Otomatik Tamamlama:
Tüm bu Matplotlib veya NumPy işlevlerini ve işlev argümanlarını hatırlamakta sorun mu yaşıyorsunuz? Colab otomatik tamamlama yapar, böylece yazmaya başlamanız gerekir; ve size yazarken işlev adının geri kalanını, bağımsız değişkenleri ve tüm belgeleri gösterecektir.
Linter
- Autoformatting : “ctrl + f“vurabilir ve kod aut0 biçimlendirilmiş olacağını olsa güzel olmaz mı?
- Vscode gibi Git göstergeleri : Son kaydetmenizden bu yana hangi satırları değiştirdiğinizi ve eklediğinizi görmek güzel olmaz mıydı? Bunun gibi:
: Linterin ya kırılacağını ya da kötü / işe yaramaz bir kod olduğunu bildiği bir şeyi yaparken bu kırmızı dalgalı çizgileri almayı çok isterim.
- Yakın zamanda bir derin öğrenme projesi üzerinde 40 saatten fazla çalıştım; ve kod tabanı büyüdükçe (bu, veri biliminden çok derin öğrenmede olur), bir dizüstü bilgisayarla yönetmek zorlaştı.
- Çok fazla RAM veya GPU kullanırsanız oturumunuz çöker ve tüm kodunuzu yeniden çalıştırmanız gerekir. Bir süre hareketsiz kaldıktan sonra da zaman aşımına uğrar.
- Google Drive'ınızdaki dosyalara erişmek istiyorsanız, sürücünüzü her bağladığınızda bunu yapmanız gerekir. Can sıkıcı olabilir.