گوگل کولب (Google Colab) چیست؟ کاربرد،مزایا و نحوه استفاده

برای افراد تازه‌کاری که به دنبال کسب تجربه در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند، دسترسی به داده‌های بزرگ یا قدرت پردازشی وسیع برای پردازش بارهای کاری ممکن است چالش‌برانگیز باشد. یکی از راه‌حل‌های موثر برای غلبه بر این مشکل، استفاده از گوگل کولب است. گوگل کولب یک پلتفرم رایگان از گوگل است که منابع قدرتمندی مانند GPU ها، TPU ها و کتابخانه‌های پایتون را در اختیار شما قرار می‌دهد تا بتوانید تجربه کسب کرده و مهارت‌های خود را در این حوزه تقویت کنید. در این آموزش، با این موضوع آشنا خواهید شد که Google Colab چیست و به چه منظور استفاده می‌شود. پس تا پایان همراه ما باشید.

Google Colab چیست؟

گوگل کولب (Google Colab) مخفف Colaboratory، یک پلتفرم رایگان مبتنی بر فضای ابری است که توسط گوگل ارائه می‌شود و به شما این امکان را می‌دهد که کدهای پایتون را به صورت مشترک در محیط Jupyter Notebook بنویسید و اجرا کنید. گوگل کولب بر اساس کدهای پروژه Jupyter ساخته شده است و از همان محیط و قابلیت‌های مشابه ژوپیتر نوت بوک بهره‌ می‌برد. با این حال، کولب در حال حاضر فقط از زبان پایتون پشتیبانی می‌کند، در حالی که دفترچه‌های Jupyter از چندین زبان برنامه‌نویسی مانند Python، Julia و R پشتیبانی می‌کنند.

با استفاده از گوگل کولب، می‌توانید بدون نیاز به نصب هیچ نرم‌افزار محلی، به راحتی دفترچه‌های Jupyter را ایجاد و اجرا کنید. یکی از مزایای اصلی گوگل کولب این است که تمام پردازش‌ها و محاسبات در فضای ابری گوگل انجام می‌شود؛ بنابراین نیازی به سخت‌افزار قدرتمند یا نصب محیط‌های پیچیده ندارید. علاوه بر این، Google Colab این امکان را به شما می‌دهد که پروژه‌های خود را به سادگی با دیگران به اشتراک بگذارید و به طور همزمان با تیم‌های دیگر بر روی یک پروژه کار کنید، درست مشابه آنچه که در گوگل داکس برای اسناد انجام می‌دهید.

پس می‌توان گفت، که گوگل کولب یک محیط مجازی است که به شما این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به سخت‌افزار قدرتمند یا نصب نرم‌افزارهای پیچیده، از منابع ابری گوگل بهره‌برداری کرده و کدهای خود را به راحتی اجرا و آزمایش کنید.

مزایای گوگل کولب

گوگل کولب با وجود ویژگی‌های منحصر به فردی که دارد، به ابزاری محبوب برای دانشمندان داده، پژوهشگران و متخصصان یادگیری ماشین تبدیل شده است. اکنون که متوجه شدید گوگل کولب چیست، در ادامه به برخی از مهم‌ترین مزایای این پلتفرم می‌پردازیم:

دسترسی رایگان به GPUها و TPUها

 یکی از بزرگترین مزایای گوگل کولب، دسترسی رایگان به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تنسور (TPU) است. این ویژگی برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و پردازش داده‌های حجیم که نیاز به قدرت محاسباتی زیادی دارند، بسیار مفید است. با این منابع قدرتمند، شما می‌توانید مدل‌های خود را سریع‌تر آموزش داده و به نتایج دقیق‌تری دست یابید.

عدم نیاز به تنظیمات پیچیده

کولب در فضای ابری گوگل اجرا می‌شود، بنابراین دیگر نیازی به نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای مختلف در کامپیوتر خود ندارید. این ویژگی باعث می‌شود که شما به راحتی بتوانید کد نویسی کنید، بدون اینکه نیاز به زمان یا دانش فنی برای آماده‌سازی محیط توسعه داشته باشید.

امکان ویرایش همزمان و همکاری

Google Colab این امکان را به شما می‌دهد که به صورت همزمان با دیگران روی یک دفترچه کار کنید. مشابه به کار با گوگل داکس، کاربران مختلف می‌توانند به طور همزمان کد را ویرایش کنند و نتایج را مشاهده نمایند. این ویژگی به‌ویژه برای پروژه‌های گروهی و همکاری‌های تیمی در زمینه‌های تحقیقاتی و علمی بسیار مفید است.

یکپارچگی با گوگل درایو

کولب به طور کامل با گوگل درایو یکپارچه شده است. شما می‌توانید دفترچه‌های خود را مستقیماً در حساب گوگل درایو ذخیره کنید، بنابراین همیشه به آن‌ها دسترسی دارید و می‌توانید آن‌ها را به راحتی با دیگران به اشتراک بگذارید. این امکان، به‌ویژه برای کار با پروژه‌های طولانی‌مدت و ذخیره‌سازی داده‌ها بسیار ارزشمند است.

پشتیبانی از کتابخانه‌های محبوب پایتون

Colaboratory به طور پیش‌فرض بسیاری از کتابخانه‌های معروف و کاربردی پایتون را برای یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها و تجسم داده‌ها مانند TensorFlow، PyTorch، Keras، Matplotlib و غیره در اختیار شما قرار می‌دهد. این باعث می‌شود که شما نیازی به نصب مجدد این کتابخانه‌ها نداشته باشید و مستقیماً از آن‌ها در پروژه‌های خود بهره‌مند شوید.

اشتراک‌گذاری آسان و دسترسی چند‌گانه

Google Colab به راحتی امکان اشتراک‌گذاری دفترچه‌ها را به‌صورت لینک فراهم می‌آورد. شما می‌توانید دفترچه‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید و همزمان مشاهده یا ویرایش آن‌ها را انجام دهید. این ویژگی برای همکاری‌های تیمی و ارائه نتایج در جلسات گروهی بسیار کارآمد است.

موارد استفاده از گوگل کولب

همانطور که در بخش گوگل کولب چیست اشاره شد، این پلتفرم برای ایجاد یک محیط تعاملی برای آزمایش، تحلیل داده‌ها و آموزش مدل‌ها طراحی شده است. در ادامه به برخی از قابلیت‌های پلتفرم می‌پردازیم که می‌توانید از آن‌ها در پروژه‌های خود بهره‌برداری کنید:

• آموزش شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی تصاویر و ویدئوها: با استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow یا PyTorch، می‌توانید شبکه‌های عصبی را برای پردازش و طبقه‌بندی تصاویر و ویدئوها آموزش دهید.
• ایجاد و آموزش مدل‌ها برای پردازش متن: با استفاده از کتابخانه‌های NLTK یا SpaCy، می‌توانید مدل‌هایی برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد و آموزش دهید.
• کاوش و تجسم داده‌ها: از کتابخانه‌های پایتون مانند Pandas، Matplotlib و Seaborn برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌های جمع‌آوری‌شده استفاده کنید.
• آموزش مدل‌ها برای تشخیص ویژگی‌های زبان و احساسات: مدل‌هایی برای شناسایی زبان و تحلیل احساسات متون می‌توانید بسازید و آن‌ها را آموزش دهید.
• استفاده از کتابخانه Gym برای آموزش مدل‌های تقویتی: از کتابخانه Gym می‌توان برای آموزش مدل‌های تقویتی در محیط‌ها و شبیه‌سازهای بازی استفاده کرد.
• اعمال الگوریتم‌های خوشه‌بندی یا کاهش ابعاد: برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بدون برچسب‌های صریح، از الگوریتم‌های خوشه‌بندی یا کاهش ابعاد استفاده کنید.
• تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ: می‌توانید مجموعه‌های داده بزرگ را شامل داده‌های ابری یا BigQuery تحلیل کنید.
• پردازش داده‌های استریم با استفاده از Apache Spark: برای پردازش و تحلیل داده‌های استریم از Apache Spark بهره‌برداری کنید.

نحوه استفاده از گوگل کولب

بدون نیاز به نصب نرم افزار یا پیکربندی خاص و پیچیده می‌توانید از Colaboratory استفاده کنید. در ادامه به نحوه استفاده از گوگل کولب بیشتر آشنا خواهید شد.

برای شروع کار با Colaboratory، ابتدا به حساب Google خود وارد شوید و سپس به لینک https://colab.research.google.com مراجعه کنید. این صفحه به شما این امکان را می‌دهد که دفترچه‌های جدید بسازید یا دفترچه‌های قبلی خود را باز کنید.

برای ایجاد Notebook در صفحه اصلی گوگل کولب، روی گزینه “New Notebook” کلیک کنید. با این کار یک دفترچه جدید در محیط Jupyter ایجاد می‌شود که می‌توانید کدهای پایتون را در آن وارد کرده و اجرا کنید.

توجه داشته باشید : از آنجا که Google Colab در واقع یک Jupyter Notebook است، تمامی دستورات مربوط به Jupyter Notebooks در این محیط نیز قابل اجرا هستند. 

استفاده از GPU یا TPU در Google Colab

یکی از مزایای Google Colab، امکان استفاده از GPU و TPU برای افزایش سرعت پردازش‌های محاسباتی است. این قابلیت برای مدل‌سازی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی که به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارند، بسیار مفید است. برای فعال‌سازی GPU یا TPU در Notebook خود، ابتدا از نوار منو در بالای صفحه، روی “Runtime” کلیک و گزینه “Change runtime type” را انتخاب کنید. سپس در بخش “Hardware accelerator“، از منوی کشویی گزینه GPU یا TPU را انتخاب و روی “Save” کلیک کنید تا تغییرات ذخیره شده و محیط پردازشی جدید اعمال شود.

نوشتن و اجرای کد پایتون در Google Colab

بعد از ایجاد دفترچه جدید، می‌توانید کدهای پایتون خود را وارد کرده و آنها را اجرا کنید. هر سلول در Notebook یک بخش مجزا است که می‌توانید کد را در آن وارد کنید. برای اجرای کد، می‌توانید از دکمه “Run” کنار سلول یا از کلید ترکیبی Shift + Enter استفاده کنید.

پشتیبانی افزونه‌ها و بسته‌ها در Google Colab

با استفاده از گوگل کولب می‌توانید به راحتی کتابخانه‌ها و بسته‌های اضافی دلخواه را با استفاده از دستور !pip install در کولب نصب کنید. به عنوان مثال، برای نصب یک بسته جدید می‌توانید کد زیر را وارد کنید:

!pip install <library_name>

همچنین اگر نیاز دارید که از نسخه‌های خاصی از پایتون استفاده کنید، می‌توانید از دستور زیر در یک سلول استفاده کنید:

!python --version

آیا استفاده از گوگل کولب هزینه دارد

Google Colab در نسخه رایگان بدون هیچ هزینه‌ای در دسترس کاربران قرار دارد. این نسخه امکاناتی از جمله اجرای کدهای پایتون در محیط Jupyter Notebook، دسترسی به کتابخانه‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده، و همچنین استفاده از منابع پردازشی GPU و TPU را برای شما فراهم می‌کند. همچنین برای کاربران حرفه‌ای که به قدرت پردازشی بالاتر و زمان اجرای طولانی‌تر نیاز دارند، گوگل دو نسخه پولی Google Colab Pro و Pro+ ارائه می‌دهد:

Colab Pro : دسترسی به GPU سریع‌تر، مدت زمان اجرای طولانی‌تر و حافظه بیشتر.

+Colab Pro : منابع محاسباتی قدرتمندتر، اجرای مداوم طولانی‌تر و دسترسی اولویت‌دار به سخت‌افزار.

بنابراین، اگر مصرف پردازشی شما زیاد نیست، نسخه رایگان گوگل کولب انتخابی ایده‌آل برای شما خواهد بود، اما در صورت نیاز به اجرای مدل‌های پیچیده و طولانی‌مدت، نسخه‌های پولی می‌توانند گزینه مناسبی باشند.

تفاوت گوگل کولب

گوگل کولب (Google Colab) و ژوپیتر نوت‌بوک (Jupyter Notebook) دو ابزار پرکاربرد در حوزه علم داده و یادگیری ماشین هستند که به کاربران امکان می‌دهند کدهای پایتون را در محیطی تعاملی اجرا کرده و تحلیل داده انجام دهند. اما تفاوت‌های مهمی بین این دو پلتفرم وجود دارد که در ادامه به بررسی آنها خواهیم پرداخت.

محل اجرا

گوگل کولب پلتفرمی ابری است و بدون نیاز به نصب، از طریق مرورگر اجرا می‌شود. این ویژگی باعث می‌شود که کاربران بتوانند از هر دستگاهی به پروژه‌های خود دسترسی داشته باشند.

ژوپیتر نوت‌بوک به‌صورت محلی روی سیستم کاربر نصب می‌شود، اما قابلیت اجرا روی سرورها و پلتفرم‌های ابری را نیز دارد. این روش به کاربر اجازه می‌دهد کنترل بیشتری روی محیط توسعه داشته باشد.

منابع سخت‌افزاری

گوگل کولب، دسترسی رایگان به GPU و TPU را برای افزایش سرعت محاسباتی ارائه می‌دهد. این قابلیت به‌ویژه برای مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش تصویر مفید است.

ژوپیتر نوت‌بوک، بسته به سخت‌افزار محلی کاربر اجرا می‌شود. اگر سخت‌افزار قدرتمندی داشته باشید، می‌توانید محاسبات را با حداکثر سرعت انجام دهید. همچنین در صورت استفاده از سرویس‌های ابری، هزینه آن را باید پرداخت کنید.

همکاری و اشتراک‌گذاری

Google Colab، مانند گوگل داکس، امکان ویرایش هم‌زمان را فراهم می‌کند و فایل‌ها مستقیماً در گوگل درایو ذخیره می‌شوند.

ژوپیتر نوت‌بوک، به‌صورت پیش‌فرض از همکاری هم‌زمان پشتیبانی نمی‌کند، اما می‌توان با ابزارهایی مانند JupyterHub این قابلیت را اضافه کرد.

سفارشی‌سازی و انعطاف‌پذیری

گوگل کولب، دارای کتابخانه‌های از پیش نصب‌شده است، اما نسبت به ژوپیتر از نظر افزونه‌ها و پیکربندی‌های سفارشی محدودتر است.

ژوپیتر نوت‌بوک، امکان نصب و سفارشی‌سازی هر کتابخانه‌ای را دارد و کنترل کامل بر محیط برنامه‌نویسی را ارائه می‌دهد.

هزینه و دسترسی

Google Colab، در نسخه رایگان، محدودیت‌هایی برای مدت زمان اجرا و منابع پردازشی دارد. نسخه پولی آن (Colab Pro) امکانات بیشتری ازجمله GPU قوی‌تر را فراهم می‌کند.

ژوپیتر نوت‌بوک، استفاده از آن رایگان است، اما در صورتی که بخواهید از سرورهای ابری استفاده کنید، هزینه آن بستگی به ارائه‌دهنده سرویس دارد که با خرید سرور هوش مصنوعی ابر آسیاتک این امکان برای شما فراهم است که با توجه به میزان مصرف خود از منابع هزینه پرداخت کنید.

بنابراین، اگر به دنبال یک محیط ساده و ابری برای پروژه‌های یادگیری ماشین هستید، گوگل کولب گزینه بهتری است، در حالی که اگر به حریم خصوصی داده‌ها و امکان کار آفلاین اهمیت می‌دهید، ژوپیتر نوت‌بوک مناسب‌تر است.

جمع‌بندی

همانطور که اشاره شد، گوگل کولب یک پلتفرم قدرتمند و دسترسی‌پذیر برای توسعه پایتون، به‌ویژه در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. این ابزار با ارائه محیطی تعاملی، دسترسی به منابع پردازشی پیشرفته مانند GPU و TPU، ذخیره‌سازی داده‌ها در گوگل درایو و امکان همکاری در زمان واقعی، به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی پروژه‌های خود را مدیریت کنند. همچنین، سادگی استفاده و دسترسی رایگان به منابع پردازشی، آن را به گزینه‌ای مناسب برای مبتدیان و متخصصان تبدیل کرده است. این پلتفرم ابری به‌ویژه برای کسانی که در حال کار روی پروژه‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده هستند، ابزاری ضروری و مؤثر به شمار می‌آید.

سوالات متداول

1- آیا استفاده از گوگل کولب رایگان است؟

بله، استفاده از گوگل کولب برای اکثر کاربران رایگان است، اما نسخه Google Colab Pro و +Google Colab Pro امکانات بیشتر و منابع اختصاصی‌تری را ارائه می‌دهد.

2- آیا برای استفاده از گوگل کولب نیاز به نصب نرم‌افزار دارم؟

خیر، گوگل کولب یک پلتفرم مبتنی بر ابر است و شما نیازی به نصب هیچ نرم‌افزاری ندارید. تنها کافی است وارد حساب گوگل خود شوید و به راحتی شروع به کار کنید.

3- آیا می‌توانم در گوگل کولب کدهای پایتون را به صورت گروهی و همزمان ویرایش کنم؟

بله، گوگل کولب امکان همکاری در زمان واقعی را فراهم می‌کند.

4- چطور می‌توانم کدهای خود را در گوگل کولب ذخیره کنم؟

تمام دفترچه‌های گوگل کولب به طور خودکار در حساب گوگل درایو شما ذخیره می‌شوند، بنابراین نیازی به ذخیره دستی نخواهید داشت.

5- آیا می‌توانم از گوگل کولب به صورت آفلاین استفاده کنم؟

خیر، گوگل کولب برای استفاده نیاز به اتصال به اینترنت دارد زیرا تمام پردازش‌ها در ابر گوگل انجام می‌شود.

7- آیا می‌توانم فایل‌های خود را بین دستگاه‌های مختلف همگام‌سازی کنم؟

بله، می‌توانید فایل‌های خود را از طریق گوگل درایو با دیگران به اشتراک بگذارید و در دستگاه‌های مختلف به آنها دسترسی داشته باشید.