Google Colab: Todo lo que necesitas saber

Google Colab pone la ciencia de datos, el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el aprendizaje automático al alcance de investigadores individuales que no pueden permitirse una costosa infraestructura informática.

El aprendizaje automático y la ciencia de datos son las dos nuevas tecnologías en las que todos los informáticos de nueva generación quieren destacar. Hay muchos cursos de aprendizaje en línea, conferencias gratuitas y guías prácticas en línea sobre ML y ciencia de datos.

Pero practicar en proyectos se convierte en una limitación, ya que se necesitan PC de gama alta para este tipo de cargas de trabajo. La respuesta a este problema es Colaboratorio Google o Colab, para abreviar. Continúa leyendo para conocer el análisis definitivo de Google Colab.       

¿Qué es Google Colab?

Colab es un producto similar a Jupyter Notebook de Google Research. Un desarrollador de programas Python puede utilizar este cuaderno para escribir y ejecutar códigos aleatorios de programas Python simplemente utilizando un navegador web.

En pocas palabras, Colab es una versión alojada en la nube de Cuaderno Jupyter. Para utilizar Colab, no es necesario instalar ni tiempo de ejecución ni actualizar el hardware del ordenador para satisfacer los requisitos de carga de trabajo intensiva de CPU/GPU de Python. Además, Colab le ofrece acceso gratuito a infraestructuras informáticas como almacenamiento, memoria, capacidad de procesamiento, unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU).

Google ha programado especialmente esta herramienta de codificación Python basada en la nube teniendo en cuenta las necesidades de programadores de aprendizaje automático, analistas de big data, científicos de datos, investigadores de IA y estudiantes de Python.

La mejor parte es un cuaderno de código para todos los componentes necesarios para presentar un aprendizaje automático completo o ciencia de datos proyecto a los supervisores o patrocinadores del programa. Por ejemplo, su cuaderno Colab puede contener códigos ejecutables, códigos Python en vivo, texto enriquecido, HTML, LaTeX, imágenes, visualizaciones de datos, diagramas, gráficos, tablas y mucho más.     

¿Qué hace Google Colab?

Google Colab es simplemente una representación en línea de Jupyter Notebook. Mientras que Jupyter Notebook requiere instalación en un ordenador y sólo puede utilizar los recursos locales de la máquina, Colab es una aplicación en la nube completa para Python codificación.

Puedes escribir códigos Python utilizando Colab en tus navegadores web Google Chrome o Mozilla Firefox. También puede ejecutar esos códigos en el navegador sin necesidad de ningún entorno de ejecución o interfaz de línea de comandos.

Además, puede dar a su Proyecto Python de un aspecto profesional añadiendo ecuaciones matemáticas, gráficos, tablas, imágenes y otros gráficos. Además, puede codificar visualizaciones de datos en Python, y Colab renderizará el código en un activo visual.

Además, Colab te permite reutilizar archivos de Jupyter Notebook desde GitHub. Aparte de eso, también puede importar proyectos compatibles de aprendizaje automático y ciencia de datos de otras fuentes. Colab procesa eficazmente los activos importados para mostrar códigos Python limpios y sin errores.    

Las mejores funciones de Google Colab

GPU y TPU

Los usuarios de Colab Free obtienen acceso gratuito a los tiempos de ejecución de la GPU y la TPU durante un máximo de 12 horas. El tiempo de ejecución de la GPU incluye una CPU Intel Xeon a 2,20 GHz, 13 GB de RAM, un acelerador Tesla K80 y 12 GB de VRAM GDDR5.

La TPU consta de una CPU Intel Xeon a 2,30 GHz, 13 GB de RAM y una TPU en la nube con 180 teraflops de potencia de cálculo.

Con Colab Pro o Pro+, puedes encargar más CPUs, TPUs y GPUs durante más de 12 horas.  

Compartir portátil

El cuaderno de código Python nunca había sido accesible antes de Colab. Ahora, puedes crear enlaces compartibles para los archivos de Colab que están guardados en tu Google Drive. Ahora, comparte el enlace con el colaborador que quiera trabajar contigo. Además, también puedes invitar a programadores a trabajar contigo utilizando los correos electrónicos de Google. 

Instalación de bibliotecas especiales

Colab te permite instalar librerías que no son del Laboratorio (AWS S3, GCP, SQL, MySQL, etc.) que no están disponibles en los fragmentos de código. Todo lo que necesitas hacer es añadir un código de una línea con los siguientes prefijos de código: 

!pip install (example: !pip install matplotlib-venn)

!apt-get install (example: !apt-get -qq install -y libfluidsynth1)

Bibliotecas preinstaladas

Google Colab ofrece múltiples bibliotecas para que pueda importar la biblioteca necesaria desde Fragmentos de código. Tales bibliotecas incluyen NumPy, Pandas, MatplotlibPyTorch, TensorFlow, Keras y otras bibliotecas de ML. 

Codificación colaborativa

La codificación conjunta es indispensable para los proyectos en grupo. Ayuda a su equipo a completar hitos antes de lo previsto. Si tu equipo necesita colaborar en tiempo real en proyectos de ML y ciencia de datos, Google Collaborative es la herramienta perfecta.

Basta con enviar un enlace editable con los colaboradores o invitar a colaboradores para la codificación en grupo. Todo el cuaderno de Python se actualiza automáticamente a medida que el equipo codifica, y tienes la sensación de estar trabajando en Google Sheets o Docs compartidos.    

Almacenamiento en la nube

Google Colab utiliza tu cuota de almacenamiento de Google Drive para guardar archivos. Por lo tanto, puede reanudar el trabajo desde cualquier ordenador en el que pueda acceder a su cuenta de Google Drive.

El almacenamiento en la nube también funciona como copia de seguridad de tus datos ante cualquier desastre.   

Integración en GitHub

Puede vincular su GitHub con Google Colab para importar y exportar archivos de código sin problemas. Para importar, puedes pulsar Ctrl+O y hacer clic en la pestaña GitHub para obtener archivos de código. Por el contrario, basta con hacer clic en Guardar una copia en GitHub en el menú Archivo para enviar los archivos a GitHub. 

Múltiples fuentes de datos

Google Colaboratory admite varias fuentes de datos para tus proyectos de ML y entrenamiento de IA. Por ejemplo, puedes importar datos de una máquina local, montar Google Drive en una instancia de Colab, obtener datos remotos y clonar repositorios de GitHub en Colab.  

Control automático de versiones

Al igual que Google Sheets y Google Docs, Google Colab también dispone de un exhaustivo historial de seguimiento. El módulo realiza un seguimiento de todos los cambios realizados desde la creación del archivo. Puedes acceder a los registros desde el menú Archivo y hacer clic en la opción Historial de revisiones.  

¿Por qué elegir Google Colab?

• Google Colaboratory es una herramienta basada en la nube. Puedes empezar a codificar fantásticos modelos de ML y ciencia de datos utilizando un navegador Chrome. 
• Colab es gratuito con recursos limitados. Sin embargo, no debe esperar que pueda almacenar sus modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático indefinidamente en la infraestructura gratuita de Colab.
• Si sabes trabajar en Jupyter, no necesitas pasar por ninguna curva de aprendizaje en Google Colaboratory.
• Acceso gratuito a GPUs y TPUs para extensos modelos de ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Viene con bibliotecas de ciencia de datos preinstaladas y populares.
• Los programadores pueden compartir fácilmente el cuaderno de código con sus colaboradores para programar en tiempo real.
• Dado que Google aloja el bloc de notas en Google Cloud, no es necesario preocuparse por el control de versiones y el almacenamiento de los documentos de código.
• Se integra fácilmente con GitHub. 
• Se puede entrenar a la IA utilizando imágenes.
• También puede entrenar modelos en audio y texto.
• Los investigadores también pueden ejecutar programas TensorFlow en Colab.       

Cómo utilizar Google Colab

Puedes utilizar Google Colaboratory si cumples los siguientes requisitos mínimos: 

• Una cuenta de Google para disfrutar de todas las ventajas de Colab.
• Un ordenador que pueda ejecutar el último navegador Google Chrome o Mozilla Firefox
• Google recomienda Chrome para Colab.
• Aceptar las condiciones de uso de datos de Google.

Puede acceder a Colaboratorio Google desde su web oficial. Colab es gratuito; sin embargo, no siempre se garantiza la asignación de recursos limitados. Si necesita más velocidad y capacidad de procesamiento con recursos garantizados, puede obtener Colab Pro o Pro+.

Para conocer algunos modelos de ciencia de datos y aprendizaje automático adecuados para Colab, puede consultar Google Seedbank.   

Diferencias entre Google Colab y Jupyter Notebook

#1. Colab no necesita instalaciones de software en la máquina local. Por el contrario, Jupyter Notebook requiere instalaciones de software y recursos de la máquina local para el cálculo.

#2. Como Colab está basado en la nube, obtienes un control de versiones automático. Además, Google Drive guarda el cuaderno Python automáticamente. En cambio, en Jupyter Notebook, tienes que guardar el cuaderno periódicamente y gestionar el control de versiones.

#3. Colab están disponibles en Google Drive para realizar copias de seguridad. En cambio, no se realizan copias de seguridad automáticas de los archivos de Jupyter Notebook.

#4. Puede enviar sus archivos Colab a cualquier persona, incluso a un cliente que no sea un científico de datos. Pueden abrir fácilmente el documento en Google Colab y revisar el contenido. El destinatario no tendrá que instalar ningún software.

Por el contrario, el destinatario necesita instalar y ejecutar Jupyter Notebook para leer su proyecto. Por lo tanto, compartir este archivo con clientes ajenos a la ciencia de datos se convierte en todo un reto.

#5. Google Colaboratory incluye las bibliotecas necesarias para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. También te proporciona una cierta cantidad de CPU, RAM, GPU y TPU en la nube. Así, ahorras tiempo y dinero.

En cambio, si trabajas con la aplicación Jupyter Notebook, tendrás que obtener e instalar todas las bibliotecas necesarias para tu proyecto. Instalar tantas bibliotecas también consume recursos de CPU, RAM y GPU de la máquina local.         

Ejecución de tareas comunes en Google Colab

Crear un cuaderno

• Ve al portal Google Colab y verás: "¡Bienvenido a Colab!".
• En el menú superior, haga clic en Archivo.
• En el menú contextual Archivo, seleccione Nuevo cuaderno. 
• Tu nuevo cuaderno Python está listo. Puede cambiar el nombre del archivo del cuaderno.

Cargar y descargar archivos

Puede cargar códigos Python locales en Colab siguiendo estos pasos:

• En el menú superior, haga clic en Archivo.
• Se abrirá un menú contextual con muchas opciones.
• Encuentre Cargar cuaderno y haga clic en él.
• Ahora verás una consola superpuesta con opciones como Ejemplos, Google Drive, GitHub y Subir. 
• Haga clic en cualquier pestaña y seleccione el contenido del código que desea cargar. 

También es muy fácil descargar un proyecto en curso o terminado. Estos son los pasos: 

• Haga clic en el botón Archivo situado en la barra de menús superior.
• Pase el cursor por encima de Descargar.
• Se abrirá un menú contextual con dos opciones de formato de archivo de descarga: .ipynb y .py.
• Puede elegir el formato que prefiera y descargar el archivo. 

Acceso a GitHub

Acceder a GitHub es muy fácil en Colab. Esto es lo que puedes hacer:

• Haga clic en Archivo en la barra de menú superior.
• Seleccione Cargar cuaderno del menú contextual.
• Una consola con un GitHub se abrirá.
• También puede pulsar Ctrl+O para acceder a la misma consola.
• Las opciones de búsqueda en GitHub son la URL de GitHub, el nombre de usuario y el nombre de la organización.

Acceso a archivos locales

• Pulse Ctrl+O en tu nuevo cuaderno Colab.
• Seleccione Cargar en la consola que aparece.
• Haga clic en Elegir archivo para localizar el archivo local que desea abrir en Colab.  

Acceder a Google Drive

• Haga clic en Archivo en el menú superior.
• Puede seleccionar Abrir cuaderno o Cargar cuaderno.
• Aparecerá una consola con una pestaña para Google Drive.
• Haz clic en él para acceder a los archivos de Google Drive. 

Si quieres montar Google Drive en tu instancia de Colab, sigue estos pasos: 

• Haga clic en Archivo situado en el panel de navegación izquierdo.
• Seleccione Mount Drive mando.
• En la notificación que aparece, seleccione Conectarse a Google Drive.
• Google te pedirá que elijas una cuenta para la autorización.

Guardar en Google Sheets e importar desde Google Sheets

Puedes guardar los datos de tu cuaderno sin esfuerzo en un archivo de Google Sheets para procesarlos posteriormente. Para ello, sigue estos pasos:

• Haga clic en el botón Fragmentos de código en la esquina inferior izquierda.
• Se abrirá un panel de navegación a la derecha.
• Tipo Hojas en el filtro, y encontrará Guardar datos y Importación de datos fragmentos de código.
• Haga doble clic en el título para incluir el código en el cuaderno.

Acceso a AWS S3

Puede acceder a archivos y activos de codificación desde plataformas de almacenamiento en la nube como AWS S3 y Azure Blob utilizando buckets de almacenamiento en la nube. 

Para ello, debe instalar ByteHub, que dispone de funcionalidades para cargar y guardar datos en el almacenamiento en la nube. Puede ejecutar el siguiente código:

!pip install -q bytehub[aws] 

Acceso a los conjuntos de datos de Kaggle

• Vaya a la cuenta de Kaggle y haga clic en Expirar token API del Sección API para eliminar los tokens antiguos.
• Cree Nuevo token de API para obtener el kaggle.json en el ordenador local.
• Ahora usa el siguiente código para instalar Kaggle:

!pip install -q kaggle

• Ahora, sube el archivo Kaggle.json a la base de código Python siguiendo una práctica de codificación estándar.

Palabras finales

Ahora que usted ha pasado a través de una discusión en profundidad sobre la aplicación de Google Collaboratory, usted debe ser capaz de poner en marcha su aprendizaje, la formación, o la práctica de proyectos de aprendizaje automático. Google Colab es una aplicación en la nube realmente práctica para aquellos a los que les gustan los cuadernos Jupyter.  

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