Google Colaboratory De quoi s’agit-il, à quoi cela sert-il et comment pouvons-nous profiter de Colab?

Google Colab ou aussi appelé Colaboratory est un service dans le cloud, proposé par Google gratuitement. Il est basé sur l’environnement Jupyter Notebook et est destiné à la formation et à la recherche en apprentissage automatique.

Cette plateforme permet de former des modèles de machine learning directement dans le cloud . Il n’est pas nécessaire de l’installer sur l’ordinateur, les ressources informatiques peuvent donc être utilisées pour d’autres tâches.

Si vous voulez savoir en quoi consiste Google Collaboratory, vous devrez continuer à lire cet article, car nous parlerons de son utilité et des différentes fonctions qu’il présente.

Qu’est-ce que Google Colaboratory et à quoi sert cette application Google pour les développeurs?

Google Colab est un outil utilisé pour former et tester rapidement différents modèles d’apprentissage automatique sans restrictions matérielles. Sa particularité est que tout le monde peut l’utiliser. C’est gratuit et il est facile de se lancer dans le Deep Learning et de collaborer avec vos collègues sur des projets de science des données informatiques. Vous pouvez le faire car Colab est un environnement de notebook Jupyter gratuit qui s’exécute entièrement dans le cloud.

Plus important encore, il ne nécessite aucune configuration et les blocs-notes que vous créez peuvent être modifiés simultanément par les membres de votre propre équipe. Colab prend en charge de nombreuses bibliothèques d’apprentissage automatique populaires qui peuvent être facilement chargées sur votre ordinateur portable.

De plus, si vous êtes programmeur, vous pourrez effectuer les opérations suivantes à chaque fois que vous utiliserez Google Colab:

• Écrivez et exécutez du code en Python.
• Codes de document qui prennent en charge les équations mathématiques.
• Créez et partagez des cahiers.
• Importez et enregistrez des fichiers depuis Google Drive
• Importez et publiez des blocs-notes depuis Github.
• Utilisez le GPU pour Google.

Quelles sont les fonctionnalités uniques qui font de Google Colab le meilleur environnement de machine virtuelle?

Les principales fonctionnalités de Google Colab sont:

• Vous n’avez pas besoin de configuration supplémentaire. Tout Google Colab est en ligne, vous n’avez donc pas besoin de télécharger d’application ou de configurer quoi que ce soit sur votre ordinateur.
• Vous pouvez profiter des bibliothèques Python pour développer, analyser ou visualiser vos projets. C’est un point de grande valeur car Python est l’environnement le plus populaire pour les programmeurs.
• Vous avez accès gratuitement au puissant matériel Google. C’est le meilleur de tous, car les codes que vous exécutez sur les ordinateurs portables Colab utilisent les ressources GPU et TPU de Google, sans affecter les performances de votre PC.
• Vous avez la possibilité d’enregistrer et de partager tous les blocs-notes que vous développez ou exécutez dans Colab dans et à partir du cloud. Vous pouvez le faire si vous associez votre compte Colab à Google Drive et c’est tout.

Découvrez comment tirer le meilleur parti de Google Colab et de ses machines virtuelles

Voici les meilleurs conseils pour que vous puissiez tirer le meilleur parti de Google Colab et de ses machines virtuelles:

• Gagnez du temps avec les raccourcis clavier. C’est un excellent moyen de rendre votre travail plus radio. Faites attention au grand nombre de raccourcis disponibles et essayez de tous les utiliser. Pour cela, vous devrez aller dans l’onglet Outils puis cliquer sur Raccourcis clavier .
• Associez votre Google Drive à Colab. Cette fonction est utile pour accéder aux fichiers que vous avez sauvegardés de n’importe où et avec n’importe quel appareil qui se connecte à votre Drive. De cette manière, vous pourrez consulter votre travail à tout moment.
• Téléchargez et téléchargez des fichiers depuis votre ordinateur en quelques étapes simples. Vous vous rendrez compte que vous pouvez travailler avec n’importe quel fichier que vous avez depuis votre PC ou depuis le cloud sans grandes variations, vous n’aurez besoin que d’une bonne connexion Internet.
• Activez le GPU et le TPU. Vous pouvez utiliser Google Colab avec vos propres ressources matérielles, mais vous avez la possibilité d’utiliser le GPU et le TPU de Google à ne pas manquer.
• Liez Colab à Github. De cette façon, vous pourrez ouvrir plus facilement les blocs-notes hébergés sur Github.
• Vous devez toujours être conscient de la déconnexion automatique des 12 heures continues que cet outil a comme configuration par défaut. Il existe également des déconnexions d’inactivité de 30 minutes, vous devez donc être vigilant si vous ne voulez pas perdre une partie de votre travail.

Liste des meilleurs environnements de machine virtuelle alternatifs à Google Colaboratory

Google Colab permet à votre ordinateur de ne pas supporter le fardeau de vos opérations. Mais il existe également d’autres plates-formes qui peuvent vous aider dans cette tâche. Nous vous montrerons les meilleurs environnements qui créent des machines virtuelles et qui sont des alternatives à Google Colaboratory .

Faites attention et choisissez celui qui correspond le mieux à vos besoins:

Notebooks.Azure.com

Les blocs-notes Azure de Microsoft sont très similaires à Colab en termes de fonctionnalités. Les deux plates-formes ont l’option de partage de cloud disponible et peuvent être utilisées gratuitement. Il est idéal pour ceux qui débutent dans ce domaine scientifique des données. Il prend en charge Python 2, P3, F # et R programmation langues .

Kaggle.com

C’est une excellente plateforme, c’est aussi l’un des produits de Google. Vous y trouverez les codes sources pour travailler dans la science des données. Il possède plus de 19 000 ensembles de données publics et plus de 200 000 ordinateurs portables publics. Son utilisation est gratuite et vous pouvez participer à différentes compétitions préalablement établies par la plateforme.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker s’exécute dans l’application Jupyter Notebook . Il est destiné aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent former et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique. Pour y accéder, copiez l’adresse suivante «https://portal.aws.amazon.com». Vous aurez différents types d’instances d’apprentissage. Son utilisation est payante.

Ordinateurs portables IBM DataPlatform

IBM Watson Studio est une plate-forme conçue par un environnement de notebook Jupyter qui la rend interactive et intuitive à utiliser . Vous pourrez analyser les données via les langages Python, Scala et R et contrairement à Google Colab, il dispose de conteneurs pour le déploiement multi-cloud pour stocker les tâches. Pour y accéder, copiez l’adresse suivante «https://dataplatform.cloud.ibm.com».

Jupyter.org

C’est une application web open source dont le but est de créer et de partager des documents contenant des équations, des visualisations et du texte . Il peut être installé sur l’ordinateur au moyen d’un gestionnaire de paquets pip ou conda . Si vous le souhaitez, vous pouvez le faire dans le navigateur. Il se caractérise par être gratuit et avoir une interface graphique qui permet un développement assez interactif.

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