Google Colab предлагает мощную и бесплатную среду машинного обучения для тех, кто хочет учиться или развивать свои навыки в этой области. Вы можете использовать его для обучения моделей изображениям, тексту, звуку и многому другому! В этом сообщении блога мы расскажем вам все, что вам нужно знать о том, как работает Google Colab и как с ним начать работу.
Прежде всего, что такое Google colab?
Google Colaboratory (сокращенно Colab) — это бесплатная облачная служба, которая позволяет выполнять машинное обучение (ML) в среде ноутбука. Он основан на блокнотах Jupyter, о которых мы поговорим позже. Colab имеет ряд преимуществ перед другими сервисами:
- Это бесплатно!
- Вам не нужно ничего устанавливать на свой компьютер.
- Вы можете использовать GPU (графические процессоры) для тяжелых вычислительных задач.
- Он интегрируется с Google Диском, поэтому вы можете хранить всю свою работу в одном месте.
Как начать?
Во-первых, вы можете начать с просмотра «Начало работы с Google Colaboratory (Coding TensorFlow)»:
Чтобы начать использовать Colab, вы должны сначала создать учетную запись Google (если она у вас уже есть, отлично!).
После входа в свою учетную запись на colab.research.google.com нажмите кнопку Войти и предоставьте Colab доступ к вашей электронной почте и файлам.
Для каких проектов я могу использовать Google Colab (с примерами)?
Вы можете использовать Colab для различных задач, в том числе:
Обучение моделей на изображениях
Отличный учебник colab показывает, как классифицировать изображения цветов
Обучение моделей на тексте
Тренировочные модели по звуку
YAMNet — предварительно обученная глубокая нейронная сеть, способная предсказывать звуковые события из 521 класса, такие как смех, лай или сирена.
Одна из лучших особенностей Colab заключается в том, что вы можете использовать GPU (графические процессоры) для тяжелых вычислительных задач.
Что нужно знать о Google colab:
- Вы можете запускать программы TensorFlow в Google Colab.
- Google Colab работает на экземплярах Linux, которые поддерживают GPU (графические процессоры).
- colaboratory поддерживает как CUDA, так и OpenCL для ускорения вычислений с помощью устройств GPU, установленных внутри наших серверов. Однако обратите внимание, что не все операции ускоряются.
- Графические процессоры мощные, но они не волшебные. Если ваша модель не использует эффективное ускорение графического процессора, Colab будет работать не быстрее, чем версия без графического процессора на вашем локальном компьютере.
- Аппаратная конфигурация по умолчанию для каждого проекта — один графический процессор K80 и 0,75 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП (vCPU).
- Вы можете настроить количество виртуальных ЦП в вашем проекте, чтобы оно было более или менее мощным.
- Наличие нескольких графических процессоров повышает производительность некоторых моделей, но у других узким местом является передача данных между памятью графического процессора и памятью центрального процессора. Чтобы узнать, следует ли увеличить выделение, проверьте, сколько времени тратится на чтение и письмо во время обучения.
Google Colab — это мощная среда машинного обучения, которая предлагает ряд преимуществ по сравнению с другими сервисами. В этом сообщении блога мы рассказали вам все, что вам нужно знать о том, как работает Google colab и как с ним начать работу. Мы надеемся, что вы найдете это полезным!
images.cv предоставляет вам простой способ создания наборов данных изображений.
Более 15 000 категорий на выбор
Согласованная структура папок для удобного анализа
Расширенные инструменты для предварительной обработки наборов данных: формат изображения, разделение данных, размер изображения и увеличение данных.
👉Посетите images.cv, чтобы узнать больше
