آشنایی با گوگل کولب و شیوه‌ی استفاده از آن

هوش مصنوعی مولد و تحلیل‌گر در بسیاری از زمینه‌ها و به ویژه برنامه‌نویسی کاربرد فراوانی دارد و گوگل هم با ارائه‌ی گوگل کولب ابزاری ایدئال و کاربردی برای برنامه‌نویسان زبان پایتون فراهم کرده است.

دانشمندان و متخصصان علوم داده اغلب یک محیط پایتون با استفاده از Anaconda یا Miniconda روی کامپیوتر خود نصب و سپس یک سرور محلی «ژوپیتر» (Jupyter) را اجرا می‌کنند. اما یک روش جایگزین، امکان استفاده از سرویس ابری با رایانه‌های آماده و محیط لازم برای ژوپیتر است که می‌توانید با آن به صورت آنلاین کار کنید.

این دقیقا همان چیزی است که نوت‌بوک کولب ارائه می‌دهد. Google CoLaboratory که معمولا با نام «گوگل کولب» (Google CoLab) شناخته می‌شود، یک محیط رایگان و ابری نوت بوک ژوپیتر پایتون است که به کاربران امکان می‌دهد کدهای پایتون را در مرورگر وب بنویسند و اجرا کنند. این نرم‌افزار که از سوی گوگل توسعه یافته است، به دلیل قابلیت دسترسی مناسب، قابلیت‌های مطلوب برای کار مشترک و همچنین منابع محاسباتی قدرتمند، از جمله دسترسی رایگان به GPU و TPU، به ویژه در میان دانشمندان علوم داده، متخصصان یادگیری ماشین، فن‌آموزان و دانشجویان محبوب شده است.

گوگل کولب چیست؟

همان‌طور که اشاره شد، گوگل کولب سامانه‌ی هوش مصنوعی ویژه‌ی برنامه‌نویسی به زبان پایتون است. این نرم‌افزار یک محیط تعاملی مبتنی بر ژوپیتر نوت‌بوک فراهم کرده است که به طور یکپارچه با گوگل درایو ارائه می‌شود. این یکپارچگی به کاربران امکان می‌دهد تا مانند گوگل داکس یا گوگل شیت، نوت‌بوک‌هایی ایجاد و ذخیره کنند و به اشتراک بگذارند. کولب از پایتون پشتیبانی می‌کند و به طور گسترده برای یادگیری ماشین، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و اهداف آموزشی استفاده می‌شود.

ویژگی‌های کلیدی گوگل کولب

دسترسی رایگان به سخت‌افزار قدرتمند

در گوگل کولب کاربران می‌توانند به صورت رایگان به واحد پردازش گرافیکی (GPU) و واحد پردازش تانسوری (TPU) دسترسی داشته باشند، که آن را برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین ایدئال می‌کند.

فضای ذخیره‌سازی ابری

ادغام با گوگل درایو به این معنی است که نوت‌بوک‌های ایجاد شده در گوگل کولب، به طور خودکار ذخیره می‌شوند و از هر دستگاهی قابل دسترسی هستند.

ویژگی‌های تعاملی

در برنامه‌ی گوگل کولب هم مانند دیگر ابزارهای «گوگل ورک‌اسپیس» (Google Workspace)، چندین کاربر می‌توانند هم‌زمان در یک نوت‌بوک با هم تعامل داشته باشند و همکاری کنند.

کتابخانه‌های از پیش نصب شده

بسیاری از کتابخانه‌های محبوب پایتون در مانند TensorFlow و PyTorch و pandas و NumPy و matplotlib به صورت از پیش نصب شده، در گوگل کولب ارائه می‌شوند.

بدون نیاز به نصب

با توجه به اینکه کولب یک سرویس مبتنی بر مرورگر است، نیازی به نصب یا پیکربندی روی رایانه ندارد و این موضوع دسترسی و سرعت کار با آن را بالا می‌برد.

هماهنگی با گیت‌هاب

گوگل کولب از طریق «گیت‌هاب» (GitHub) با توسعه‌دهندگان نرم‌افزار همراه می‌شود. هنگامی که پروفایل خود را در اختیار سرویس کولب قرار می‌دهید، می‌توانید به هر مخزن موجود در GitHub دسترسی داشته باشید.

آموزش گوگل کولب

استفاده از کولب مانند دیگر محصولات گوگل به سادگی باز کردن آن و پیروی از گزینه‌های روی صفحه است. اما برای آنکه هنگام استفاده روندی منظم‌تر داشته باشید، در این‌جا روند استفاده از بخش‌های مختلف آن را بیان می‌کنیم.

سایت گوگل کولب

برای استفاده از گوگل کولب کافی است به نشانی colab.research.google.com بروید و با حساب گوگل خود وارد شوید.

سپس برای ایجاد یک نوت‌بوک تازه می‌توانید روی File و سپس New Notebook کلیک کنید.

نمای کلی رابط کاربری

سلول‌های کد: از این سلول‌ها برای نوشتن و اجرای کد پایتون استفاده کنید.

سلول‌های متنی: از Markdown در این سلول‌ها برای افزودن متن، سرصفحه و پیوندهای قالب‌بندی شده استفاده کنید.

نوار ابزار: از طریق این بخش می‌توانید به ابزارهایی برای ذخیره، اشتراک گذاری و مدیریت نوت‌بوک‌ها دسترسی داشته باشید.

نوشتن و اجرای کد

به سادگی کد پایتون را در یک سلول کد تایپ کنید.

سپس Shift+Enter را فشار دهید یا روی دکمه‌ی Run کلیک کنید تا کد نوشته شده، اجرا شود.

استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری

به مسیر Runtime و سپس Change runtime type بروید.

برای افزایش قدرت محاسباتی، می‌توانید گزینه‌های GPU یا TPU را در قسمت Hardware Accelerator انتخاب کنید.

بارگذاری دیتاست در گوگل کولب

می‌توانید مستقیما از کتابخانه‌های از پیش نصب شده استفاده کنید یا کتابخانه‌های جدید را با استفاده از دستور !pip install library-name نصب کنید.

برای آماده‌سازی گوگل درایو برای دسترسی به داده‌ها هم می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)

علاوه بر این، امکان استفاده از لینک پروژه در گیت‌هاب و درون‌ریزی داده‌ها از این پایگاه برنامه‌نویسی معروف هم وجود دارد.

اشتراک‌گذاری و همکاری با دیگران

با استفاده از دکمه‌ی اشتراک‌گذاری، مشابه گوگل داکس، می‌توانید در گوگل کولب نوت‌بوک‌ها را به اشتراک بگذارید یا با تنظیم دسترسی‌ها به دیگران امکان دهید تا نوت‌بوک را مشاهده یا ویرایش کنند.

پردازنده‌های گوگل کولب

همان‌طور که اشاره شد، گوگل کولب از واحدهای پردازشی CPU و GPU و TPU برای محاسبات استفاده می‌کند. CPU یک پردازنده‌ی رایج در رایانه‌هاست که برای انجام وظایف محاسباتی عمومی استفاده می‌شود. در کولب از CPU برای انجام کارهای رایج مانند پردازش داده‌ها، اجرای کد پایتون و غیره استفاده می‌شود.

GPU واحد پردازش گرافیکی است و کولب پردازنده‌های گرافیکی «انویدیا» (NVIDIA) مانند Tesla K80 و Tesla T4 و Tesla P100 را ارائه می‌کند که منحصرا برای کارهای گرافیکی به کار می‌روند. تفاوت اصلی هنگام استفاده از واحد پردازشی GPU این است که وظایف به صورت موازی و نه متوالی انجام می‌شوند.

واحد پردازش تانسوری یا TPU هم که توسط گوگل توسعه یافته، برای آموزش شبکه‌های عصبی طراحی شده است. این پردازنده، عملکرد قابل توجه بالاتری برای حجم زیادی از وظایف محاسباتی دارد.

سرورهای پردازش تانسوری گوگل
Credit: Google

انتخاب بین CPU و GPU و TPU به وظیفه‌ی خاص و الزامات عملکردی مورد نیاز بستگی دارد. گوگل کولب به دلیل تطبیق‌پذیری مناسبش مورد توجه است و این فرصت را دارید که نوع مورد نیاز منبع محاسباتی را در تنظیمات زمان اجرای لپ‌تاپ خود انتخاب کنید.

یک اشکال قابل توجه این سرویس اما محدودیت در زمان استفاده‌ی فعال و عملکرد آن است که در نسخه‌ی رایگان عرضه می‌شود. با این حال با افزایش به نسخه‌های پیشرفته‌تر می‌توانید ظرفیت حافظه و زمان اجرا را افزایش دهید و همچنین به TPU دسترسی داشته باشید.

محدودیت گوگل کولب

در حالی که گوگل کولب بسیاری از ویژگی‌های کاربردی و جذاب را به طور رایگان ارائه می‌دهد، اما با محدودیت‌های خاصی هم همراه است. برای مثال از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به زمان پایان هر نشست اشاره کرد. همان‌طور که اشاره شد، کولب پس از دوره‌های فعالیت نداشتن، که معمولا پس از 90 دقیقه است، اتصال کاربران را قطع می‌کند و حداکثر زمان اجرای آن برای هر نشست فعال، 12 ساعت است.

علاوه بر این، در حالی که کولب دسترسی رایگان به GPU و TPU را فراهم می‌کند، این منابع بین کاربران به اشتراک گذاشته می‌شود که باعث ایجاد مشکلاتی از نظر دسترسی به منابع در زمان اوج مصرف می‌شود. علاوه بر این محدودیت‌های فضای ذخیره‌سازی هم در کولب وجود دارد چون کاربران برای ذخیره‌ی نوت‌بوک‌ها و داده‌ها به فضای گوگل درایو خود متکی هستند که در سال 2025 در حالت رایگان 15 گیگابایت است و میان همه‌ی سرویس‌های گوگل به اشتراک گذاشته می‌شود.

از دیگر محدودیت‌های فنی کولب در حال حاضر می‌توان به زبان برنامه‌نویسی اشاره کرد. این ابزار بر پایه‌ی کد پروژه‌ی ژوپیتر ساخته شده است و ژوپیتر نوت‌بوک را بدون نیاز به نصب نرم‌افزار محلی میزبانی می‌کند. اما با وجود اینکه ژوپیتر نوت‌بوک از چندین زبان از جمله پایتون، جولیا و R پشتیبانی می‌کنند، کولب هم‌اکنون تنها قادر به پشتیبانی از پایتون است.

گوگل کولب پرو

برای فراتر رفتن از برخی از محدودیت‌های نسخه‌ی رایگان، این شرکت نسخه‌ی پرو گوگل کولب (Colab Pro) را هم عرضه کرده است. این اشتراک پولی، دسترسی به پردازنده‌های گرافیکی سریع‌تر و زمان‌های اجرای طولانی‌تر را فراهم می‌کند و زمان‌های قطع شدن نشست را کاهش می‌دهد. کاربران کولب پرو همچنین برای دسترسی به منابع سخت‌افزاری برتر اولویت دارند و حافظه‌ی بالاتری به آن‌ها اختصاص داده می‌شود که می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد را برای وظایف فشرده‌ی یادگیری ماشین بهبود ببخشد. به طور کلی می‌توان گفت که اشتراک کولب پرو به ویژه برای متخصصان و پژوهشگرانی که به قدرت محاسباتی ثابت و دوره‌های استفاده‌ی طولانی‌مدت نیاز دارند، کاربردی و سودمند است.

1 %

118,499,000

117,199,000 تومان

اکانت گوگل کولب

استفاده از گوگل کولب به یک حساب گوگل نیاز دارد که بتواند خدمات یکپارچه با گوگل درایو را برای ذخیره‌ی نوت‌بوک‌ها و داده‌ها فراهم کند. بدین ترتیب تنها داشتن یک حساب استاندارد گوگل برای دسترسی به نسخه رایگان کولب کافی است. اما کاربران همچنین می‌توانند از طریق حساب گوگل خود، حساب کولب را به نسخه‌های کولب پرو، کولب پرو پلاس یا کولب اینترپرایز ارتقا دهند تا به ویژگی‌های پیشرفته‌ی آن دسترسی داشته باشند. انجام این کار با یک گزینه به سادگی در دسترس است.

خرید اکانت گوگل کولب

برای خرید اشتراک کولب پیشرفته، باید از منوی تنظیمات به بخش Colab Pro بروید و سپس Learn more را انتخاب کنید یا مستقیما از نشانی Sign Up بازدید کنید و سپس از میان طرح‌های موجود، یکی را برگزینید. اگر در ایران هستید و دسترسی به کارت اعتباری بین‌المللی برای خرید اشتراک کولب ندارید، باید با استفاده از وب‌سایت‌های شخص ثالث این کار را انجام دهید اما هنگام خرید دقت کنید که سفارش را از طریق وب‌سایت معتبر و دارای سابقه انجام دهید.

نکاتی برای استفاده‌ی بهتر

هنگام استفاده از گوگل کولب می‌توانید با راهکارهایی بیشترین بهره را از آن ببرید. باید دقت داشته باشید که برای مدیریت منابع، هر نشست فعال پس از مدتی فعالیت نداشتن به پایان می‌رسد، بنابراین باید مرتبا کار خود را ذخیره کنید. همچنین برای راهنمایی و مرور بهتر، کد خود را با سلول‌های Markdown مستند کنید تا درک نوت‌بوک‌ها هنگام بازخوانی آسان‌تر شود. علاوه بر این کد را برای GPU/TPU بهینه‌سازی کنید و هنگام استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری، مطمئن شوید که کد شما برای استفاده از قابلیت‌های آن‌ها بهینه شده باشد.

کولب برای چه کسانی کاربرد دارد؟

دانشمندان علوم داده و مهندسان یادگیری ماشین

استفاده از کولب به شما امکان می‌دهد تا به سرعت مدل‌ها را توسعه دهید و آزمایش کنید. برای نمونه، مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند از کولب برای آموزش مدل‌ها در مجموعه داده‌های بزرگ، از جمله تصاویر، متن و سری‌های زمانی استفاده کنند. برای دانشمندان علوم داده استفاده از این ابزار برای مرتب‌سازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در یک دوره‌ی طولانی و همچنین شناسایی الگوها بسیار کاربردی است.

برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان

توسعه‌دهندگان به زبان پایتون و مهندسان توسعه‌ی نرم‌افزار و عملیات فناوری اطلاعات می‌توانند از کولب برای ایجاد، آزمایش و اشکال‌زدایی کد، از جمله کدهای مربوط به یادگیری ماشین، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و دیگر وظایف استفاده کنند.

دانشجویان‎

کولب با توجه به سهولت استفاده برای آموزش یادگیری ماشینی، انجام پروژه‌ها و تحقیقات در گروه و همچنین آموزش مدل‌های مربوط به منابع محاسباتی موجود گوگل ابزاری ایدئال است.

مربیان ‌و سازمان‌های آموزشی

مربیان می‌توانند از کولب برای ایجاد و توزیع مواد آموزشی، راه‌اندازی آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و نمایش نمونه کد به دانشجویان استفاده کنند.

‎آزمایش‌کنندگان

افراد علاقه‎‌مند به یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌توانند از کولب برای یادگیری مفاهیم جدید، انجام آزمایش‌ها و ایجاد پروژه‌های خود استفاده کنند.

شرکت‌ها و پروژه‌های تجاری

شرکت‌ها می‌توانند از کولب برای نمونه‌سازی سریع و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشینی و علوم داده در پروژه‌های تجاری استفاده کنند.

جایگزین‌های گوگل کولب

Kaggle

«کگل» (Kaggle) یک پلتفرم مسابقه و شبکه‌ی اجتماعی برای علم داده و یادگیری ماشین است که به دانشمندان علوم داده و متخصصان یادگیری ماشین اختصاص دارد. این وب‌سایت قابلیتی به نام Kernels عرضه می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد ژوپیتر نوت‌بوک را در فضای ابری ایجاد و اجرا کنند.

Microsoft Azure

مایکروسافت اژر هم سرویسی مشابه به نام Azure Notebooks ایجاد کرده است که به کاربران امکان می‌دهد با استفاده از منابع محاسباتی Microsoft Azure، ژوپیتر نوت‌بوک را در فضای ابری ایجاد و اجرا کنند.

IBM Watson Studio

آی‌بی‌ام واتسون استودیو یک پلتفرم ابری برای توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده‌هاست. این پلتفرم ابزارهای مختلفی را برای ساخت و اجرای ژوپیتر نوت‌بوک با استفاده از منابع محاسباتی IBM ارائه می‌دهد.

Binder

بایندر هم سرویسی است که به شما امکان می‌دهد مخازن گیت‌هاب را با ژوپیتر نوت‌بوک به زمان‌های اجرای تعاملی تبدیل کنید. کاربران می‌توانند ژوپیتر نوت‌بوک را مستقیما در مرورگر و بدون نصب چیزی روی رایانه، اجرا کنند.

SageMaker

سیج‌میکر آمازون هم ابزار دیگری است که ژوپیتر نوت‌بوک کاملا مدیریت‌شده برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. برخلاف کولب که رایگان است، سیج‌میکر امکانات برتر سازمانی را با زیرساخت ایمن و مقیاس‌پذیری ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی

با وجود برخی کاستی‌ها که در نسخه‌ی رایگان وجود دارد، گوگل کولب به دلیل در دسترس بودن، کاربرپسند بودن، سادگی استفاده و طیف گسترده‌ای از قابلیت‌هایی که ارائه می‌کند از جمله بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به ابزاری محبوب برای کار با علوم داده و یادگیری ماشینی تبدیل شده است که می‌توان از آن در پروژه‌های مختلف بهره گرفت. بنابراین در کنار استفاده از ابزارهایی مانند مترجم گوگل، گوگل میت یا نوت‌بوک ال‌ام، اگر قصد فعالیت‌های تخصصی از طریق برنامه‌نویسی به زبان پایتون را دارید، هوش مصنوعی گوگل کولب قطعا به یکی از ابزارهای مورد توجه شما تبدیل خواهد شد.

منابع: Play Devs, Tech Target, CoLab, Android Police