Collab что это за программа
Что такое Google Colab и кому он нужен?
Блокнот Colab — это бесплатная интерактивная облачная среда для работы с кодом от Google. Принцип у нее такой же, как у остальных онлайн-офисов компании: она позволяет одновременно с коллегами работать с данными. Рассказываем, в чем преимущества Colab и в каких сферах он может быть полезен.
Кому нужен Google Colab
В основе «Колаборатории» — блокнот Jupyter для работы на Python, только с базой на Google Диске, а не на компьютере. Здесь те же ячейки (cells), которые поддерживают текст, формулы, изображения, разметку HTML и не только. То есть можно программировать на Python и не качать кучу библиотек, не перегружать машину и не переживать, что место на харде вот-вот закончится. Единственное условие — нужно иметь Google-аккаунт.
Data Science c нуля
Только реальные знание и навыки, обучение на основе практики и помощь в трудоустройстве. Скидка 5% по промокоду BLOG.
Главная особенность «Колаборатории» — бесплатные мощные графические процессоры GPU и TPU, благодаря которым можно заниматься не только базовой аналитикой данных, но и более сложными исследованиями в области машинного обучения. С тем, что CPU вычисляет часами, GPU или TPU справляются за минуты или даже секунды.
CPU — центральный процессор — мозг компьютера, который выполняет операции с данными. Настолько универсален, что может использоваться почти для всех задач: от записи фотографий на флешку до моделирования физических процессов.
GPU — графический процессор. Обрабатывает данные быстрее, так как задачи выполняет параллельно, а не последовательно, как CPU. Он заточен исключительно под графику, поэтому на нем удобнее работать с изображением и видео, например заниматься 3D-моделированием или монтажом.
TPU — тензорный процессор, разработка Google. Он предназначен для тренировки нейросетей. У этого процессора в разы выше производительность при больших объемах вычислительных задач.
Сами процессоры дорогие, и не каждый может их себе позволить. Google Colaboratory дает возможность бесплатно и непрерывно пользоваться ими на протяжении 12 часов. Будьте внимательны: как только это время истечет, Colab сотрет все данные и придется начинать сначала.
Кроме того, Google отключает блокноты после примерно 30 минут бездействия, чтобы не перегружать процессоры. Система Colab так устроена специально: многие факторы, в том числе время простоя, максимальная активность, общие ограничения на объем памяти иногда динамически меняются. Активным участникам ненадолго могут ограничить доступ к GPU, чтобы дать возможность использовать процессор другим.
Для чего используется Google Colab?
Несколько таких примеров есть в открытом доступе прямо в Colab.
С чего начать?
Все просто: на сайте сервиса сразу появляется экран с доступными блокнотами. Можно создавать новый или загружать уже разработанный Python-код из Google Диска.
Чтобы работать с файлами с личного диска, нужно использовать команду mount():
from google.colab import drive
drive.mount (‘/content/drive’)
После запуска команды Colab предложит ввести код авторизации. Открыв URL, вы должны предоставить сервису доступ к своему аккаунту. Тогда он выдаст код, который нужно будет вставить в поле, нажать ВВОД, и Google Colab подключится к хранилищу.
4 причины использовать Google Colab
Еще одно достоинство Colab — интеграция с GitHub. Он открывает доступ к любому хранилищу, если ему предоставить профиль на сервисе.
Кроме того, для определенных задач можно выбрать подходящий по мощности процессор. Необходимо просто сменить среду выполнения в нужной вкладке
и уже в настройках блокнота выбрать между GPU и TPU.
Не стоит работать с мощным процессором, когда не требуется работать с Big Data. Как мы уже говорили, Colab не любит, когда его ресурсы используются нерационально, поэтому любые перегрузки приведут к внезапному вылету из блокнота на неопределенное время.
Google Colab максимально упростил все процессы: в нем есть и базовые библиотеки (NumPy, scikit-learn, Pandas), и более сложные (вроде Keras, TensorFlow или PyTorch), не нужно ставить программы и среды самостоятельно, можно просто сразу писать код. Если же базовых библиотек недостаточно, всегда можно добавить необходимые с помощью установщика PIP и работать дальше:
В Colab можно делиться работой с другими, оставлять комментарии, редакторские заметки и в целом делать все, что доступно в тех же Google Документах. Поэтому при общем доступе к блокноту все его содержимое будет доступно другим пользователям (текст, код, комментарии, выходные данные). Последнее можно отключить: нужно выбрать «Настройки блокнота» в меню «Изменить».
В появившемся окне поставить галочку «Исключить выходные данные кодовой ячейки при сохранении блокнота», и тогда в блокноте сохранится только код, но не результаты его исполнения.
Вместе с тем открытый доступ к коду и его редактированию — отличная возможность найти интересные разработки по всему миру. У Google есть обширный репозиторий SeedBank, в котором можно исследовать множество блокнотов по Data Science или глубокому обучению, просто кликнув мышкой.
Полный курс по Data Science
Освойте самую перспективную IT-профессию с нуля. Вы получите реальные навыки, поддержку менторов и помощь в трудоустройстве. Скидка 5% по промокоду BLOG.
Облачные среды, похожие на Google Colab
Kaggle Kernels – кроме Python, сервис Kaggle поддерживает R, интегрируется с Google Cloud Storage, BigQuery и AutoML. При этом время пользования процессорами – девять часов, на три меньше, чем у GC.
Azure Notebooks – тоже поддерживает другие языки (R, F#). Сервисы Microsoft Azure также, как и Яндекса, тарифицируются за фактическое время использования.
Что такое Collab.exe? Это безопасно или вирус? Как удалить или исправить это
Что такое Collab.exe?
Collab.exe это исполняемый файл, который является частью Collab Программа, разработанная Изображение-Line, Программное обеспечение обычно о 1.83 MB по размеру.
Collab.exe безопасный или это вирус или вредоносное ПО?
Первое, что поможет вам определить, является ли тот или иной файл законным процессом Windows или вирусом, это местоположение самого исполняемого файла. Например, такой процесс, как Collab.exe, должен запускаться из C: \ Program Files \ image-line \ collab \ Collab.exe, а не где-либо еще.
Если статус процесса «Проверенная подписывающая сторона» указан как «Невозможно проверить», вам следует взглянуть на процесс. Не все хорошие процессы Windows имеют метку проверенной подписи, но ни один из плохих.
Наиболее важные факты о Collab.exe:
Если у вас возникли какие-либо трудности с этим исполняемым файлом, вы должны определить, заслуживает ли он доверия, прежде чем удалять Collab.exe. Для этого найдите этот процесс в диспетчере задач.
Найдите его местоположение (оно должно быть в C: \ Program Files \ image-line \ collab) и сравните его размер с приведенными выше фактами.
Если вы подозреваете, что можете быть заражены вирусом, вы должны немедленно попытаться это исправить. Чтобы удалить вирус Collab.exe, вам необходимо Загрузите и установите приложение полной безопасности, например Malwarebytes., Обратите внимание, что не все инструменты могут обнаружить все типы вредоносных программ, поэтому вам может потребоваться попробовать несколько вариантов, прежде чем вы добьетесь успеха.
Могу ли я удалить или удалить Collab.exe?
Не следует удалять безопасный исполняемый файл без уважительной причины, так как это может повлиять на производительность любых связанных программ, использующих этот файл. Не забывайте регулярно обновлять программное обеспечение и программы, чтобы избежать будущих проблем, вызванных поврежденными файлами. Что касается проблем с функциональностью программного обеспечения, проверяйте обновления драйверов и программного обеспечения чаще, чтобы избежать или вообще не возникало таких проблем.
Распространенные сообщения об ошибках в Collab.exe
Наиболее распространенные ошибки Collab.exe, которые могут возникнуть:
• «Ошибка приложения Collab.exe».
• «Ошибка Collab.exe».
• «Возникла ошибка в приложении Collab.exe. Приложение будет закрыто. Приносим извинения за неудобства».
• «Collab.exe не является допустимым приложением Win32».
• «Collab.exe не запущен».
• «Collab.exe не найден».
• «Не удается найти Collab.exe».
• «Ошибка запуска программы: Collab.exe».
• «Неверный путь к приложению: Collab.exe».
Как исправить Collab.exe
Если у вас возникла более серьезная проблема, постарайтесь запомнить последнее, что вы сделали, или последнее, что вы установили перед проблемой. Использовать resmon Команда для определения процессов, вызывающих вашу проблему. Даже в случае серьезных проблем вместо переустановки Windows вы должны попытаться восстановить вашу установку или, в случае Windows 8, выполнив команду DISM.exe / Online / Очистка-изображение / Восстановить здоровье, Это позволяет восстановить операционную систему без потери данных.
Чтобы помочь вам проанализировать процесс Collab.exe на вашем компьютере, вам могут пригодиться следующие программы: Менеджер задач безопасности отображает все запущенные задачи Windows, включая встроенные скрытые процессы, такие как мониторинг клавиатуры и браузера или записи автозапуска. Единый рейтинг риска безопасности указывает на вероятность того, что это шпионское ПО, вредоносное ПО или потенциальный троянский конь. Это антивирус обнаруживает и удаляет со своего жесткого диска шпионское и рекламное ПО, трояны, кейлоггеры, вредоносное ПО и трекеры.
Обновлен декабрь 2021:
Мы рекомендуем вам попробовать это новое программное обеспечение, которое исправляет компьютерные ошибки, защищает их от вредоносных программ и оптимизирует производительность вашего ПК. Этот новый инструмент исправляет широкий спектр компьютерных ошибок, защищает от таких вещей, как потеря файлов, вредоносное ПО и сбои оборудования.
Загрузите или переустановите Collab.exe
Вход в музей Мадам Тюссо не рекомендуется загружать замещающие exe-файлы с любых сайтов загрузки, так как они могут содержать вирусы и т. д. Если вам нужно скачать или переустановить Collab.exe, мы рекомендуем переустановить основное приложение, связанное с ним. Collab.
Информация об операционной системе
Ошибки Collab.exe могут появляться в любых из нижеперечисленных операционных систем Microsoft Windows:
Молчание вентиляторов. Google Colab, Javascript и TensorflowJS
Google Colab — это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebook. Google Colab предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере, даёт бесплатный доступ к невероятно быстрым GPU и TPU. Заранее предупрежу, что у него есть некоторые ограничения, поэтому вы не сможете использовать его для production.
С помощью Google Colab вы можете легко обучить свою модель за считанные секунды. Он поддерживает Python (2/3) из коробки, так что всё должно быть хорошо, верно?
Нет! Я хочу JavaScript
И это, на самом деле, не первый раз, когда я предлагаю заниматься обучением глубоких нейронных сетей на JavaScript. Но даже если предположить на секунду, что это не безумная идея, есть одна проблема. В Google Colab нет встроенной поддержки JavaScript. К счастью, я смог «взломать» его. Благодаря исследованиям, проведённым в этом issue и некоторым простым JavaScript сниппетам, мы можем довольно легко скрестить Google Colab c TensorflowJs.
Быстрый старт
Для того чтобы быстро начать, я создал шаблон. Просто откройте эту ссылку и клонируйте шаблон на Google Диск с помощью команды «Save a copy in Drive».
Теперь у вас есть собственная копия Jupyter Notebook на вашем Google Диске. Выполните код из секции «Prep JS runtime for Google Colab», перезагрузите страницу и всё, ваш JavaScript Jupyter Notebook готов к работе!
Как это работает
В шаблоне Jupyter Notebook заранее прописано ядро javascript. Естественно, при первом запуске на машине, которая вам выделена, нет этого ядра. Поэтому при старте вы увидите сообщение: «Unrecognized runtime javascript; defaulting to python».
Выполнив код в секции «Prep JS runtime for Google Colab», мы устанавливаем ijavascript (это не опечатка — это название npm пакета). Это ядро для Jupyter Notebook, которое поддерживает JavaScript. Более подробно вы можете ознакомиться с проектом на их GitHub репозитории — ijavascript.
Перезагрузив страницу, мы вынуждаем Google Colab загрузить ядро javascript и открываем удивительный мир JavasScript и машинного обучения.
Исправление проблем
Убедитесь, что ядро установилось
Если вы не видите следующую строчку, проверьте форматирование кода:
Google Colab имеет тенденцию добавлять или удалять пробелы, это может всё сломать.
В ядре ijavascript нет простого и понятного способа выполнения команд оболочки
Чтобы это исправить, нужно написать небольшую функцию. Найти её можно в шаблоне.
Так вы можете инициализировать package.json, установить зависимости и запустить несколько команд.
Не используйте let, const
Вы можете использовать её для запуска асинхронного кода:
Лимиты Google Colab
Через некоторое время вашу машину уничтожат (подробнее об этом на сайте Google Colab), и при попытке выполнить любой javascript, вы увидите сообщения об ошибках компиляции кода. Скорее всего, вам выделили новую машину. Чтобы это исправить, просто выполните код из секции «Prep JS runtime for Google Colab» и перезагрузите страницу.
Машины без GPU
Обязательно проверяйте, что ваша машина имеет подключенный GPU. К сожалению, иногда Google Colab может выдать машину без GPU. Можете проверить это, выполнив следующий код:
Почему JavaScript
Есть несколько причин, по которым я предпочитаю JavaScript (TensorflowJS) для машинного обучения:
В чём выгода
Почему мы должны страдать и использовать все эти помощники? Почему бы не обучать нейронные сети на своём MacBook/PC? Причина в том, что даже для небольших наборов данных, таких как MNIST и простой модели CNN, вы можете получить повышение производительности в 3—7 раз.
Ну и в конечном счёте можете достичь молчания вентиляторов.
Управление файлами в Google Colab
Google Colaboratory — бесплатная среда Jupyter Notebook, которая выполняется на облачных серверах Google и позволяет использовать аппаратное оборудование бэкенда, например GPU and TPU. В результате вы можете работать со всеми возможностями Jupyter Notebook, не устанавливая его на локальной машине.
Colab поставляется (почти) со всеми настройками, позволяющими начать процесс программирования, за исключением датасетов. Как же с помощью Colab получить к ним доступ?
В данной статье мы рассмотрим:
Операции с директориями и файлами в Google Colab
Для просмотра структуры директории воспользуйтесь панелью файлового менеджера слева.
Как загружать и скачивать файлы в/из Google Colab
Поскольку блокнот Colab размещается на облачных серверах Google, то по умолчанию отсутствует прямой доступ к файлам на вашем локальном диске (в отличие от расположенного на компьютере блокнота) или в любой другой среде.
Однако Colab предоставляет разные варианты подключения к практически любому источнику данных. Посмотрим, как это происходит.
Обращение к GitHub из Google Colab
Вы можете либо клонировать весь репозиторий GitHub в среду Colab, либо получить доступ к отдельным файлам по их необработанной ссылке.
Клонирование репозитория GitHub
И теперь файлы можно читать точно так же, как и на локальном компьютере.
Скачивание отдельных файлов непосредственно с GitHub
Если для работы нужно лишь несколько файлов, а не весь репозиторий, то можно обойтись без его клонирования в Colab и скачать эти файлы непосредственно с GitHub.
Обращение к локальной файловой системе через Google Colab
Читать и записывать файлы из/в локальную файловую систему можно с помощью менеджера или кода Python.
Обращение к локальным файлам через менеджер файлов
Загрузка файлов из локальной файловой системы через менеджер
Для загрузки любых файлов из локальной файловой системы в текущую рабочую директорию Colab можно воспользоваться опцией Upload в верхней части панели менеджера файлов.
Для загрузки файлов напрямую в поддиректорию нужно:
3. Выбрать файлы для загрузки из диалогового окна File Upload.
4. Подождать завершения загрузки, процесс выполнения которой отображается в нижней части панели менеджера файлов.
По окончании процесса загрузки читать файлы можно привычным для вас способом.
Скачивание файлов в локальную файловую систему через менеджер файлов
Кликните на три точки, появляющиеся при наведении курсора на имя файла и выберите опцию Download.
Обращение к локальной файловой системе посредством кода Python
Для осуществления этого шага предварительно требуется импортировать модуль files из google.colab library :
Загрузка файлов из локальной файловой системы посредством кода Python
Применяем метод загрузки объекта files :
В результате открывается диалоговое окно File Upload:
Выбираем файлы для загрузки и ждем завершения. Ход ее выполнения отображается:
Объект uploaded является словарем, где имена файлов и их содержимое хранятся в виде пар “ключ-значение”:
По окончании загрузки считать его можно точно так же, как и любой другой файл из Colab:
Убедитесь, что имя файла соответствует тому файлу, который вы хотите скачать.
Скачивание файлов из Colab в локальную систему посредством кода Python
Применение метода download объекта files позволяет скачать любой файл из Colab на локальный диск. Процесс выполнения отображается, и по его завершении можно выбрать на локальном компьютере место для сохранения файла.
Обращение к Google Диску из Google Colab
Рассмотрим пошагово, как с помощью модуля drive из google.colab можно смонтировать весь Google Диск в Colab:
1. Выполняем следующий код с целью получения ссылки для аутентификации:
2. Открываем ссылку.
3. Выбираем аккаунт Google, диск которого нужно смонтировать.
4. Разрешаем Google Drive Stream доступ к вашему аккаунту Google.
5. Копируем отображенный код, вставляем его в текстовое окно, как показано ниже, и нажимаем Enter.
По окончании монтирования получаем сообщение “Mounted at /content/gdrive” (”Смонтировано в/содержимое/gdrive”), после чего можно просматривать содержимое диска из панели менеджера файлов.
Теперь взаимодействовать с Google Диск можно точно так же, как и с каталогом в среде Colab. Любые изменения, связанные с этим каталогом, будут сразу же отображаться на Google Диске, файлы которого вы можете читать как и любые другие.
Кроме того, можно даже напрямую делать запись из Colab на Google Диск, применяя обычные операции с файлами/каталогами.
Эта команда создаст файл на Google Диске, который отобразится на панели менеджера файлов при ее обновлении:
Обращение к Google Таблицам из Google Colab
Для обращения к Google Таблицам:
2. В результате получаем ссылку для аутентификации и открываем ее.
3. Выбираем аккаунт Google для соединения.
4. Разрешаем Google Cloud SDK доступ к вашему аккаунту Google.
5. Наконец, копируем отображаемый код, вставляем его в текстовое окно и нажимаем Enter.
Для взаимодействия с Google Таблицами потребуется импортировать предустановленную библиотеку gspread. Чтобы разрешить ей доступ к вашему аккаунту Google воспользуемся методом GoogleCredentials из предустановленной библиотеки oauth2client.client:
После выполнения кода в текущей рабочей директории будет создан файл adc.json с учетными данными, которые нужны gspread для получения доступа к вашему аккаунту Google.
Теперь создавайте или скачивайте Google таблицы напрямую из среды Colab.
Создание/обновление Google таблицы в Colab
2. Как только она готова, можно ее посмотреть на sheets.google.com.
3. Прежде всего, открываем рабочую книгу для записи в нее значений:
4. Затем выбираем ячейки для заполнения:
5. Таким образом мы создаем список ячеек с индексами (R1C1) и значениями (на данный момент пустыми). Можно изменить отдельные ячейки, обновив их атрибут значения:
6. Для обновления этих ячеек в рабочей таблице применяем метод update_cells :
7. Все изменения отображаются в вашей Google таблице.
Скачивание данных из Google таблицы
1. Открываем рабочую книгу с помощью метода open объекта gc :
2. Затем считываем все строки отдельной рабочей таблицы, задействуя метод get_all_values :
3. Для загрузки этих данных в датафрейм задействуем метод from_record объекта DataFrame :
Обращение к Google Cloud Storage (GCS) из Google Colab
1. Сначала указываем ID проекта:
2. Для доступа к GCS проводим аутентификацию вашего аккаунта Google:
3. Выполнив вышеуказанный код, получаем ссылку для аутентификации и открываем ее.
4. Выбираем аккаунт Google для соединения.
5. Разрешаем доступ Google Cloud SDK к вашему аккаунту Google.
6. Теперь копируем отображаемый код, вставляем его в текстовое окно и нажимаем Enter.
7. Затем настраиваем gsutil для работы с проектом:
8. Вы можете создать корзину с помощью соответствующей команды mb (“make bucket”). У корзин GCP должны быть универсальные уникальные имена, поэтому воспользуемся предустановленной библиотекой uuid для создания такого рода ID:
9. Как только корзина готова, загружаем в нее файл из среды Colab:
10. По окончании загрузки файл становится видимым в браузере GCS для вашего проекта: https://console.cloud.google.com/storage/browser?project=
По завершении скачивания файл отображается на панели менеджера файлов в Colab в указанном месте.
Обращение к AWS S3 из Google Colab
Для доступа к S3 из Colab потребуется создать аккаунт AWS, настроить IAM, а также сгенерировать ключ доступа и секретный ключ доступа. Необходимо также установить библиотеку awscli в среду Colab:
1. Устанавливаем библиотеку awscli:
2. После установки запускаем настройку AWS командой aws configure :
3. Вводим access_key и secret_access_key в текстовое окно и нажимаем Enter:
Теперь можно скачивать любые файлы из S3:
filepath_on_s3 позволяет указать один файл или подобрать несколько файлов по шаблону.
Вам придет уведомление о завершении скачивания, после чего файлы будут доступны в заданном месте для дальнейшего использования.
Для загрузки файла просто поменяйте местами аргументы источника и назначения:
file_to_upload позволяет указать один файл или подобрать несколько файлов по шаблону.
Вы получите уведомление об окончании загрузки, и загруженные файлы будут доступны в корзине S3 в заданном каталоге: https://s3.console.aws.amazon.com/s3/buckets/
Обращение к датасетам Kaggle из Google Colab
Для скачивания датасетов из Kaggle требуется наличие аккаунта и API-токена.
4. После создания файла kaggle.json в Colab и установки библиотеки Kaggle приступаем к поиску датасета с помощью следующей команды:
5. Скачиваем нужный датасет с помощью команды:
Датасет будет загружен и доступен по указанному пути (в данном случае /content/kaggle/ ).
Обращение к базам данных MySQL из Google Colab
1. Для работы с реляционными базами данных необходимо импортировать предустановленную библиотеку sqlalchemy.
2. Вводим данные для подключения и создаем движок:
3. Создаем SQL-запрос и загружаем его результаты в датафрейм с помощью pd.read_sql_query() :
Ограничения Google Colab при работе с файлами
При работе с Colab важно помнить о том, что доступ к загружаемым файл ограничен по времени. Colab — это временная среда, в которой тайм-аут простоя составляет 90 минут, а абсолютный тайм-аут — 12 часов. Это значит, что отключение среды выполнения происходит в случае 90 минутного простоя или 12-ти часового использования. Такое отключение приводит к потери всех переменных, состояний, установленных пакетов и файлов, вследствие чего при повторном подключении вас ждет встреча с абсолютно новой и чистой средой.
Кроме того, дисковое пространство Colab ограничено 108 Гб, только 77 Гб из которых доступны пользователю. Этого объема достаточно для решения большинства задач, но вот при работе с крупными датасетами, например изображениями или видео, данное обстоятельство нельзя упускать из внимания.
Заключение
Google Colab — превосходный инструмент для тех, кто стремится обуздать мощь высокопроизводительных вычислительных ресурсов, таких как GPU, без оглядки на их стоимость.
В данной статье мы рассмотрели большинство способов, благодаря которым вы сможете максимально продуктивно работать с Google Colab, читая внешние файлы или данные в Google Colab и производя обратную запись из нее в эти внешние источники данных.
В зависимости от сценария использования или архитектуры данных вы можете запросто применять вышеописанные методы для подключения источника данных напрямую к Colab и приступать к программированию.