Google Colab یا Google Colaboratory، ابزاری است که در دنیای فناوری و به ویژه در زمینه یادگیری ماشینی و علم داده، نقش مهمی ایفا می‌کند. این مقاله به بررسی جامع Google Colab می‌پردازد، از معرفی اولیه آن گرفته تا ویژگی ها، کاربردها و مزایای استفاده از آن در پروژه‌های مختلف.

Google Colab چیست؟

Google Colab یک محیط برنامه نویسی است که مبتنی بر فناوری ابری ساخته شده و به کاربران اجازه می‌دهد که کدهای پایتون را بر روی مرورگر خود بنویسند و اجرا کنند. این ابزار که توسط Google Research توسعه یافته، برای تسهیل در تحقیقات مربوط به یادگیری ماشین و آموزش داده‌ها طراحی شده است.

ویژگی‌های کلیدی Google Colab

این پلتفرم با ارائه مجموعه ای از ویژگی‌های قدرتمند، محیطی ایده آل را برای کاربرانی که در زمینه‌های یادگیری ماشین و علم داده فعالیت می‌کنند، فراهم می‌آورد. در ادامه به تفصیل به بررسی این ویژگی‌ها می‌پردازیم.

دسترسی به GPU و TPU

Colab به کاربران خود دسترسی رایگان به GPU و TPU به مدت 12 ساعت می‌دهد. Colab یک پردازنده گرافیکی (GPU) قدرتمند به همراه CPU اینتل Xeon با سرعت 2.20 گیگاهرتز، 13 گیگابایت رم، شتاب دهنده(Accelerator) Tesla K80 و 12 گیگابایت حافظه VRAM GDDR5 ارائه می‌دهد. Colab علاوه بر GPU، از TPU ابری با توان محاسباتی 180 ترافلاپ نیز بهره می‌برد. این TPU به همراه CPU اینتل Xeon با سرعت 2.30 گیگاهرتز و 13 گیگابایت رم ارائه می‌شود. کاربران Colab Pro یا Pro+ می‌توانند بیش از ۱۲ ساعت، منابع بیشتری مانند CPU، GPU و TPU را به کار گیرند.

اشتراک گذاری نوت بوک

قابلیت اشتراک گذاری نوت بوک‌ها در Colab امکان پذیر است و کاربران می‌توانند لینک هایی که قابل اشتراک گذاری هستند برای فایل‌های ذخیره شده در Google Drive خود ایجاد کنند. این ویژگی همچنین امکان دعوت از برنامه نویسان دیگر برای کار مشترک از طریق ایمیل‌های گوگل را فراهم می‌آورد.

نصب کتابخانه‌های خاص

Colab به شما اجازه می‌دهد که کتابخانه هایی که به طور پیش فرض در قسمت Snippets کد موجود نیستند، مانند AWS S3، GCP، SQL، MySQL و غیره را نصب کنید. تنها کافی است کدی یک خطی با پیشوند‌های زیر اضافه کنید:

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

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

کتابخانه‌های از پیش نصب شده

Google Colab چندین کتابخانه از پیش نصب شده را ارائه می‌دهد تا بتوانید کتابخانه‌های مورد نیاز را از Code snippets وارد کنید. این کتابخانه‌ها شامل NumPy، Pandas، Matplotlib، PyTorch، TensorFlow، Keras و دیگر کتابخانه‌های ML می‌شوند.

کدنویسی مشارکتی

برنامه نویسی مشترک برای پروژه‌های گروهی ضروری است. این ویژگی به تیم شما کمک می‌کند تا نقاط عطف پروژه را زودتر از زمان برنامه ریزی شده تکمیل کند. اگر تیم شما به همکاری Real-Time در پروژه‌های ML و علم داده نیاز دارد، Google Colab ابزاری مناسب است.

ذخیره سازی ابری (Cloud Storage)

Google Colab برای ذخیره سازی فایل‌ها از سهمیه ذخیره سازی Google Drive شما استفاده می‌کند، بنابراین شما می‌توانید کار خود را از هر کامپیوتری که به حساب Google Drive خود دسترسی دارید، از سر بگیرید.

یکپارچگی با GitHub

شما می‌توانید حساب GitHub خود را با Google Colab مرتبط کنید تا به راحتی فایل‌های کد را وارد و خارج کنید. برای وارد کردن، می‌توانید کلیدهای Ctrl+O را فشار دهید و سپس بر روی تب GitHub کلیک کنید تا فایل‌های کد را دریافت کنید. در مقابل، به سادگی می‌توانید از منوی File گزینه ی Save a copy to GitHub را انتخاب کنید تا فایل‌ها را به GitHub ارسال کنید.

پشتیبانی از منابع داده متعدد

Google Colaboratory از منابع داده مختلفی برای پروژه‌های آموزشی ML و AI پشتیبانی می‌کند. به عنوان مثال، می‌توانید داده‌ها را از دستگاه محلی وارد کنید، Google Drive را به نمونه Colab متصل کنید، داده‌های Remote را بازیابی کنید و مخزن GitHub را در Colab کلون کنید.

کنترل نسخه خودکار (Automatic Version Control)

مانند Google Sheets و Docs، این ابزار نیز دارای یک ردیاب تاریخچه جامع است. این ماژول تمام تغییرات ایجاد شده از زمان ایجاد فایل را پیگیری می‌کند. شما می‌توانید از منوی File گزینه ی Revision History را انتخاب کنید تا به لاگ‌ها دسترسی پیدا کنید.

کاربردهای Google Colab

این ابزار با ارائه مجموعه ای از امکانات در زمینه برنامه نویسی، علم داده، و یادگیری ماشین، به عنوان ابزاری چندمنظوره و قدرتمند شناخته می‌شود. در این بخش، به بررسی دقیق‌تر کاربردهای این پلتفرم می‌پردازیم.

اجرای آسان کد پایتون

این پلتفرم یک محیط شبیه به ژوپیتر نوت بوک ارائه می‌دهد که به کاربران امکان می‌دهد به راحتی کد پایتون بنویسند و اجرا کنند. سلول‌های کد داخلی امکان تست و تکرار سریع را فراهم می‌آورد که این پلتفرم را برای تازه کاران و توسعه دهندگان با تجربه ایده آل می‌سازد.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با سرعت بالا

از دسترسی رایگان به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU ها) و واحدهای پردازش تنسور (TPU ها) در Colab برای تسریع وظایف یادگیری ماشینی استفاده کنید. مدل‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch آموزش دهید و از ابزارهای یادگیری ماشین پیش نصب شده که روند کار را تسهیل می‌کنند، بهره مند شوید.

تحلیل داده‌ها و تصویرسازی داده ها

تحلیل داده‌های مستحکم را با استفاده از کتابخانه هایی مانند pandas و NumPy انجام دهید. با استفاده از Matplotlib، Seaborn و Plotly، تصویرسازی‌های تعاملی ایجاد کنید تا بینش‌های عمیق‌تری از داده‌های خود به دست آورید.

همکاری یکپارچه برای تیم ها

با اعضای تیم خود در یک نوت بوک به صورت زنده(Real-time) کار کنید، پیشرفت خود را به اشتراک بگذارید و به طور یکپارچه با Google Drive همکاری کنید. این ویژگی جدید امکان تبادل نظر در کد و چت درون نوت بوک را فراهم می‌کند.

دسترسی به ذخیره سازی ابری و مجموعه‌های داده

Colab با ادغام با Google Drive، به شما امکان می‌دهد نوت بوک‌های خود را به راحتی ذخیره کنید، به اشتراک بگذارید و نسخه‌های آنها را کنترل کنید. این ویژگی همچنین به شما امکان می‌دهد تا به مجموعه داده‌های ذخیره شده در Google Drive یا سایر پلتفرم‌های ذخیره سازی ابری مانند Dropbox یا OneDrive دسترسی داشته باشید. این امر انعطاف پذیری زیادی را در نحوه مدیریت داده‌های خود به شما می‌دهد.

برتری در آموزش

این پلتفرم یک منبع با ارزش برای معلمان و دانش آموزان است. این ابزار محیطی تعاملی برای آموزش و یادگیری پایتون، علم داده و یادگیری ماشین را فراهم می‌آورد و می‌توانید به سادگی تمرینات برنامه نویسی، پروژه‌ها و آزمایش‌ها را با استفاده از منابع محاسباتی متنوع انجام دهید.

پروتوتایپ سازی و آزمایش سریع

Colab به پژوهشگران و توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد که فرآیندهای نمونه سازی و آزمایش خود را با استفاده از دسترسی رایگان به منابع قدرتمند GPU و TPU تسریع کنند. این پلتفرم به شما امکان می‌دهد تا ایده‌های خود را بدون نیاز به سرمایه گذاری در سخت افزار گران قیمت آزمایش و پالایش کنید. Colab با ارائه منابع محاسباتی قدرتمند و مقرون به صرفه، به شما کمک می‌کند تا به پتانسیل کامل خود برسید و مرزهای دانش خود را جابجا کنید.

یکپارچگی با کتابخانه‌های خارجی

محیط Colab خود را با نصب و استفاده از کتابخانه‌ها و وابستگی‌های خارجی به دلخواه شخصی سازی کنید. این انعطاف پذیری به شما امکان می‌دهد تا پلتفرم را مطابق با نیازهای خاص پروژه‌های خود تنظیم کنید.

مستندسازی با Markdown 

کد خود را با استفاده از سلول‌های Markdown مستند و تجزیه و تحلیل کنید. کد، متن و تصویرسازی‌ها را ترکیب کنید تا نوت بوک‌های جامع و خوب مستندسازی شده ایجاد کنید، که وضوح کار شما را افزایش می‌دهد.

یکپارچگی خط فرمان برای کاربران پیشرفته

کاربران متخصص می‌توانند مستقیماً دستورات شل را در نوت بوک‌ها اجرا کنند و از این طریق کنترل بیشتری بر فرآیندهای خود داشته باشند. نصب و مدیریت بسته‌ها و وابستگی‌های اضافی نیز از طریق خط فرمان به سادگی امکان پذیر است

همان طور که مشاهده می‌کنید، Google Colab به عنوان پلتفرمی مطلوب برای طیف وسیعی از وظایف، از مبتدیان و معلمان گرفته تا حرفه ای‌های با تجربه، ظاهر می‌شود. ترکیبی از ویژگی‌های همکاری Real-Time، دسترسی مبتنی بر ابر و ابزارهای یکپارچه آن را به یک دارایی ارزشمند در جعبه ابزار هر کسی که در زمینه برنامه نویسی، علم داده یا یادگیری ماشینی فعالیت می‌کند، تبدیل می‌کند. اعم از یادگیرنده، پژوهشگر یا عضو تیم، Google Colab به شما قدرت می‌دهد تا با کارایی و آسانی کاوش کنید، خلق کنید و نوآوری داشته باشید.

مزایا و معایب استفاده از Google Colab

این ابزار به عنوان یک پلتفرم مبتنی بر ابر، امکانات ویژه ای را برای توسعه دهندگان، محققان و دانشجویان در زمینه‌های علم داده و یادگیری ماشین فراهم می‌کند. با این حال، همچون هر ابزار دیگری، استفاده از Google Colab نیز همراه با مجموعه ای از مزایا و معایب است که ممکن است بر تصمیم گیری کاربران برای انتخاب این پلتفرم تاثیر بگذارد. در این بخش، به بررسی دقیق‌تر این مزایا و معایب می‌پردازیم تا چشم اندازی جامع از قابلیت‌ها و محدودیت‌های Colab ارائه دهیم.

مزایای Google Colab

• دسترسی رایگان: این ابزار به صورت رایگان در دسترس است، که این امکان را برای دسترسی به منابع سخت افزاری قدرتمند بدون پرداخت هزینه فراهم می‌کند.

  نصب آسان پکیج ها: نصب پکیج‌های مورد نیاز در این پلتفرم بسیار ساده است و کاربران نیازی به نگرانی درباره تنظیمات اولیه و نصب پکیج‌ها ندارند.

• دسترسی به منابع سخت افزاری قدرتمند: کاربران می‌توانند از طریق Google Colab به منابع سخت افزاری پیشرفته مانند پردازشگرها و کارت‌های گرافیکی با توان پردازشی بالا دسترسی داشته باشند.
• پشتیبانی از محیط ژوپیتر نوت بوک: Colab از محیط Jupyter Notebook پشتیبانی می‌کند که امکان توسعه کد به صورت تعاملی و با رابط کاربری واضح را فراهم می‌کند.
• امکان همکاری آنلاین و به اشتراک گذاری: کاربران می‌توانند به طور همزمان با دیگران بر روی یک پروژه کار کرده و تغییرات خود را با دیگران به اشتراک بگذارند. همچنین امکان ذخیره و دسترسی به فایل‌ها در Google Drive از طریق Google Colab وجود دارد.
• پشتیبانی از چندین محیط: این پلتفرم از محیط‌های مختلف مانند Python 2، Python 3، TensorFlow، Keras، و PyTorch پشتیبانی می‌کند.
• امنیت و حفاظت از حریم خصوصی: Colab از یک بستر امن برای اجرای کدها استفاده می‌کند و حریم خصوصی 

کاربران به خوبی حفظ می‌شود.

معایب Google Colab

• تقسیم منابع بین چندین کاربر: منابع مانند حافظه GPU بین کاربران تقسیم می‌شود، که می‌تواند منجر به محدودیت‌های عملکردی شود.
• محدودیت‌های زمانی استفاده: جلسات در Colab دارای محدودیت زمانی هستند و پس از اتمام زمان مشخصی، کاربر باید جلسه جدیدی را آغاز کند یا به نسخه پرداختی ارتقاء دهد.
• محدودیت در CPU، RAM و نوع کارت گرافیکی: انتخاب‌های محدود در مورد مشخصات فنی و نوع کارت گرافیکی وجود دارد.
• قیمت تعرفه‌های پایین اما محدودیت‌های زیاد: با وجود قیمت‌های کم، محدودیت‌های زیادی برای زمان و تعداد جلسات کاربران در محیط وجود دارد.
• مشکلات ناشی از افزایش تعداد کاربران: افزایش تعداد کاربران گاها موجب بروز نوسانات و محدودیت هایی می‌شود، به همین دلیل برخی کاربران به Colab Pro روی می‌آورند.
• مشکلات پرداخت دلاری در ایران: پرداخت‌ها در Google Colab به دلار انجام می‌شود که این امر برای کاربران در ایران یک محدودیت به حساب می‌آید.

نحوه استفاده از Google Colaboratory

برای استفاده از این ابزار، داشتن یک حساب کاربری گوگل الزامی است.

در اولین بازدید خود، شما با یک نوت بوک خوش آمدگویی به Colaboratory روبرو خواهید شد که شامل لینک هایی به معرفی‌های ویدیویی و اطلاعات پایه ای در مورد نحوه استفاده از Colab است.

گام 1: ایجاد نوت بوک (Notebook)

در منو فایل بر روی گزینه New Notebook کلیک کنید تا یک Notebook ایجاد گردد.

گام 2: نام گذاری نوت بوک (Notebook)

نوت بوک به طور پیش فرض دارای یک نام عمومی است. برای تغییر آن روی نام فایل کلیک کنید.

نوع فایل IPYNB، مخفف عبارت "IPython notebook" است زیرا IPython پیشرو Jupyter Notebook بود.

گام 3: جایگذاری متن و کد

رابط به شما امکان می‌دهد انواع مختلفی از سلول ها، عمدتا متن و کد را وارد کنید، که دکمه‌های میانبر خود را در زیر نوار منو از طریق منوی Insert دارند.

گام 4: کدنویسی (code)، اشکال زدایی (debug)، تکرار (repeat)

شما می‌توانید کد پایتون را در یک سلول کد وارد کنید تا اجرا شود. این کد می‌تواند کاملاً مستقل باشد یا از کتابخانه‌های مختلف پایتون وارد شود. نوت بوک Colab مانند یک دفترچه خاطرات عمل می‌کند و تمام کدهای نوشته شده را به ترتیب ثبت می‌کند. منوی Runtime در Colab، گزینه‌های مختلفی برای اجرای کدها به صورت گام به گام یا به طور همزمان ارائه می‌دهد. با کمی تمرین، به راحتی می‌توانید با سلول‌های کد در Colab کار کنید و از قدرت و انعطاف پذیری آن‌ها برای اجرای پروژه‌های خود استفاده کنید.

همانطور که در بالا نشان داده شده است، هر code cell دارای یک آیکون run در سمت چپ cell است. می‌توانید کد را درون یک سلول وارد نموده و روی آیکون run کلیک کنید تا سریعا اجرا گردد.

اگر کد خطا ایجاد کند، خروجی آن زیر سلول نمایش داده می‌شود. با اصلاح مشکل و اجرای مجدد، متن خطا از بین رفته و خروجی برنامه ظاهر خواهد شد. اگر به بخش "Insert" سپس "text cell" مراجعه نمایید، می‌توانید متن را در سمت چپ سلول متنی وارد نموده و خروجی آن را در سمت راست مشاهده کنید.

هنگامی که ویرایش یک بلوک را متوقف می‌کنید، فقط نسخه نهایی فرمت شده نشان داده می‌شود. همچنین، باید با رابط کاربری آشنا شده و از آن برای کدنویسی آزمایشی استفاده کنید.

مقایسه Google Colab و Jupyter Notebook

برای علاقه مندان به کدنویسی، دانشمندان داده، و متخصصان یادگیری ماشین، انتخاب محیط کدنویسی مناسب می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر روی بهره وری و همکاری داشته باشد. Google Colab و Jupyter Notebook دو پلتفرم گسترده و پرکاربرد هستند که هر کدام ویژگی‌ها و مزایای منحصر به فردی دارند. در این بخش می‌خواهیم این دو ابزار را مقایسه کنیم تا به شما در تصمیم گیری آگاهانه کمک کنیم.

جمع بندی

در این مقاله، ما Google Colab را به عنوان یک ابزار مبتنی بر ابر بررسی کردیم که امکانات وسیعی را برای دانشمندان داده، محققان یادگیری ماشین و برنامه نویسان فراهم می‌کند. این ابزار با دسترسی آسان به منابع محاسباتی قوی مانند GPU‌ها و TPU‌ها و قابلیت‌های فراوان برای همکاری Real-Time و یکپارچگی با سرویس‌های دیگر گوگل، ابزاری ایده آل برای پیشبرد پروژه‌های تحقیقاتی و توسعه ای است. در مقایسه با Jupyter Notebook، Colab مزایای خاص خود را دارد، به ویژه برای پروژه هایی که به قدرت محاسباتی بالا و همکاری گروهی نیاز دارند. Colab به عنوان یکی از محبوب‌ترین ابزارها در جامعه علم داده، قدرت خود را به خوبی به نمایش می‌گذارد.