Google Colab- Guia do Iniciante

Observação: Este post é a tradução de um artigo de Vishakha Lall, originalmente em inglês. Leia o artigo completo original: aqui.

Tradução: Sigrid Ferreira Rodrigues

Se você é um estudante interessado em explorar o Machine Learning, mas se esforça para realizar simulações em enormes conjuntos de dados, ou um especialista experimentando Machine Learning desesperado por poder computacional extra, o Google Colab é a solução perfeita para você. O Google Colab ou “Colaboratório” é um serviço de nuvem gratuito hospedado pelo Google para incentivar a pesquisa de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, onde muitas vezes a barreira para o aprendizado e o sucesso é a exigência de um tremendo poder computacional.

Benefícios do Colab

Além de ser fácil de usar (o que descreverei mais adiante), o Colab é bastante flexível em sua configuração e faz muito do trabalho pesado para você.

• Suporte para Python 2.7 e Python 3.6;
• Aceleração de GPU grátis;
• Bibliotecas pré-instaladas: Todas as principais bibliotecas Python, como o TensorFlow, o Scikit-learn, o Matplotlib, entre muitas outras, estão pré-instaladas e prontas para serem importadas;
• Construído com base no Jupyter Notebook;
• Recurso de colaboração (funciona com uma equipe igual ao Google Docs): o Google Colab permite que os desenvolvedores usem e compartilhem o Jupyter notebook entre si sem precisar baixar, instalar ou executar qualquer coisa que não seja um navegador;
• Suporta comandos bash;
• Os notebooks do Google Colab são armazenados no drive.

Se você preferir ler mais antes de começar, recomendo as perguntas frequentes sobre o Google Colab, a documentação do Google Colab e os Snippets de código e os conselhos da comunidade do Stack Overflow.

Vamos Começar!

Criando um notebook com o Colab

1. Abra o Google Colab;
2. Clique em “novo notebook” e selecione o notebook Python 2 ou o notebook Python 3.

OU

1. Abra o Google Drive;
2. Crie uma nova pasta para o projeto;
3. Clique em ‘Novo’ > ‘Mais’> ‘Colaboratório’.

Configurando o acelerador de GPU

O hardware padrão do Google Colab é a CPU ou pode ser GPU.

1. Clique em ‘Editar’> ‘Configurações do notebook’> ‘Acelerador de hardware’> ‘GPU’.

OU

1. Clique em ‘Runtime’> ‘Hardware Accelerator’> ‘GPU’.

Executando uma célula

1. Certifique-se de que o runtime esteja conectado. O bloco de anotações mostra uma marca verde e “Conectado” no canto superior direito;
2. Existem várias opções de tempo de execução em “Runtime”.

OU

1. Para executar a célula atual, pressione SHIFT + ENTER.

Comandos Bash

Os comandos de bash podem ser executados prefixando o comando com “!”.

• Clonando um repositório git

!git clone [git clone url]

• Comandos de diretório !ls, !mkdir.

!ls

Este comando gera as pastas / conteúdo e / drive (se ele foi montado). Execute o trecho a seguir para alterar a pasta atual.

import sys
sys.path.append(‘[nome da pasta]’)

Download da web

!wget [url] -p drive/[nome da pasta]

Instalando Bibliotecas

Embora a maioria das bibliotecas Python comumente usadas seja pré-instalada, novas bibliotecas podem ser instaladas usando os pacotes abaixo:

!pip install [nome do pacote]

OU

!apt-get install [nome do pacote]

Carregando arquivos locais

from google.colab import files
uploaded = files.upload()

Selecione os arquivos para upload

Para vários arquivos, os nomes das chaves individuais podem ser obtidos por meio de um loop pelos arquivos enviados.

for file in uploaded.keys():
  print('Uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=file, length=len(uploaded[file])))

Montando o Google Drive

Execute o seguinte código:

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

Clique no link e insira a chave da API.

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

Seu drive está agora montado. Você pode usar quaisquer arquivos e pastas na sua unidade usando o caminho da seguinte maneira:

!ls /content/drive/[nome da pasta]

/ content é a pasta raiz do Google Colab e deve ser anexada a todos os caminhos usados no bloco de anotações.

Importando de .py scripts existentes

Carregue qualquer script .py existente em uma pasta na unidade. Considere um script “script.py” enviado para a pasta “Projeto”.

Para importar qualquer módulo

import sys
sys.path.append(‘Projeto’)
import script

Execute um .py script existente

Para executar um script:

!python3 /content/drive/Project/script.py

Verifique as especificações da CPU e RAM

!cat /proc/cpuinfo
!cat /proc/meminfo

Verifique as especificações da GPU

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

O Colab fornece a GPU Tesla K80.

Isso deve te iniciar com o Google Colab. Sinta-se à vontade para perguntar!