[python] 구글 코랩(colab) 사용법

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어쩌다 구글 코랩을 찾게 되었냐하면.. 파이썬을 이용해 딥러닝을 시킬려는 순간 제가 쓰는 PC가 그래픽 카드가 없어서 매우 적은 량의 학습을 시킬려는데 (사진5개) 8시간이 걸리지 뭡니까 ㅠㅠ 

 

그래서 클라우드 환경의 그래픽 카드를 무료로 이용 할 수 있는 방법이 없을까 하다가. 찾은 무료 클라우드 GPU 사용을 할 수 있는 방법을 찾았는데욤. 소개 해드리고자 합니다 :-)

 

구글 코랩이란?

Google Colab(Google Colaboratory)은 Google에서 제공하는 클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 환경입니다. 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝 작업을 수행할 수 있도록 다양한 도구와 라이브러리를 제공하며, Python을 주로 사용해 코드를 작성하고 실행할 수 있는 웹 기반의 플랫폼입니다. Colab을 사용하면 특별한 설정 없이 웹 브라우저만으로도 강력한 계산 자원을 사용할 수 있기 때문에 딥러닝 연구나 실험, 프로토타이핑에 많이 사용됩니다.

 

 

구글 코랩 주요 특징

 

• 무료 GPU/TPU 사용 가능:
  • Colab은 무료로 GPU 및 TPU와 같은 하드웨어 가속기를 제공하기 때문에 딥러닝 모델의 학습 속도를 빠르게 할 수 있습니다.
  • GPU나 TPU를 사용하기 위해 별도의 비용이 들지 않으며, 메뉴에서 간단히 설정할 수 있습니다.
• Jupyter 노트북 기반:
  • Google Colab은 Jupyter 노트북을 기반으로 하며, 코드와 텍스트(설명, 그래프 등)를 함께 작성하고 실행할 수 있는 환경을 제공합니다.
  • 사용자가 Python 코드를 입력하고 셀 단위로 실행할 수 있어 데이터 전처리, 모델 학습, 테스트 등의 과정을 단계적으로 수행하기에 편리합니다.
• 클라우드 저장:
  • Colab 노트북은 Google Drive와 쉽게 연동됩니다. 작성한 노트북 파일을 Google Drive에 저장하거나, 다른 사람이 공유한 노트북을 열어 작업할 수 있습니다.
  • 이를 통해 작업 내용을 쉽게 백업하고 다른 기기에서도 동일한 작업을 이어서 할 수 있습니다.
• 라이브러리 설치와 사용의 용이성:
  • Colab은 데이터 과학 및 딥러닝에 필요한 주요 Python 라이브러리들이 사전 설치되어 있어, 추가 설치 없이 바로 사용할 수 있습니다.
  • 필요한 라이브러리는 간단히 !pip install 명령어를 통해 추가 설치할 수 있습니다.
• 공유와 협업:
  • Google 문서와 유사하게 Colab 노트북도 링크를 통해 공유하거나 협업할 수 있습니다.
  • 여러 사용자가 동시에 코드를 작성하고, 서로의 변경 사항을 실시간으로 볼 수 있어 팀 프로젝트에도 적합합니다.

 

구글 코랩 사용 예시

 

• 기본 설정 및 코드 실행:
  • Google Colab에 접속하여 새 노트북을 만들고, Python 코드를 셀에 입력한 후 Shift + Enter를 누르면 코드를 실행할 수 있습니다.
  • 코드 셀을 여러 개 추가하고 각 셀을 개별적으로 실행하여 데이터 분석, 모델 학습 등의 작업을 단계별로 진행할 수 있습니다.
• GPU 설정:
  • 상단 메뉴에서 런타임 > 런타임 유형 변경으로 이동하고, 하드웨어 가속기를 GPU 또는 TPU로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 GPU를 활용하여 딥러닝 모델 학습 속도를 높일 수 있습니다.

데이터 파일 업로드:

• 데이터를 분석하거나 학습에 사용할 때, Colab에서 데이터를 사용할 수 있도록 파일을 업로드해야 합니다. 파일은 /content 경로에 저장되며, 이 경로를 통해 데이터를 접근할 수 있습니다.

from google.colab import files
uploaded = files.upload() # 로컬에서 파일 업로드

 

 

Google Drive 연동:

• Google Drive를 연동하면 Colab에서 Google Drive의 파일에 접근할 수 있습니다. 데이터 파일을 Drive에 저장하고 Colab에서 바로 접근할 수 있기 때문에 용이합니다.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive') # Google Drive를 Colab에 마운트

 

구글 코랩 주요 장점

 

• 무료 사용: Colab은 무료로 제공되며, GPU 및 TPU 같은 강력한 계산 자원도 무상으로 제공됩니다.
• 손쉬운 사용: Jupyter 노트북처럼 코드를 단계별로 작성하고 결과를 바로 확인할 수 있어 학습에 적합합니다.
• 쉬운 공유: Google Drive와 연동되어 노트북을 쉽게 저장하고 공유할 수 있습니다.

구글 코랩 주요 단점

 

• 제한된 세션 시간: Colab 세션은 일정 시간이 지나면 자동으로 연결이 끊깁니다(보통 12시간 내외). 장시간 학습이 필요한 경우에는 주기적으로 다시 연결해야 합니다.
• 리소스 제한: 무료 GPU 자원은 사용량이 많은 시기에는 제한될 수 있습니다. 또한, 제공되는 GPU 메모리가 제한적일 수 있어 대형 모델을 학습하는 데는 제약이 있습니다.

 

 

 

요약

Google Colab은 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝을 위한 Jupyter 노트북 환경으로, 무료로 GPU/TPU를 제공하여 학습 속도를 크게 높일 수 있습니다. Colab을 사용하면 복잡한 설정 없이도 클라우드에서 작업을 진행하고, Google Drive를 통해 작업을 저장하고 공유할 수 있어 매우 편리합니다. 특히 딥러닝 연구나 프로토타이핑 단계에서 많은 사람들에게 사랑받는 도구입니다.