Что такое Google Colab и как с ним работать: всё, что нужно знать новичку

При работе с Python часто нужно использовать различные библиотеки — специальные наборы готового кода, которые расширяют возможности языка. Например, для анализа данных применяется библиотека Pandas, для создания графиков — Matplotlib, а для машинного обучения — Scikit-learn или TensorFlow. Каждая из таких библиотек добавляет функции, но может создавать трудности при установке. Google Colab помогает это решить.

Предположим, вы решили поработать с библиотекой TensorFlow. При её установке в Windows часто возникают проблемы с совместимостью версий CUDA и cuDNN — компонентов для работы с графическим процессором. Для решения этих проблем обычно требуется переустановка Python, обновление драйверов видеокарты или установка определённых версий библиотек.

Вместо этого можно использовать бесплатный сервис Google Colab, где TensorFlow и другие библиотеки уже предустановлены и настроены для работы с графическим процессором. Вы сразу сможете обучать свои модели и не тратить время на настройку окружения. Более того, сервис работает независимо от мощности вашего компьютера и типа операционной системы.

В этой статье мы познакомимся с Google Colab и рассмотрим, для кого он предназначен, какими возможностями обладает и как начать с ним работу.

Содержание

• Что такое Google Colab
• Кому и для чего он полезен
• Как работать с Google Colab
• Альтернативные сервисы
• Что дальше

Что такое Google Colab

Google Colab (Google Colaboratory) — это бесплатный облачный сервис для программирования на Python. Он похож на Google Docs: как Docs позволяет создавать документы без установки Microsoft Word, так и Colab даёт возможность писать код без установки Python и дополнительных библиотек.

Google Colab построен на основе Jupyter Notebook и имеет схожий интерфейс. Jupyter Notebook — удобная среда разработки для Python, где можно писать код и сразу видеть результаты его выполнения. Различие в том, что Colab работает в облаке, предоставляет доступ к вычислительным ресурсам Google и обеспечивает интеграцию с различными платформами.

Вот примеры сервисов, в которые интегрирован Google Colab:

• Google Drive: обеспечивает прямой доступ к файлам и сохранение блокнотов. К примеру, вы можете загрузить CSV-файл с данными о продажах на Google Drive, проанализировать его в Colab, а затем сохранить готовую модель прогнозирования обратно на диск.
• Google Sheets: предоставляет возможность напрямую импортировать и экспортировать данные из электронных таблиц. Например, вы можете загрузить таблицу с данными о ежедневных продажах, обработать их и выгрузить результаты обратно в Google Sheets для создания отчётов.
• GitHub: позволяет импортировать код и блокноты напрямую из репозиториев. Это даёт возможность использовать готовые модели и библиотеки для анализа данных, не устанавливая их на компьютер.
• Kaggle: позволяет работать с готовыми наборами данных для машинного обучения и аналитики. Вы можете загружать датасеты прямо в Colab и использовать существующие решения от сообщества для своих проектов.
• TensorBoard: инструмент визуализации для машинного обучения. Интеграция с Colab даёт возможность отслеживать обучение моделей прямо в браузере: смотреть графики, анализировать структуру модели и настраивать параметры — и всё это без установки TensorBoard.

Google Colab работает как веб-приложение и доступен в любом современном браузере с поддержкой HTML5 и JavaScript — Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge, Safari и других. Для стабильной работы мы рекомендуем использовать последние версии браузеров и своевременно их обновлять.

Читайте также:

Что такое Jupyter Notebook

Кому и для чего он полезен

Google Colab предоставляет бесплатный доступ к мощным вычислительным ресурсам, которых достаточно для большинства задач машинного обучения и анализа данных. Например, с их помощью вы можете классифицировать породы собак на фотографиях с точностью до 95%, за несколько минут обрабатывать миллионы строк данных о продажах, смоделировать изменения климата или провести анализ финансовых рынков.

Google Colab удобен тем, что обеспечивает гибкую настройку конфигурации для каждого проекта. По умолчанию всем пользователям доступен виртуальный процессор Intel Xeon и 13 ГБ оперативной памяти. Для ускорения вычислений Colab открывает доступ к графическим процессорам (GPU) — обычно это NVIDIA Tesla K80, T4 или P100 с видеопамятью до 16 ГБ. Также доступны тензорные процессоры (TPU) для работы с нейросетями, однако они совместимы только с определёнными версиями TensorFlow.

Благодаря гибкой конфигурации Google Colab делает машинное обучение и анализ данных доступными для широкого круга пользователей, даже если у них нет мощных компьютеров. Например, вы можете использовать даже устаревший ноутбук с 4 ГБ оперативной памяти для обучения базовых моделей машинного обучения или анализа средних наборов данных — задачи, которые невозможно было бы выполнить на локальном компьютере из-за нехватки вычислительных ресурсов. С помощью сервиса вам достаточно загрузить проект — серверы обработают его и вернут результат.

Вот группы пользователей, которые могут активно обращаться к этому сервису:

• Студенты и исследователи могут выполнять учебные проекты по машинному обучению и проводить научные эксперименты. Например, они могут обучать нейронные сети для распознавания рукописных цифр из датасета MNIST или анализировать большие наборы данных для курсовых работ. Подробные руководства доступны на Kaggle Learn.
• Дата-сайентисты и ML-инженеры могут тестировать и оптимизировать модели машинного обучения. Полезные ресурсы: Kaggle для соревнований и датасетов, TensorFlow Model Garden для готовых архитектур нейросетей, Hugging Face для языковых моделей.
• Преподаватели могут создавать интерактивные учебные материалы и проверять работы студентов. Рекомендуемые платформы: Scikit-learn для базовых алгоритмов с наглядной визуализацией, PyTorch Tutorials для уроков, TensorFlow Tutorials для практических примеров.
• Разработчики применяют сервис для тестирования и оптимизации сложных вычислительных алгоритмов. Инструменты: OpenCV для компьютерного зрения, spaCy для обработки текста и NVIDIA Deep Learning Examples для разработки моделей глубокого обучения.

Несмотря на все преимущества и широкие возможности, важно учитывать, что бесплатная версия Google Colab работает с некоторыми ограничениями:

• Длительность одной сессии не может превышать 12 часов.
• Сессия автоматически закрывается после 90 минут бездействия.
• Можно использовать только один GPU за раз.
• Ежемесячный лимит работы с GPU составляет 30 часов.

Платная версия расширяет базовые возможности сервиса, но доступна не во всех странах. На 2025 год Россия не входит в список поддерживаемых стран.

Читайте также:

Что такое Machine Learning и стоит ли его изучать

Как работать с Google Colab

Для начала работы с Google Colab вам понадобится только аккаунт Google. Перейдите на сайт сервиса и нажмите кнопку Создать блокнот. Вы также можете воспользоваться Google Drive: нажмите кнопку Создать, выберите раздел Ещё и пункт Google Colaboratory.

В Google Colab блокноты называются «колабами» (colabs) или «ноутбуками» (notebooks). Файлы сохраняются в формате .ipynb (IPython Notebook). При создании блокнота вы можете дать ему любое название.

Google Colab построен на системе ячеек — отдельных блоков, которые могут содержать Python-код или текст с разметкой Markdown для пояснений. Ячейки исполняются по порядку, сохраняя общий контекст выполнения. Это означает, что все переменные, созданные в одной ячейке, можно использовать в следующих ячейках в течение всей сессии.

Читайте также:

Язык разметки Markdown: шпаргалка по синтаксису с примерами

Когда вы создадите блокнот, перед вами откроется основной интерфейс сервиса. В центре находится рабочее пространство, а над ним расположены две кнопки: + Код и + Текст. Нажав на любую из них, вы создадите ячейку соответствующего типа — для кода или для текста.

Для примера возьмём код из статьи «Как извлечь корень из числа при помощи Python» и добавим к нему ячейку с текстовым пояснением:

import math
result = math.sqrt(25)
print(result)  # Output: 5.0

## Извлечение квадратного корня

В этом примере мы используем библиотеку `math` для математических вычислений. Функция `math.sqrt()` — одна из базовых операций, которая:

- принимает числовой аргумент;
- возвращает его квадратный корень;
- работает с *целыми* и *дробными* числами.

> Примечание: для комплексных чисел следует использовать функцию `cmath.sqrt()`

В Google Colab вы можете перемещать ячейки и выстраивать их в удобном порядке — например, сначала разместить описание, а затем код. Платформа также поддерживает совместную работу: если вы поделитесь ссылкой на блокнот, то можете разрешить другим пользователям просматривать код, комментировать его или вносить изменения.

В Google Colab также встроен ИИ-ассистент Gemini, который интегрирован в интерфейс блокнота и готов помочь с любыми вопросами прямо во время работы. Например, когда мы спросили ассистента о различных методах извлечения квадратного корня, он не только предложил три альтернативных способа, но и подробно объяснил, какой метод и когда лучше использовать.

Читайте также:

7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Альтернативные сервисы

С развитием машинного обучения растёт потребность в мощных инструментах для работы с данными. Google Colab эффективно справляется со многими задачами, однако разработчикам часто нужны специализированные решения с расширенными возможностями или иными условиями использования. Рассмотрим пять альтернативных сервисов.

Yandex DataSphere — это платформа на базе Jupyter Notebook, которая предлагает гибкое масштабирование ресурсов и изолированные среды для различных проектов. Сервис особенно эффективен для работы с большими данными и команд, ведущих параллельные проекты: вычислительные мощности можно наращивать под текущие задачи машинного обучения, а затем возвращать к базовым настройкам. Для новых пользователей действует бесплатный пробный период, после которого вводится плата.

Amazon SageMaker AI — это комплексная платформа машинного обучения в экосистеме AWS, которая объединяет инструменты для разработки, обучения и развёртывания ML-моделей. В отличие от Google Colab, SageMaker ориентирован на масштабные корпоративные проекты и предлагает настраиваемые среды разработки, оптимизированное распределение вычислительных ресурсов и бесшовную интеграцию с сервисами AWS.

Saturn Cloud — это облачный сервис для разработки и развёртывания проектов машинного обучения на базе Jupyter Lab. Платформа отличается от Google Colab гибким масштабированием вычислительных ресурсов и глубокой интеграцией с нейросетями NVIDIA, предоставляя инструменты для работы с генеративными моделями. Saturn Cloud подходит командам разработчиков, которым нужны настраиваемые вычислительные мощности и продвинутый инструментарий для работы с нейронными сетями.

CoCalc — это специализированная облачная платформа на основе Jupyter Notebook для научных вычислений и образования. В отличие от Google Colab, платформа включает расширенный набор инструментов для научной работы: математический пакет SageMath, редактор документов LaTeX и встроенный Linux-терминал. CoCalc создан для преподавателей и исследователей, которые могут бесплатно пользоваться ограниченным набором функций, инструментами совместной работы и математическими библиотеками.

Deepnote — это платформа для анализа данных, которая позволяет командам работать вместе и создавать наглядные графики без написания сложного кода. В Deepnote несколько человек могут одновременно редактировать код и сразу видеть изменения, а результаты анализа отображаются в наглядных интерактивных панелях. Бесплатная версия включает базовые вычислительные ресурсы (5 ГБ RAM, 2 vCPU) и поддерживает до трёх пользователей в пяти проектах.

Читайте также:

Deep learning: что это такое и зачем нужно

Что дальше

Если вы хотите попробовать Google Colab, вот несколько полезных ресурсов, которые помогут вам разобраться в работе с сервисом:

• Официальная документация Google Colab — подробное описание всех возможностей платформы.
• Официальный репозиторий Colab на GitHub — содержит исходный код и техническую документацию для разработчиков.
• Подробный раздел FAQ по Google Colab — ответы на часто задаваемые вопросы и решения распространённых проблем.
• Плейлист с видеоуроками по Colab от профессора биоинформатики Чанина Нантасенамата (видео на английском языке).
• Документация Jupyter — материалы для углублённого понимания работы с ноутбуками, поскольку Colab построен на основе Jupyter.