Google Colab, hay còn gọi là Google Colaboratory, là một dịch vụ miễn phí từ Google giúp bạn thực hiện các tác vụ liên quan đến máy học (machine learning), khoa học dữ liệu (data science), và nhiều ứng dụng khác trực tuyến. Với khả năng chạy mã Python trong môi trường đám mây, Colab trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà khoa học, lập trình viên và sinh viên. Trong hướng dẫn này, Game Bài Đổi Thưởng sẽ khám phá Google Colab và hướng dẫn bạn cách sử dụng nó để thực hiện các dự án và nghiên cứu của bạn.
TÓM TẮT
Google Colab là gì?
Google Colab, viết tắt của Google Colaboratory, là một phiên bản dựa trên đám mây của Jupyter Notebook, được phát triển bởi nhóm Google Research. Với Google Colab, bạn không cần lo lắng về việc cài đặt hoặc nâng cấp phần cứng trên máy tính cá nhân để xử lý các tác vụ phức tạp trong Python. Dịch vụ này cung cấp quyền truy cập miễn phí đến hạ tầng đám mây, bao gồm lưu trữ, bộ nhớ, CPU (Central Processing Unit – Đơn vị xử lý trung tâm), GPU (Graphics Processing Unit – Đơn vị xử lý đồ hoạ), và thậm chí cả TPU (Tensor Processing Unit – Đơn vị xử lý tensor). Điều này cho phép bạn tận dụng sức mạnh của đám mây để thực hiện các tác vụ tính toán phức tạp mà không cần tài nguyên phần cứng đắt tiền.
Google Colab đã được phát triển để đáp ứng nhu cầu đa dạng của các lập trình viên máy học, nhà khoa học dữ liệu, và các chuyên gia khác trong lĩnh vực công nghệ và khoa học. Đây là một công cụ mã hóa Python dựa trên nền tảng đám mây của Google, cho phép bạn tạo và chia sẻ các sổ ghi chú code hoàn chỉnh.
Sổ ghi chú Colab không chỉ hỗ trợ mã thực thi và mã Python, mà còn cho phép bạn tích hợp các định dạng khác nhau như HTML, LaTeX, văn bản định dạng, hình ảnh, biểu đồ, bảng, và nhiều tính năng khác. Điều này giúp bạn trình bày và thuyết trình các dự án khoa học dữ liệu hoặc máy học một cách dễ dàng và minh bạch, phục vụ cả mục đích cá nhân và chia sẻ với người khác.
Các Điểm Khác Biệt Giữa Google Colab và Jupyter Notebook
Google Colab và Jupyter Notebook có một số sự khác biệt quan trọng:
1. Về việc cài đặt:
- Google Colab không yêu cầu cài đặt phần mềm trên máy tính cá nhân. Bạn có thể truy cập và sử dụng nó trực tiếp từ trình duyệt web mà không cần cài đặt bất kỳ phần mềm nào trên máy tính cá nhân.
- Jupyter Notebook đòi hỏi bạn cài đặt môi trường Python và Jupyter trên máy tính cá nhân của mình. Điều này có nghĩa là bạn phải quản lý phiên bản Python và tài nguyên máy tính cho các tính toán.
2. Về việc lưu trữ và quản lý phiên bản sổ ghi chép:
Google Colab hoạt động trên nền tảng đám mây của Google. Do đó, nó cung cấp tính năng kiểm soát phiên bản tự động của sổ ghi chú. Bạn có thể xem lịch sử chỉnh sửa và khôi phục lại các phiên bản trước đó. Bên cạnh đó, sổ ghi chú Python của bạn được tự động lưu trên Google Drive, giúp bạn dễ dàng truy cập từ bất kỳ thiết bị nào kết nối với tài khoản Google của bạn.
Trong khi đó, Jupyter Notebook yêu cầu bạn tự quản lý việc lưu sổ ghi chú và quản lý phiên bản. Bạn phải thủ công lưu trữ các phiên bản khác nhau và đặt tên cho chúng để quản lý.
3. Về việc sao lưu:
- File Google Colab được tự động lưu trên Google Drive, giúp bạn dễ dàng sao lưu và truy cập từ bất kỳ đâu.
- Đối với Jupyter Notebook, bạn phải tự quản lý việc sao lưu và lưu trữ file.
4. Về việc chia sẻ file:
- Bạn có thể chia sẻ file Google Colab với bất kỳ ai, kể cả người không có kiến thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu. Họ có thể truy cập và xem nội dung một cách dễ dàng thông qua Google Colab mà không cần cài đặt phần mềm.
- Trong khi đó, khi chia sẻ file Jupyter Notebook, người nhận cần phải cài đặt và chạy phần mềm Jupyter để đọc nội dung dự án. Điều này gây khó khăn khi chia sẻ với những người không phải là chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
5. Về tài nguyên:
- Google Colab đi kèm với các thư viện phổ biến trong lĩnh vực máy học và khoa học dữ liệu. Nó cung cấp tài nguyên CPU, RAM, GPU và TPU trên nền tảng đám mây. Điều này giúp bạn tiết kiệm chi phí và thời gian khi làm việc trên các dự án có yêu cầu nặng về tài nguyên tính toán.
- Trong khi đó, khi làm việc trên Jupyter Notebook, bạn phải tự tìm kiếm, cài đặt và quản lý các thư viện cần thiết cho dự án của mình. Điều này đôi khi gây khó khăn và tốn thời gian, đặc biệt là khi bạn cần tài nguyên tính toán cao hơn.
Dưới đây là bảng so sánh sự khác biệt giữa tính năng của Google Colab và Jupyter Notebook:
| Tính năng Code Doc | Google Colab | Jupyter Notebook |
|---|---|---|
| Truy cập và xem nhanh file code | Có | Không |
| Chia sẻ file code | Có | Không |
| Thư viện được cài đặt sẵn | Có | Không |
| Lưu trữ đám mây | Có | Không |
| File được đồng bộ hóa | Có | Không |
Lý Do Tại Sao Nên Sử Dụng Google Colab
Việc sử dụng Google Colab có những lợi ích như:
Được lưu trên đám mây
Khi sử dụng Jupyter Notebook, tất cả dữ liệu được lưu trữ trên máy tính cá nhân của bạn. Điều này có lợi nếu bạn đặc biệt quan tâm đến việc bảo vệ quyền riêng tư của dự án.
Tuy nhiên, nếu bạn muốn dễ dàng truy cập dữ liệu từ bất kỳ thiết bị nào đã đăng nhập vào tài khoản Google, thì Google Colab là sự lựa chọn tốt nhất. Bởi vì tất cả các Colab Notebook của bạn sẽ được lưu trữ trong tài khoản Google Drive, tương tự như các tệp Google Docs và Google Sheets. Điều này giúp bạn tiện lợi quản lý và chia sẻ các dự án của mình.
Các thư viện được cài đặt sẵn
Google Colab có sẵn các thư viện dữ liệu được cài đặt sẵn như NumPy, Matplotlib, Pandas và nhiều thư viện machine learning như Keras, TensorFlow, và PyTorch. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi bắt đầu các dự án khoa học dữ liệu và machine learning.
Sự hợp tác
Chính với Google Colab, bạn có thể hợp tác với nhiều nhà phát triển khác nhau trên cùng một Colab Notebook và chia sẻ công việc đã hoàn thành của mình với họ một cách dễ dàng.
Sự tổng quát
Google Colab là phiên bản đặc biệt của Jupyter Notebook hoạt động trên nền tảng đám mây và cung cấp tài nguyên máy tính miễn phí. Hình dưới đây sẽ giúp bạn hình dung mối quan hệ giữa IPython, Jupyter Notebook và Google Colab.
Sử dụng GPU và TPU miễn phí
Google Colab cung cấp sử dụng miễn phí GPU và TPU cho các dự án machine learning cá nhân. Điều này có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong hiệu suất của các dự án của bạn.
Hướng dẫn sử dụng Google Colab
Để sử dụng Google Colab, bạn thực hiện theo các bước sau đây:
Tạo thư mục trên Google Drive
Đầu tiên, bạn nhấn New để tạo thư mục mới trên Google Drive và đặt tên cho thư mục đó.
Tạo Colab Notebook mới
- Nhấp chuột phải > Chọn More > Chọn Colaboratory để tạo Colab Notebook mới.
- Nhấn vào tên file để đổi tên Notebook nếu bạn muốn.
- Mở file vừa tạo sẽ thấy giao diện như hình minh họa dưới đây.
Cài đặt GPU
Mặc định, phần cứng của Google Colab là CPU hoặc bạn cũng có thể thiết lập nó là GPU.
Để cài đặt GPU, bạn có thể thực hiện theo 2 cách:
- Cách 1: Nhấn Edit > Chọn Notebook Setting > Chọn Hardware Accelerator > Chọn GPU.
- Cách 2: Nhấn Runtime > Chọn Hardware Accelerator > Chọn GPU.
Running a Cell
- Để xác nhận thời gian chạy được kết nối bình thường, Notebook sẽ hiển thị màu xanh lá cây và thông báo Connected ở góc trên bên phải.
- Trong Runtime sẽ nhiều thời gian chạy khác nhau để lựa chọn hoặc bạn có thể nhấn tổ hợp phím Shift + Enter.
Bash Commands
Thực hiện nhân bản kho lưu trữ Git bằng lệnh sau:
!git clone [git clone url]
Lệnh thư mục !ls:
!ls
Lệnh này sẽ xuất ra những thư mục (folders)/nội dung (content)/ổ đĩa (drive). Để thay đổi thư mục hiện tại, bạn dùng lệnh sau:
import sys sys.path.append(‘[Folder name]’)
Để tải xuống từ web, bạn dùng lệnh sau:
!wget [url] -p drive/[Folder Name]
Cài đặt thư viện
Các thư viện Python đã được cài đặt sẵn. Do đó, nếu bạn muốn cài đặt các thư viện mới, hãy dùng cú pháp sau đây:
!pip install [package name]
Hoặc cú pháp:
!apt-get install [package name]
Tải local file
Để tải local file, bạn sử dụng cú pháp:
from google.colab import files uploaded = files.upload()
Hoặc cú pháp:
for file in uploaded.keys():
print('Uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=file, length=len(uploaded[file])))
Gắn Google Drive vào Google Colab
Để gắn Google Drive, bạn hãy chạy lệnh sau đây:
!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}
Nhấp vào liên kết, sau đó tiến hành nhập khóa API:
!mkdir -p drive !google-drive-ocamlfuse drive
Bây giờ ổ đĩa của bạn đã được kết nối. Bạn có thể sử dụng bất kỳ file và thư mục nào trong ổ đĩa của mình bằng cách dùng đường dẫn sau:
!ls /content/drive/[folder name]
Kiểm tra thông số kỹ thuật CPU và RAM
Để kiểm tra thông số CPU và RAM, bạn dùng lệnh:
!cat /proc/cpuinfo !cat /proc/meminfo
Kiểm tra thông số kỹ thuật GPU
Để kiểm tra thông số GPU, bạn dùng lệnh:
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
Lưu trữ Colab Notebook
Tất cả các Notebook sẽ tự động được lưu trong ổ đĩa Google sau một khoảng thời gian nhất định nào đó. Để rõ ràng hơn, bạn cũng có thể lưu Notebook dưới dạng các tệp tin *.py và *.ipynb.
Chia sẻ Colab Notebook
Google Colab có một tính năng rất ấn tượng: khả năng chia sẻ dự án dễ dàng với người khác.
Để chia sẻ Colab Notebook với người khác, bạn chỉ cần nhấn vào biểu tượng “Share” ở góc trên bên phải của giao diện. Sau đó, bạn sẽ thấy tùy chọn để chia sẻ thông qua liên kết. Ngoài ra, bạn cũng có thể mời mọi người tham gia dự án bằng cách nhập địa chỉ email của họ và cấp quyền truy cập. Điều này giúp bạn dễ dàng làm việc cùng nhau trên cùng một dự án hoặc chia sẻ kiến thức với đồng nghiệp và bạn bè.
Kết luận
Tóm lại, Google Colab là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt cho các nhà khoa học dữ liệu, lập trình viên máy học và tất cả những ai đang thực hiện các dự án liên quan đến Python. Với tính năng chia sẻ, sử dụng GPU/TPU miễn phí, và tích hợp trực tiếp với Google Drive, nó giúp tối ưu hóa quá trình làm việc và hợp tác. Sử dụng Google Colab, bạn có khả năng truy cập môi trường phát triển chuyên nghiệp mà không cần lo lắng về việc cài đặt phần mềm hay quản lý tài nguyên. Hãy bắt đầu ngay hôm nay và khám phá tiềm năng của nó trong các dự án khoa học dữ liệu và máy học của bạn.
