Hướng dẫn sử dụng Google Colab hiệu quả từ A – Z

hướng dẫn sử dụng Google Colab

Hướng dẫn sử dụng Google Colab đang là chủ đề được rất nhiều người quan tâm hiện nay. Với sự phát triển vượt bậc về công nghệ số hoá, người dùng có thể trau dồi các kiến thức về phân tích dữ liệu và học máy từ nhiều nguồn khác nhau, tuy nhiên họ lại không tránh khỏi các khó khăn khi thực hiện các dự án thực tế. Giải pháp đặt ra cho vấn đề này đó là sử dụng Google Colab. Vậy Google Colab là gì, nó có vai trò và cách sử dụng như thế nào? Hãy cùng Top20Review tìm hiểu chi tiết hơn trong bài viết dưới đây.

Khi sử dụng Google Colab, bạn có thể gặp các rắc rối trong việc cài đặt, điển hình như việc nhập các câu lệnh phức tạp để cài đặt thư viện hay tải local file. Hãy trực tiếp tìm gặp các chuyên gia Data Analyst tại ứng dụng Askany để được hỗ trợ vấn đề này một cách tốt nhất.

Google Colab là gì?

Google Colab là gì?
Google Colab là gì?

Google Colab là gì? Là một phiên bản lưu trữ trên đám mây tương tự như Jupyter Notebook được phát triển bởi Google Research. Thông qua Google Colab, người dùng vẫn có thể xử lý các công việc nặng về CPU/ GPU trong Python mà không cần phải cài đặt hay nâng cấp phần cứng của máy tính cá nhân. Bên cạnh đó, Colab cung cấp quyền truy cập vào các hạ tầng điện toán đám mây miễn phí, bao gồm bộ lưu trữ, bộ nhớ, CPU, GPU (đơn vị xử lý đồ hoạ) và TPU (đơn vị xử lý Tensor).

Việc Google tạo ra Colab nhằm đáp ứng nhu cầu của các đối tượng như lập trình viên học máy, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và người học ngôn ngữ Python.

Một điểm đáng chú ý khác của Google Colab là cho phép người dùng trình bày một dự án khoa học dữ liệu hoặc học máy đầy đủ đến những người giám sát hoặc nhà tài trợ bằng sổ ghi chú code. Sổ này có thể chứa mã thực thi, mã HTML, mã Python trực tiếp, LaTex, hình ảnh, biểu đồ, bảng tính, văn bản định dạng,…

>> Xem thêm: Data Analysis Excel: Tổng hợp các hàm phân tích dữ liệu cần biết

Những lợi ích khi sử dụng Google Colab

Các thư viện cài đặt sẵn

Google Colab cung cấp đa dạng các thư viện dữ liệu cài đặt sẵn như Matplotlib, Numpy, Pandas. Ngoài ra, còn có các thư viện machine learning như Pytorch, Keras, Tensorflow.

Được lưu trên đám mây

Google Colab được lưu trên đám mây
Google Colab được lưu trên đám mây

Nếu bạn muốn truy cập dữ liệu của mình trong bất kỳ thiết bị nào có đăng nhập bằng tài khoản Google, Google Colab chắc chắn là lựa chọn tối ưu nhất. Tương tự như các file Google Docs hay Google Sheet, toàn bộ Colab Notebook đều sẽ được lưu trữ trong Google Drive.

Xem thêm các bài viết khác:

Sự hợp tác

Sử dụng Google Colab giúp bạn dễ dàng hợp tác với nhiều nhà phát triển trên cùng một Colab Notebook, đồng thời chia sẻ những đầu mục công việc đã hoàn thành của mình với họ nhanh chóng và thuận tiện.

Sự tổng quát

Như đã đề cập trong phần khái niệm, Google Colab là một phiên bản chuyên dụng của Jupyter Notebook. Nó hoạt động bằng cách chạy trên đám mây và cung cấp cho người dùng tài nguyên điện toán miễn phí. Bạn có thể tham khảo hình bên dưới để xác định được mối quan hệ giữa Google Colab, Ipython và Jupyter: 

Những lợi ích khi sử dụng Google Colab

Sử dụng GPU và TPU miễn phí

Google Colab cho phép người dùng sử dụng GPU và TPU không mất phí để phục vụ cho các dự án học máy cá nhân. Đây được xem là 2 yếu tố tạo nên sự khác biệt lớn trong các dự án.

>> Xem thêm: Data set là gì? Tất tần tật những điều cần biết về Data set

Sự khác nhau giữa Google Colab và Jupyter Notebook

Sự khác nhau giữa Google Colab và Jupyter Notebook
Sự khác nhau giữa Google Colab và Jupyter Notebook

 

Mặc dù là phiên bản của Jupyter Notebook, nhưng Google Colab sẽ có một số điểm khác biệt so với Jupyter Notebook như sau:

Về cài đặt

Google Colab không yêu cầu người dùng cài đặt phần mềm trực tiếp trên máy tính cá nhân. Ngược lại, người dùng bắt buộc phải thực hiện quá trình cài đặt phần mềm Jupyter Notebook và sử dụng tài nguyên máy tính cá nhân để thực hiện các tính toán.

Về lưu trữ và quản lý sổ ghi chép

Google Colab hoạt động trên nền tảng đám mây, mang lại quyền kiểm soát tự động về sổ ghi chép. Hơn nữa, Google Drive cũng tự động lưu trữ sổ ghi chép Python. Trong khi đó, với Jupyter Notebook, người dùng cần tự quản lý quá trình lưu trữ sổ ghi chép và quản lý nó một cách thủ công.

Về sao lưu

File của Google Colab được tự động lưu trên Google Drive, tạo thuận lợi cho quá trình sao lưu, trong khi file Jupyter Notebook không có tính năng tự động sao lưu.

Về chia sẻ file

Người dùng có thể dễ dàng chia sẻ file Google Colab với bất kỳ ai, kể cả những người không có chuyên môn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ có thể mở tài liệu trực tiếp trên Google Colab và xem nội dung một cách thuận tiện mà không cần phải cài đặt phần mềm. Ngược lại, với Jupyter Notebook, người nhận cần phải cài đặt và chạy phần mềm để có thể xem dự án, điều này tạo khó khăn khi chia sẻ với những người không phải là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Về tài nguyên

Google Colab đi kèm với các thư viện cần thiết cho các dự án máy học và khoa học dữ liệu, cung cấp tài nguyên như CPU, RAM, GPU và TPU trên nền tảng đám mây. Điều này giúp người dùng giảm chi phí và tiết kiệm thời gian. Ngược lại, khi làm việc với Jupyter Notebook, người dùng phải tự tìm kiếm và cài đặt các thư viện cần thiết cho dự án của mình, điều này gây tốn kém về tài nguyên CPU, RAM và GPU trên máy tính cá nhân.

>> Xem thêm: SQL Cheat Sheet: Tài liệu học SQL người mới không nên bỏ qua

Hướng dẫn sử dụng Google Colab

Để sử dụng được Google Colab, trước hết bạn cần chuẩn bị một tài khoản Google cá nhân để truy cập vào Colaboratory. Sau đây là các bước hướng dẫn cụ thể cách sử dụng Google Colab:

Bước 1: Tạo thư mục trên Google Drive

Vì Google Colab hoạt động trên Google Drive, cho nên bạn cần tạo thư mục trên đây bằng cách truy cập vào Google Drive, sau đó chọn New và tạo Folder mới.

Bước 2: Tạo Colab Notebook mới

Tạo Colab Notebook mới
Tạo Colab Notebook mới

Ở bước này, bạn nhấp chuột phải và chọn More → Colaboratory. Tiếp theo, bạn nhấp vào tên tệp để đổi tên Notebook. Sau khi đổi tên thành công, bạn mở file vừa tạo lên.

Bước 3: Cài đặt GPU

Google Colab có phần cứng mặc định là CPU hoặc GPU. Để cài đặt GPU, bạn nhấp vào Edit, chọn Notebook Setting → Hardware Accelerator → GPU.

Bước 4: Running a Cell

Nếu thời gian chạy được kết nối bình thường, Notebook sẽ hiển thị màu xanh lá và thông báo nội dung Connected ở góc trên bên phải. Trong Runtime, có rất nhiều lựa chọn về thời gian chạy hoặc bạn cũng có thể bấm tổ hợp phím Shift + Enter.

Bước 5: Bash Commands

  • Lệnh nhân bản kho lưu trữ Git: !git clone [git clone url]
  • Lệnh thư mục: !ls, !mkdir.
  • Lệnh xuất ra các thư mục /nội dung /ổ đĩa. Các câu lệnh thay đổi thư mục hiện tại: import sys, sys.path.append(‘[Folder name]’)
  • Lệnh tải xuống từ Web: !wget [url] -p drive/[Folder Name]

Bước 6: Cài đặt thư viện

Các thư viện đều được cài đặt sẵn, để cài đặt các thư viện mới, bạn sử dụng cú pháp: !pip install [package name] hoặc !apt-get install [package name].

Bước 7: Lưu trữ Colab Notebook

Lưu trữ Colab Notebook
Lưu trữ Colab Notebook

 

Mọi Notebook sẽ tự động lưu trữ trong ổ đĩa Google sau một khoảng thời gian cụ thể. Ngoài ra, bạn cũng có thể lưu các Notebook với định dạng rõ ràng bằng cách chọn kết thúc lưu với các định dạng *.py và *.ipynb.

Bước 8: Chia sẻ Colab Notebook

Bạn nhấp chọn nút Share để được hiển thị tùy chọn tạo liên kết, nó sẽ cho phép bạn chia sẻ Notebook thông qua bất kỳ nền tảng nào. Ngoài ra bạn còn có thể mời mọi người thông qua địa chỉ email.

Bài viết trên đây đã hướng dẫn sử dụng Google Colab đầy đủ và chi tiết mà bạn có thể tham khảo. Bên cạnh đó, nếu đã thực hiện theo các bước chỉ dẫn của Top20Review nhưng lại không thành công, bạn có thể trực tiếp liên lạc với các chuyên gia DA uy tín trên Askany, họ sẽ chia sẻ kinh nghiệm về cách cài đặt đơn giản, cũng như cách sử dụng chính xác Google Colab.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *