Présentation de Google GolaBe : l'avenir de la connectivité mondiale
À propos de Google Colab et de ce qu'il offre aux codeurs
L'informatique évolue à un rythme de plus en plus rapide, et les spécialistes se concentrent désormais sur les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond qui s'appuient sur des logiciels spécifiques tels que les bibliothèques avancées du langage de programmation Python. Lorsque les étudiants et les chercheurs cherchent à apprendre ces techniques et à construire des projets qui les utilisent, ils ont besoin d'un environnement logiciel sophistiqué et de spécifications avancées pour que le système puisse supporter la charge d'une grande mémoire et du traitement des données volumineuses (big data). Le problème est qu'il est difficile de fournir ces spécifications élevées dans leur matériel. C'est pourquoi Google a lancé Google Colab pour aider les étudiants et les chercheurs à apprendre et à surmonter les obstacles.
Dans cet article, nous allons parler de Google Colab, de ses principales utilisations et fonctionnalités, et des raisons pour lesquelles il s'agit d'un outil important pour les étudiants et les scientifiques des données.
Qu'est-ce que NoteBook ?
Les langages de programmation sont les langages utilisés pour développer des programmes et des applications, et constituent le médium entre le langage compris par les humains et le langage compris par les machines. Tous les logiciels et applications qui fonctionnent sur les ordinateurs et les téléphones portables sont créés à l'aide d'un langage de programmation, dans lequel les développeurs conçoivent des applications de manière programmatique afin que tout le monde puisse les utiliser.
Lorsqu'un développeur programme un modèle pour résoudre un problème particulier, il doit l'accompagner d'une explication de son fonctionnement, et il est difficile de le faire par le biais du seul code ; il doit donc préparer une présentation distincte.
Pour faciliter le travail des programmeurs, NoteBook est un programme de bloc-notes qui comprend des lignes de code, de l'espace pour écrire du texte et des commentaires, et pour ajouter des images, des tableaux et des graphiques. Les documents NoteBook aident à comprendre le code et le fonctionnement du programme.
Un carnet de notes ou NoteBook est un document dans lequel on peut écrire du code tel que du code Python, du texte, des images, l'exécuter et visualiser les résultats.
Google Colab est une version de Jupyter Notebook optimisée pour le cloud, qui permet d'écrire et d'exécuter du code et des documents Notebook par l'intermédiaire d'un environnement logiciel intégré ou d'un navigateur web. Google Colab offre un accès gratuit aux GPU et TPU, qui sont utilisés pour construire un modèle d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond.
Google Colab est un choix idéal pour des millions d'utilisateurs car il est gratuit, ne nécessite qu'un compte Google et ne requiert pas de vitesse de connexion élevée. Il est livré avec des paquets préinstallés et prêts à l'emploi, de sorte que l'utilisateur n'a pas besoin de configurer l'environnement.
Remarque : TPU signifie "Tensor Processing Unit" et est un accélérateur d'IA développé à l'aide de la bibliothèque Tensor Flow, qui a été conçue par Google spécifiquement pour aider les développeurs à concevoir, construire et former des modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique pour les réseaux neuronaux.
Comment utiliser Google Colab
Si vous avez déjà utilisé les carnets Jupyter, vous remarquerez qu'ils sont très similaires à Google Colab. Google Colab vous permet d'écrire et d'exécuter du code Python via votre navigateur sans avoir à installer d'éditeur ou de logiciel. La plateforme est facile à utiliser, liée à un compte Google, et vous donne un accès gratuit aux GPU et TPU.
Google Colab était auparavant utilisé comme outil interne pour analyser les données de Google. Il a ensuite été mis à la disposition du public et utilisé par un grand nombre de personnes. Les étudiants et les chercheurs utilisent Google Colab pour élaborer des projets logiciels qui intègrent des techniques d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond. La plateforme fournit les ressources nécessaires pour réaliser des expériences en science des données, en particulier pour ceux qui ne disposent pas d'un GPU haut de gamme.
La version gratuite de Google Colab convient aux étudiants et aux débutants en science des données, mais elle n'est pas adaptée aux projets à grande échelle qui nécessitent le traitement de grandes quantités de données et d'images. Début 2020, Google a donc lancé la version payante de Google Colab Pro, qui fournit un système de traitement graphique plus rapide et de la RAM supplémentaire. Colab Pro a apporté une solution à de nombreux problèmes rencontrés par les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données.
À l'heure où nous écrivons ces lignes, Google Colab Pro n'est toujours pas disponible dans de nombreux pays et est limité aux pays suivants : États-Unis, Canada, Japon, Brésil, Allemagne, France, Inde, Royaume-Uni et Thaïlande.
Que vous offre Google Colab ?
Google Colab permet à des millions de personnes d'apprendre et de réaliser des projets en Python, d'utiliser des bibliothèques préinstallées et d'apporter une solution à de nombreux problèmes. Il est facile de démarrer avec Google Colab, vous n'avez pas besoin d'installer d'outils ou de logiciels, et vous n'avez pas besoin d'un ordinateur super-spécialisé. Il suffit d'un navigateur et l'interface de Google Colab ressemble à celle de Jupyter Notebook.
Le GPU peut être utilisé d'un simple clic et le code est facilement exécuté, ce qui en fait un environnement idéal pour les projets d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et d'analyse de données massives.
Colab prend en charge le langage de programmation Python, vous permet d'exécuter du code par blocs et vous pouvez facilement visualiser les résultats et les sorties graphiques, mais une session unique est limitée à 12 heures d'utilisation continue, après quoi la session se termine.
Les documents Google Colab que vous créez sont enregistrés sur Google Drive. Il est donc facile de les partager avec plusieurs personnes, qui peuvent toutes travailler en même temps sur le même ordinateur portable sans aucun problème.
Google offre gratuitement l'utilisation du GPU NVIDIA Tesla K80. Si vous connectez Colab à Google Drive, vous bénéficiez de 15 Go d'espace disque pour stocker les ensembles de données.
L'un des inconvénients de Google Colab est qu'il est difficile de détecter les erreurs dans le code avant de l'exécuter, mais cela reste la meilleure plateforme à utiliser grâce à ses nombreuses fonctionnalités.
Nous allons énumérer ci-dessous les principales fonctionnalités disponibles sur cette plateforme :
- Un éditeur pour écrire du code en utilisant le langage de programmation Python.
- Création et partage de documents Notebook.
- Service cloud gratuit avec GPU et TPU.
- Sauvegarde et importation de documents depuis et vers Google Drive.
- Possibilité de documenter, d'annoter et d'expliquer le code.
- Importer des bases de données à partir de sources externes telles que Kaggle.
- Importation de documents Notebook à partir de GITS.
- De nombreuses bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique sont préinstallées sur Collab, telles que Pandas, NumPy, Tensorflow, Keras et OpenCV.
Quelle est la différence entre Jupyter et Google Colab ?
Voici quelques-unes des principales différences entre Jupyter et Google Colab :
- Jupyter s'exécute sur un ordinateur local, tandis que Colab s'exécute sur le serveur de Google.
- Avec Jupyter, les fichiers sont stockés sur le disque dur de votre ordinateur, tandis qu'avec Golab, les fichiers sont stockés dans votre compte Google Drive.
- Jupyter consomme la mémoire vive, le processeur et les disques durs installés sur votre PC ; Google Colab est basé sur le cloud et vous donne accès à plus de mémoire vive, à 70 disques durs et à la possibilité d'utiliser un GPU gratuit.
- Le temps de disponibilité de Jupyter dépend de la limite de mémoire système de votre appareil, tandis que Google Colab limite le temps de disponibilité à 12/24 lorsque vous utilisez la version gratuite, et des interruptions peuvent se produire pendant les sessions.
- Avec Google Colab, vous n'avez pas besoin d'installer de bibliothèques car la plupart d'entre elles sont préinstallées, alors qu'avec Jupyter, vous devez installer toutes les bibliothèques nécessaires en fonction de vos besoins.
- Jupyter est préférable si votre travail est confidentiel et nécessite une certaine confidentialité. En revanche, Google Colab est la meilleure option si votre projet nécessite de grandes capacités de stockage et que vous n'avez pas les moyens d'acheter un appareil avec les spécifications requises.
Qu'est-ce qu'un GPU et pourquoi en avons-nous besoin pour l'IA ?
Les GPU sont conçus pour entraîner les modèles d'IA et d'apprentissage profond. Ces unités disposent d'un grand nombre de cœurs qui permettent l'exécution de nombreuses opérations parallèles. Les programmes qui utilisent des techniques d'apprentissage profond doivent traiter des quantités massives de données, et les GPU fournissent une bande passante adéquate.
Le traitement des big data nécessite l'utilisation de matériel sophistiqué et rapide. Les défis liés à ce type de données résident dans leur stockage, leur traitement, leur partage et leur transfert. Le big data étant la pierre angulaire de l'IA, son traitement constitue un obstacle pour les étudiants et les chercheurs, en raison de la difficulté à disposer d'un matériel de haute spécification.
Le principal avantage de Google Collab est la mise à disposition gratuite de GPU et de TPU, qui permettent aux utilisateurs d'entraîner des modèles complexes d'apprentissage profond avec de grands ensembles de données, un processus qui peut prendre plusieurs heures sur des ordinateurs ordinaires. En revanche, ce processus ne prend que quelques minutes avec des GPU haut de gamme.
Les chercheurs préfèrent utiliser le GPU intégré de Google Collab en raison de sa puissance cloud et de sa vitesse d'exécution.
Conclusion
Les progrès de la science, de l'économie et des technologies de l'information ont augmenté la quantité de données numériques et rendu leur traitement difficile avec les techniques habituelles. Le besoin d'outils permettant d'analyser les données pour les utiliser dans des applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique s'est accru. Si vous souhaitez entrer dans le monde des données et de l'intelligence artificielle, vous devez vous familiariser avec les principaux outils disponibles, tels que Google Collab, qui vous offre l'occasion idéale d'apprendre et d'acquérir de l'expérience.