Colaboratory:手把手教你使用Google免费的云端IDE进行深度学习(免费的GPU加速)的详细攻略

简介: Colaboratory:手把手教你使用Google免费的云端IDE进行深度学习(免费的GPU加速)的详细攻略

目录


Colaboratory简介


Colaboratory使用步骤


(1)、首先登陆谷歌云盘


(3)、然后取名为ipython notebook


(4)、然后就进入IDE


(4)、运行时选择软件Python3和GPU加速即可


(5)、最后点击保存




Colaboratory简介


    Google 除了开源 TensorFlow 之外,还在不断开放工具来协助 AI 开发。Google 现在又开放了其内部使用的开发工具 Colaboratory 。最初于 2014 年发佈,它有点类似文档协作工具 Google Docs ,但能够运行代码并在文档中显示输出的代码。Colaboratory 是免费的,基于 Jupyter 项目,通常用于数据科学。Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。


    Google 正在努力教其他公司使用人工智能服务,Colaboratory 正式作为一种教育以及研究合作工具。使用 Colaboratory,用户可以创建可与 Google Docs 同时编辑的笔记或文档。它支持 Python 2和Python 3,还包括GPU加速,必须在 Chrome 上使用。该软件也与 Google 云端硬盘集成,用户可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。Colaboratory 与 Google Docs 的实时合作功能与浏览器内的计算功能相结合,能对教学和教育领域产生很大影响。




Colaboratory使用步骤


(1)、首先登陆谷歌云盘


https://drive.google.com/drive/my-drive


然后进入谷歌云硬盘,然后新建一个文件夹,


image.png

(2)然后新建一个Colaboratory


image.png



(3)、然后取名为ipython notebook

image.png

(名字可以任意取名),然后使用Colaboratory打开



(4)、然后就进入IDE


如下图,然后我们写一行代码测试一下,比如


print("Hello, welcome to Jason niu工作室!")


image.png



(4)、运行时选择软件Python3和GPU加速即可

image.png


(5)、最后点击保存


哈哈,大功告成!


相关实践学习
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版)
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。
相关文章
|
机器学习/深度学习 测试技术 PyTorch
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中,测量GPU性能是一个多方面的任务,涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法,可以全面评估和优化GPU的性能,提升深度学习任务的效率和效果。
1203 5
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
如何搭建深度学习的多 GPU 服务器
如何搭建深度学习的多 GPU 服务器
如何搭建深度学习的多 GPU 服务器
|
机器学习/深度学习 测试技术 PyTorch
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中,测量GPU性能是一个多方面的任务,涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法,可以全面评估和优化GPU的性能,提升深度学习任务的效率和效果。
1325 3
|
机器学习/深度学习 人工智能 调度
显著提升深度学习 GPU 利用率,阿里云拿下国际网络顶会优胜奖!
显著提升深度学习 GPU 利用率,阿里云拿下国际网络顶会优胜奖!
1162 7
|
人工智能 IDE 前端开发
|
持续交付 测试技术 jenkins
JSF 邂逅持续集成,紧跟技术热点潮流,开启高效开发之旅,引发开发者强烈情感共鸣
【8月更文挑战第31天】在快速发展的软件开发领域,JavaServer Faces(JSF)这一强大的Java Web应用框架与持续集成(CI)结合,可显著提升开发效率及软件质量。持续集成通过频繁的代码集成及自动化构建测试,实现快速反馈、高质量代码、加强团队协作及简化部署流程。以Jenkins为例,配合Maven或Gradle,可轻松搭建JSF项目的CI环境,通过JUnit和Selenium编写自动化测试,确保每次构建的稳定性和正确性。
236 0
|
机器学习/深度学习 并行计算 TensorFlow
GPU加速TensorFlow模型训练:从环境配置到代码实践的全方位指南,助你大幅提升深度学习应用性能,让模型训练不再等待
【8月更文挑战第31天】本文以随笔形式探讨了如何在TensorFlow中利用GPU加速模型训练,并提供了详细的实践指南。从安装支持GPU的TensorFlow版本到配置NVIDIA CUDA及cuDNN库,再到构建CNN模型并使用MNIST数据集训练,全面展示了GPU加速的重要性与实现方法。通过对比CPU与GPU上的训练效果,突显了GPU在提升训练速度方面的显著优势。最后,还介绍了如何借助TensorBoard监控训练过程,以便进一步优化模型。
2448 0
|
机器学习/深度学习 IDE 开发工具
云端IDE如何重定义开发体验
【7月更文挑战第19天】云端 IDE 重定义开发体验: - **提高协作效率**:允许多人实时共编,避免版本冲突。 - **便捷的环境配置**:提供预配置环境,快速启动项目。 - **随时随地访问**:任意设备上均可接入开发环境。 - **强大的计算资源**:支持高性能计算任务加速。 - **自动备份和版本控制**:确保代码安全,便于回滚。 - **易于集成其他云服务**:简化开发流程,提高效率。总之,云端 IDE 以其独特优势革新了开发模式。
426 0
|
5月前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
476 2
|
5月前
|
人工智能 城市大脑 运维
喜讯!阿里云国产异构GPU云平台技术荣获“2025算力中国·年度重大成果”
2025年8月23日,在工业和信息化部新闻宣传中心、中国信息通信研究院主办的2025中国算力大会上,阿里云与浙江大学联合研发的“国产异构GPU云平台关键技术与系统”荣获「算力中国·年度重大成果」。该评选旨在选拔出算力产业具有全局性突破价值的重大成果,是业内公认的技术创新“风向标”。
602 0