출처 : http://writeren.tistory.com/41
[무료 GPU]머신러닝을 위한 노트북 드라이브 Colaboratory
- 인공지능 세상/머신러닝 그리고 딥러닝 정보
- 2018.07.25 01:37
머신러닝이나 딥러닝 코드를 돌리기 위해서는 속도보다 GPU를 사용하고 싶지만 클라우드나 장비 구축 비용때문에 많은 부담이 됩니다. 이때 사용할 수 있는 좋은 도구를 소개하고자합니다. 구글에서 공개한 도구는 바로 Colaboratory입니다. Google 에서 기본적으로 제공되는 많은 문서가 있는데 이것들의 장점이라고 하면 로컬 PC 가 아닌 클라우드 환경에서 작업이 되기 때문에 공유가 수월하고 협업을 할 수 있다는 점이죠.
그럼 Colaboratory가 무엇인지 지금부터 알아보겠습니다. 이것은 Jupyter Notebook의 협업판이라고 생각하시면 될 것입니다. 원래 구글 내부에서 직원들이 사용하던 것인데 공개되어 누구나 사용할 수 있는 기능이 되었습니다. 오늘 클라우드 환경에서 머신러닝 코드 연습할려고 시도하다 잘 되지 않아 찾아보니 이렇게 좋은 기능이 있더라구요!
Colaboratory 사용법
Colaboratory(https://colab.research.google.com)에 접속만 하시면 됩니다. 구글 로그인만 하면 되서 복잡한 설치와 셋팅도 전혀 필요하지 않습니다.
파이썬3과 2버젼 둘다 사용할 수 있고 새 PYTHON3 노트를 클릭하면 바로 노트를 실행할 수 있습니다. 간단한 Pandas 코드를 실행시켜보니 아주 잘 동작했습니다. 너무너무 편하고 좋더라구요. 어디서든 머신러닝 코드를 실행하고 공부할 수 있다는 엄청난 기능입니다.
그리고 아래 처럼 Keras 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 하지만 이렇게 설치한 라이브러리 등은 언젠가 없어 질 수도 있습니다.가령 예를 들어 foo 라는 python 모듈을 pip 로 install 했다고 하면 몇 일 후에 접속 했을 때는 다시 install 해야 할 수도 있다습니다.
사양을 확인해보니 엄청 좋습니다. 메모리가 13기가나 되네요!
GPU 설정 방법
가장 큰 장점으로 GPU가 지원된다는 것입니다. 많은 데이터를 바탕으로 머신러닝을 하게 되면 개인이 가지고 있는 장비로 쉽지 않습니다. 하지만 GPU 가 지원되는 Colaboratory를 사용하면 많은 도움이 됩니다. 바로 사용할 수 있는 것이 아닌 아래 옵션에서 켜줘야합니다.
이제 머신러닝 실습코드 작성하는데 금방 끝낼 수 있다는게 너무 좋습니다. 하지만 앞서 말씀드린대로 코드 실행이나 명령어로 파일을 다운로드 받거나 설치하거나 할 수 있지만 언제 초기화 될지 모른다고하니 참고하시기 바랍니다.
위와 같이 작업을 하고 나면 구글 드라이브에서 아래와 같이 Corlaboratorhy가 보일 것입니다. 아래 링크에 colaboratory 관련해서 자세한 내용이 있으니 살펴보면 좋을 듯 합니다.
https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
구글에서 Colaboratory 라는 엄청난 기능은 제공해 주었습니다.. 언제 어디서든 개발환경(대규모 프로젝트에는 어울리지 않지만)에 접속할 수 있고 링크 공유를 통해 여러 사용자들과 함께 협업할 수도 있습니다. 이제 이것을 어떻게 활용할지는 우리들에게 달려있습니다!
google Colaboratory GPU 예제 코드: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb https://colab.research.google.com/notebooks/gpu.ipynb