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Google Colaboratory: Guía completa y ejemplos.
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Introducción
Google Colaboratory, conocido como Google Colab, es una plataforma de código abierto y basada en la nube, ofrecida por Google Research. Se trata de un entorno de desarrollo integral que permite a los usuarios programar en Python, con soporte adicional para frameworks de machine learning como TensorFlow y PyTorch. Además, Google Colab permite el uso de GPU y TPU de forma gratuita.
Esta guía completa proporcionará una visión general de la plataforma, cómo empezar, algunos ejemplos prácticos y cómo optimizar su uso.
Características de Google Colaboratory
- Acceso a GPU y TPU de forma gratuita
- Herramientas de edición de código integradas
- Posibilidad de conectar con Google Drive
- Compartir notebooks públicamente o privadamente
- Posibilidad de importar y ejecutar notebooks Jupyter
- Soporte para frameworks como TensorFlow y PyTorch
Requisitos
- Una conexión activa a Internet
- Una cuenta de Google
- Un navegador web compatible con Jupyter Notebook
Cómo empezar
- Acceder a Google Colaboratory:
Vaya a https://colab.research.google.com/ y acceda con su cuenta de Google.
- Crear un nuevo notebook:
Haga clic en el botón "+" en la esquina superior izquierda. En la lista desplegable, seleccione "Untitled notebook".
- Editar la primera celda:
Por defecto, la primera celda está en modo de marcado de texto. Haga clic en "Code" en la barra de herramientas superior para cambiar al modo de edición de código.
- Ejecutar una celda:
Para ejecutar una celda, presione "Shift + Enter". Esta acción ejecutará el código de la celda y mostrará los resultados en la misma celda.
Ejemplos
Importar e instalar paquetes
En Google Colaboratory, puede importar módulos y bibliotecas Python preinstaladas. Si necesita instalar nuevas bibliotecas, también puede hacerlo con el comando !pip install.
python
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
!pip install seaborn import seaborn as sns
Gráficos básicos
Google Colaboratory ofrece soporte para generar gráficos y visualizaciones. A continuación, se muestra cómo crear un gráfico de dispersión básico con matplotlib.
python
x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y) plt.title('Gráfico de dispersión') plt.show()
Probar GPU y TPU
Google Colaboratory permite el uso de GPU y TPU de forma gratuita. Puede comprobar el uso de hardware ejecutando el siguiente código.
python
!nvidia-smi -L !ptpu-info --verbose
Machine learning con TensorFlow
Google Colaboratory es una herramienta ideal para proyectos de machine learning, ya que ofrece soporte para frameworks como TensorFlow. A continuación, se muestra cómo crear un modelo de regresión lineal básico con TensorFlow.
python
import tensorflow as tf
x = np.random.rand(100) y = x * 2 + np.random.rand(100)
model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1]) ])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='mean_squared_error')
model.fit(x, y, epochs=500)
Optimizaciones
Para obtener el máximo beneficio de Google Colaboratory, siga estas recomendaciones.
- Guardar archivos en Google Drive: Almacene los datos y el código en Google Drive para evitar problemas de espacio y facilitar la colaboración.
- Conectarse a Wi-Fi: Asegúrese de estar conectado a una red Wi-Fi para obtener el máximo rendimiento de la GPU y la TPU.
- Utilizar código eficiente: Optimice el código para ejecutarlo de manera eficiente y minimizar el tiempo de procesamiento.
- Utilizar la versión correcta de Python: Compruebe que está utilizando la versión correcta de Python según sus necesidades.
Preguntas frecuentes
- ¿Google Colaboratory es gratuito? Google Colaboratory ofrece un plan gratuito con acceso limitado a GPU y TPU. También hay un plan de pago para un mayor uso de hardware y recursos.
- ¿Se pueden guardar los resultados en Google Colaboratory? Sí, puede guardar los resultados en Google Drive o descargarlos en su dispositivo local. También puede compartir notebooks públicamente o privadamente.
- ¿Puedo usar mi propio hardware en Google Colaboratory? No, Google Colaboratory proporciona hardware dedicado. No es posible conectarse a su propio hardware.