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Colab이란 무엇인가?
구글 코랩(Colab)은 클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 개발 환경이다.
내부적으로는 코랩 + 구글드라이브 + 도커 + 리눅스 + 구글클라우드의 기술스택으로 이루어진 것으로 알려져있다.
GPU가 없거나 돈없는 분들은 꼭 한번 활용하시기 바란다.
먼저, Colab의 장단점을 알아보자.
- 내 PC도 좋은데.. 굳이 써야되나요?
- 공짜다.
- 쉽다. 환경설정 및 구동 준비가 5분이면 끝난다.
- 클라우드 기반이다.
- 여러명이 동시에 수정 가능하다.
- 인터넷 브라우저만 깔려있으면 언제 어디서든 접속하여 수정이 가능하다. 심지어 모바일에서 수정할 수 있다.
- 어지간한 개인 PC보다 성능이 좋고 빠르다.
- 비록 내 PC 사양이 뛰어나더라도 딥러닝 학습시간동안 내 PC로 아무것도 못하는것 보다는 영화라도 한편보는 것이 낫지 않은가?
- 학습 및 공유에 최고!
- 일반 Jupyter Notebook에 비해 더 좋은 기능을 제공한다. (목차기능, Markdown의 미리보기 기능, 파워레벨, 고양이모드 등)
- Git과의 연동이 용이하여 타인과 지식을 공유하기 좋은 환경이다.
- 어딘가 모여 스터디를 진행한다면? Python 기반 특성 상 다들 노트북의 환경 맞추기 등에 시간을 낭비하기 마련인데 그럴 걱정이 없다.
- 오류발생 시 [SEARCH STACK OVERFLOW] 버튼을 클릭하면 자동으로 스택오버플로우 사이트 검색 결과가 나타난다.
- 주의할 점
세상의 모든것은 Trade-off가 존재하는 법. 공짜로 쓰는 대신 다음 사항은 유의해야 한다.- 최대 세션 유지시간은 12시간이다.
- 아무짓도 안하거나 또는 12시간이 지나면 알아서 세션이 끊긴다는 의미이다.
-
- 세션이 끊기면? 작업중이던 데이터가 다 날라간다.
- 그럼 쓰면 안되는거 아냐? 소스코드는 .ipynd 확장자로 구글 드라이브에 안전하게 보관되므로 걱정할 필요없다.
- 다만, 딥러닝 학습시킬 데이터가 문제인데 구글 드라이브에 저장해 놓으면 된다.
- 물론 개인이 공짜로 쓰는 구글 계정의 최대 용량은 15G이다. 30G이상 저렴한 비용으로 쓸 수도 있다.
- 학생이라면 구글 GSuite 서비스로 구글 드라이브를 무제한으로 활용하는 것도 방법이다.
- 금융권 등 망분리 보안 이슈로 법적으로 클라우드에 데이터를 올릴수 없는 경우는 사내에서 활용하기 어렵다.
- 최대 세션 유지시간은 12시간이다.
- 보다 자세한 사항은 Google Colaboratory 공식페이지를 참고하시기 바란다.
- 필자의 Colab 링크는 다음과 같다. https://colab.research.google.com/drive/1BzFPxIpwbsmsYzVLOYf2tR3_5tbnPEf8#scrollTo=DGCLG5UIw3F5&uniqifier=1
각 셀을 실행하는 방법은 Ctrl+Enter 단축키를 입력하시면 된다.
Colab & Markdown
이 장에서는 당시 다루지 않은 특히 Colab에 특화된 새로운 마크다운 작성방법 및 단축키에 대하여 설명하겠다.
하단의 단축키는 매우 자주 사용되는 단축키이므로 반드시 숙지하시기 바란다. 마우스로 이동하며 일일이 버튼을 클릭하는 것은 노가다가 심해 불편하다.
- 코드가 오래 실행되어 멈추고 싶은경우 : Ctrl+ M + I
- 엔터키 : 편집모드(Vi 편집기와 유사)
- ESC : 선택모드(Vi 편집기와 유사)
- 선택모드에서 화살표 방향키 : 셀 포커스를 위 아래로 움직일 수 있음
- 마크다운으로 전환 : Ctrl + M M
- 코드로 전환 : Ctrl + M Y
- 선택된 셀을 실행 : Ctrl + Enter
- 선택된 셀을 실행 후 다음 셀로 포커스 이동 : Shift + Enter
- 실행 후 다음줄로 이동 : Alt + Enter
- 위 코드로도 멈추지 않고 작업을 완전종료하고 싶은 경우 : Ctrl+M+.
- 코드셀에 줄번호 부여 : Ctrl + M L
- 바로 윗줄에 셀 생성 : Ctrl + M A
- 바로 아랫줄에 셀 생성 : Ctrl + M B
- 셀 삭제 : Ctrl + M D
- 저장 : Ctrl + S
참고 : https://theorydb.github.io/dev/2019/08/23/dev-ml-colab/
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