Google Colab cos’è il tool per machine learning

Il web offre numerosi strumenti di programmazione online, gratuiti o meno, che aiutano i giovani appassionati ad esercitarsi ed accrescere le proprie conoscenze. Oggi esploreremo insieme Google Colab e vedremo quali sono i vantaggi del suo utilizzo.

Google Colab è una piattaforma di sviluppo basata sul cloud offerta da Google. Si tratta di un ambiente integrato di sviluppo (IDE) che consente di scrivere e eseguire codice Python direttamente nel browser, eliminando la necessità di configurare un ambiente di sviluppo sul proprio computer.

Cos’è Google Colab?

Google Colab, abbreviazione di Google Colaboratory, fornisce un’infrastruttura di calcolo cloud gratuita per la formazione di modelli di machine learning, sviluppo di progetti di data science, prototipazione e formazione. La piattaforma offre accesso gratuito a strumenti hardware come GPU e TPU (Tensor Processing Unit) per l’accelerazione del calcolo parallelo e distribuito, robusti ed efficienti. La parte importante di questo servizio è che offre un servizio completo per notebook Jupyter. 

I notebook Jupyter sono documenti interattivi che possono contenere codice, testo, grafici, commenti al codice in markdown e altri elementi multimediali. Google Colab consente di eseguire il codice Python formattato correttamente su server cloud di Google, a prescindere dalla potenza della propria macchina locale. 

Google Colab è uno strumento gratuito e versatile, che può essere utilizzato per un’ampia varietà di scopi, ad esempio per analisi di dati utilizzando le librerie Python disponibili, come NumPy, Pandas e Matplotlib. Parleremo in seguito del suo utilizzo nel Machine learning, ma vorremmo evidenziare anche la sua rilevante importanza come risorsa per l’apprendimento. Sul web i tutorial disponibili sono tanti e di vari livelli. 

Come funziona Google Colab

Per accedere, è necessario disporre di un account Google. Una volta effettuato l’accesso dal sito, è possibile aprire un nuovo notebook direttamente dal browser, senza dover scaricare o installare alcun software aggiuntivo. Una volta effettuato l’accesso, è possibile selezionare l’ambiente di runtime desiderato ed eseguire Python 3 o R, con o senza GPU. Inoltre, è possibile accedere ai notebook salvati su Google Drive e integrare librerie Python tramite l’uso di semplici comandi di installazione.

Per creare un nuovo notebook, è sufficiente fare clic su “Nuovo” nella dashboard principale e selezionare “Notebook” dal menu a discesa. Si aprirà un nuovo notebook nel browser, pronto per l’uso. La creazione di un nuovo notebook su Google Colab è semplice e rapida, consentendo di iniziare rapidamente con lo sviluppo di progetti, l’analisi dati e l’implementazione di algoritmi di machine learning. Una delle funzionalità principali di Google Colab è l’abilità di importare codice Python esistente direttamente nel notebook, consentendo ai data scientist di eseguire rapidamente analisi e creare visualizzazioni dei dati. Potrai sincronizzare i tuoi blocchi note anche da GitHub e dal tuo Drive Google. 

Quando usi il tuo notebook su Colab puoi avere dati statistici in tempo reale sulle risorse utilizzate. Ad esempio conoserai il consumo della RAM, la memoria utilizzata e il nome del terminale al quale sei connesso. Potrai conoscere questi dati recandoti in alto a destra dove potrai osservare due grafici in miniatura e un segno di spunta affianco. Inoltre dalle opzioni che potrai aprire dalla scheda immediatamente successiva alle informazioni, potrai gestire opzioni di connessione aggiuntive. 

Google Colab e programmazione

Google Colab supporta diversi linguaggi di programmazione, ma è particolarmente adatto per lo sviluppo in linguaggio Python. È possibile creare nuovi blocchi chiamati celle, eseguire codice e accedere a risorse di calcolo senza la necessità di alcuna configurazione aggiuntiva.

Puoi eseguire il programma scritto in due modalità differenti: la prima ti consente di eseguire il contenuto di una singola cella, recandoti sul pulsante contenente la freccia che ti apparirà accanto la prima riga di codice. La seconda invece ti consente di eseguire tutte le celle insieme (anche se il contenuto verrà eseguito sequenzialmente) recandoti in alto sulla barra e aprendo la scheda runtime. Una volta completato il tuo lavoro sulla pagina di Google Colab, una buona pratica è di disconnettersi e cancellare (se si desidera) i propri dati scritti. Ciò è possibile dalla scheda di opzioni di connessione aggiuntive, selezionando disconnetti runtime ed eliminare i dati. 

Usare Colab per Data Science e Machine Learning

Google Colab è ampiamente utilizzato nella data science per la sua facilità d’uso e la sua capacità di eseguire codice direttamente nel browser. I data scientist possono creare e condividere notebook su di esso importando agevolmente codice e utilizzando funzioni di accesso e archiviazione su Google Drive. Colab offre infatti un’integrazione nativa con il cloud, consentendo di salvare, caricare e condividere facilmente i notebook e i file di dati. Questo facilita la collaborazione e la gestione dei progetti.

È particolarmente adatto per lo sviluppo e l’esecuzione di progetti di machine learning, grazie alla possibilità di sfruttare le risorse di calcolo offerte gratuitamente dalla piattaforma. I machine learning engineer possono sfruttare Colab per l’uso efficiente di GPU per l’addestramento dei modelli e per il conseguente uso, ovvero l’inferenza. Con l’accesso gratuito alle risorse avrai la possibilità di eseguire facilmente script di machine learning complessi, riducendo i tempi di calcolo rispetto all’utilizzo di risorse locali, dovendo però tenere presente i limiti che il piano impone, dei quali parleremo meglio successivamente in questo articolo.

Colab e Cloud Computing

Oltre al supporto per la data science e il machine learning, Google Colab può essere utilizzato per operazioni di cloud computing, offrendo la flessibilità di selezionare l’ambiente di runtime desiderato e di eseguire codice Python basato su cloud. Consentendo di eseguire operazioni di cloud computing direttamente nel browser, semplifica lo sviluppo e l’esecuzione di applicazioni basate su cloud.

I professionisti del cloud possono selezionare tra ambienti di runtime diversi su Google Colab, con la possibilità di utilizzare risorse di calcolo aggiuntive e librerie specializzate come TensorFlow per il machine learning basato su cloud. Infine, Google Colab offre supporto per l’integrazione con Kubernetes, consentendo di eseguire applicazioni containerizzate basate su cloud direttamente nel browser.

Costo Google Colab

Google Colab è gratuito da utilizzare, richiedendo solo un account Google per l’accesso. Non ci sono costi nascosti o spese per l’utilizzo della piattaforma per lo sviluppo e l’esecuzione di progetti di programmazione e machine learning. Prima di procedere bisogna tener conto del significato che il prodotto da alla parola unità, che leggerai spesso proseguendo nella lettura. Con unità Google intende identificare una misura di utilizzo delle risorse, che non è immediatamente individuabile tramite righe di codice o pagine, ma ti verrà indicato dalla tua pagina man mano che proseguirai nell’utilizzo. 

Google Colab offre quattro piani di abbonamento: vediamo insieme le differenze.

• Piano gratuito: disponibile per tutti gli utenti con un account Google, è una buona scelta per principianti e utenti che hanno bisogno di un’esecuzione occasionale di codice. Il piano offre accesso alle risorse con un tempo di esecuzione di 12 ore, una memoria di 12 GB e di archiviazione di 5 GB.
• Pay As You Go: Il piano senza abbonamento di Google Colab ‘a consumo’ che si paga 11,28 euro per 100 unità di calcolo oppure 51,54 euro per 500 unità. Tali unità scadranno dopo 90 giorni.
• Piano Pro: al costo di 11,28 euro al mese come il precedente offre 100 unità di calcolo che scadranno dopo 90 giorni, ma con l’accesso a GPU più rapide, ad un terminale con la VM connessa e per utenti con più di 18 anni i completamenti automatici abilitati per l’IA. Infine disponibile anche la generazione di codice con linguaggio naturale tramite un chatbot incluso integrato.
• Colab Pro+: è la versione che contiene tutti i vantaggi di pro, ma nella versione con 400 unità aggiuntive al mese. Con questo piano potrai eseguire in background il tuo blocco note per un massimo di 24 ore, anche a browser chiuso. Il costo è di 51,54 euro al mese.
• Colab Enterprise: è il piano di pagamento a consumo integrato perfettamente con i servizi di Google Cloud che offre archiviazione di blocchi note aziendali e la generazione e completamento di codice basato sull’IA generativa.