Google CoLab 사용하기 - 머신러닝 프로젝트

* 도움 : 안경잡이개발자 티스토리 블로그

Google CoLab으로 머신러닝 공부 편하게 시작하기

# Google Colaboratory

 핸즈온 머신러닝에 대한 포스트를 진행하면서 연습문제를 해결하는 도중, 필자의 Jupyter 환경에서 머신러닝 분류기를 학습시키고, 정확도를 추출하는데 상당히 오랜 시간이 걸리고 cpu 자원만을 이용해 진행하는데에 차질이 있었기 때문에 대안으로 Google 의 Colaboratory 를 이용하기로 하였다.

 

Google Colaboratory는 특히 인공지능 프로젝트를 진행하는 학생들에게 매우 유용할 것으로 기대된다. 그 이유는 위에 하이퍼링크로 첨부한 Google Colab 에 대한 포스트에 잘 나와 있으니 참고 바람.

 

비록 한 번에 12시간만 사용 가능하지만, CoLab은 GPU를 무료로 지원해준다. 필자가 핸즈온 머신러닝 시리즈를 진행하면서 어지간한 모델을 학습시키고 이용하기엔 충분하기 때문에 배우는 입장에서 아주 합리적인 선택지라고 볼 수 있다.

 

GUI 가 개인적으로 예쁘고 직관적으로 되어 있어 처음 접하는 사람들도 사용하기 쉽게 만들어 놓았다.

또한 github 와도 연동되어 쉽게 작성한 코드들을 github 레포지토리에 저장 할 수도 있다.

 

CoLab에 접속하여 새 파이썬 파일을 실행 후, 상단의 런타임-런타임 유형 변경 항목을 통해 하드웨어 가속기를 GPU로 설정한다.

 

!nvidia-smi  코드를 입력하여 현재 GPU의 정보를 확인 할 수도 있다.

 * CoLab 에서는 Linux 의 Console 명령어를 앞에 ! 를 붙여서 사용할 수 있다.

 

Google CoLab은 브라우저만 있다면 별도의 개발환경 없이 많은 유명 라이브러리들을 웹 환경에서 곧바로 이용할 수도 있다(여기엔 tensorflow, sklearn, pytorch 같은 머신러닝 라이브러리 역시 해당된다!). 

이 외에도 CoLab에서 작성한 소스코드는 google Drive에 영구적으로 저장되며, Docker 기반의 컨테이너 개발환경이기 때문에 그 장점을 모두 갖고 있어 강력한 협업 개발 도구로도 쓰일 수 있다.

 

CoLab을 이용해 핸즈온 머신러닝 시리즈의 연습문제 시리즈를 해결하는 포스트를 곧 개재할 예정이다.