google colab proKKday

步入增设。

操作方法：1、关上colabpro。

2、步入增设。

3、点选colabpro项里头的中止订户。Colab是Google面世的这款新浪网广度自学辅助工具，提供更多TeslaV100、T100等GPU。

Colab Pro+每星期50刀的团体会员该不该？没人做了个照相评定

电脑之心报导

撰稿：朱锐、竹筏

对没 GPU 的小伙伴们而言，Google Colab 是两个普遍认可的「通心面」宝物，贫苦小学生党也能完全免费薅亚麻。

但是，采用的人多了，难免再次出现失意的情形，两个半小时就掉一场线、重新分配的 RAM 严重不足等难题接踵而至。接着 Colab 迈入了团体会员监督机制。

就在前两天 Colab 丫团体会员 Colab Pro+，每星期 50 刀、体能训练 24 半小时不断线。除此种可说是龙神团体会员 Pro + 外，除了每星期相差无几 10 英镑的 Colab Pro DT团体会员。

据介绍，Pro + 最小的特征是「前台继续执行」，关了浏览器还能运转有种。除此之外，Pro + 版的 GPU、缓存和运转时数也将全面性升级换代。

Pro + 到底升级换代了甚么，Google在「常用Example」里写得十分确切。归纳呵呵是：

50 刀的价格属实不菲，入手之前不如先看看别人怎么说。一位名叫 Martin Henze 的开发者最近充了 Colab Pro + 团体会员，我们来看看 ta 的「照相评定」。

事情是这样的，Martin Henze 参加了 Kaggle 的比赛，用的是自己的笔记本电脑，对小模型和小图像而言自己的电脑也够用，但要想在排行榜上打榜升级换代，就必须扩大模型和数据规模，这样一来，电脑完全 hold 不住了。在 GPU 不够用的情形下，Henze 决定使用 Google Colab 付费选项来解决。

Henze 表示自己以前只采用过完全免费版的 Colab，现在发现除了 2 个付费版：Colab Pro 和 Colab Pro+。与 Pro 相比，Pro+ 版本宣传「优先访问更快的 GPU」。这么看来 Pro + 多了两个优先级，Pro 用户接下来的采用体验可能就没那么丝滑了。因此 Henze 萌生了测试 Pro + 的想法。

Henze 写了一篇博客来介绍自己在 Colab Pro+ 中发现的功能，以及在 Kaggle 比赛中采用 Colab 的最佳方法。除此之外，文章最后还介绍了 Colab 的可替代方案。

Colab Pro + 的特性

至于 Colab 的 TPU 运转时以及并发 CPU 会话的数量，Henze 还没进行测试。

一方面有优势，与完全免费的 Colab 和 Kaggle 资源相比，Pro + 用户能享受更高的连接稳定性，即使关闭计算机或浏览器标签页后，程序也能继续继续执行，上限是 24 半小时。另一方面也有一些限制，例如在时间紧迫的情形下，一场只能进行 1 个会话，或者采用较慢的 P100 进行 2 个会话。

另外请注意，Colab FAQ 指出：为了防止有限的资源被少数用户垄断，Colab Pro 和 Pro + 中的资源优先考虑最近采用资源较少的用户。因此，用户似乎不太可能在两个月的时间里全天候采用 V100 GPU。对这一点，作者也打算进行更多的实验，也许会遇到这个限制。

将 Kaggle Notebook 移到 Colab 上

如果你在一周内已经超出了可以采用的（相当多的）Kaggle 资源，或者在短时间内需要更多的资源，将 Kaggle Notebook 移到 Colab 将是两个很好的选择，在 Colab 上可以继续体能训练和实验。但这一过程并不容易，需要面临两个挑战：获取数据、增设 notebook 环境。除此之外，Colab 放弃了许多标准的 Jupyter 快捷键，此种做法会增加用户的工作量。

在 数据导入 Colab 方面：目前最好和最快的方法是通过 GCS_DS_PATH 复制数据，即Google云存储路径。自 2020 年 Kaggle 被Google以来，其框架已被大量集成到Google的云环境中。Kaggle 数据集和比赛数据都有云存储地址，可以从那里将数据转移到 Colab 上。

你可以通过在 Kaggle Notebook 中运转以下代码来获得 GCS_DS_PATH。将 seti-breakthrough-listen 替换为你自己的比赛（competition）或数据集的名称：

在 Colab 中，你可以采用 gsutil 辅助工具复制数据集，甚至是单个文件夹，就像这样：

这比从 Google Drive 复制或通过 Kaggle API 浏览来检索数据的速度要快得多。当然，获取数据也受到 24 半小时运转时的限制。需要注意的是，会话断开后数据就丢失了，需要在新的会话中重新增设。

在会话中创建的文件（例如经过体能训练的模型权重或提交文件）或用户安装的自定义库，也要受到类似的限制。Colab 安装了常用的 Python 和广度自学辅助工具，但都是旧版本。用户可以通过 pip 进行更新：

需要注意两件事：安装后需要重新启动才能导入新库。不用担心，重启后数据仍然存在，但你需要确保留出足够的磁盘空间来安装。

将输出保存在 Drive 上：最后要确保将实验结果（经过体能训练的权重、提交文件等）复制到 Google Drive 账户，以确保在运转时断开连接却不会丢失它们。当然你也可以手动浏览，但自动复制相对更可靠。

可以像这样在 Colab notebook 中采用 Drive：

接着复制文件，例如通过 Python 中的 os.system。

可供选择的其他云 GPU

除 Colab 及其付费版以外，除了其他的云 GPU 替代方案，或许它们可以提供更多更多的性能（也许能用上 A100），或许是更便宜、采用更灵活。除大家所熟知的 GCP 和 AWS，还包括以下：

Paperspace Gradient ：G1 采用费用为每星期 8 英镑，并提供更多 GPU 和 6 半小时运转时限制的完全免费版。除此之外，每半小时花费 2.30 英镑可以运转 V100。除此之外，G1 还能提供更多 200GB 的存储空间和 5 个并行运转的 notebook。

JarvisCloud ：每半小时 2.4 英镑可采用 A100 GPU 。除此之外，JarvisCloud 还提供更多最新的 Pytorch、FastAI、Tensorflow 作为预安装框架。存储高达 500GB，每半小时最高 7 美分。

Vast.ai ：是两个出租 GPU 的平台。你可以在此访问 GCP、AWS 和 Paperspace 资源。但是价格差异很大，但有些看起来比具有相似可靠性的大公司便宜得多。

OracleCloud ：每半小时支付约 3 英镑可运转 V100，与 AWS 相当。除此之外， A100 也即将投入采用。

OHVcloud ：一家以价格优惠而闻名的法国供应商。每半小时支付 1.7 英镑就可以采用 1 块 V100，并提供更多 400GB 的存储空间。

当前市面上有很多云 GPU 选择，也许在此种良性竞争下，我们会看到价格的合理调整。

参考链接：

在google drive采用google.colab云服务

Google Colaboratory是Google开放的这款研究辅助工具，主要用于电脑自学的开发和研究。Google Colab最小的好处是给广大的AI开发者提供更多了完全免费的GPU采用，GPU型号是Tesla K80。你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。

google.colab依赖于平台google drive。

Google Drive是Google公司面世的一项新浪网云存储服务，通过这项服务，用户可以获得15GB的完全免费存储空间。同时，如果用户有更大的需求，则可以通过付费的方式获得更大的存储空间。用户可以通过统一的Google账户进行登录。Google Drive服务会有本地客户端版本、也有网络界面版本，后者与Google Docs界面相似。会针对Google Apps客户面世，配上特殊域名。另外，Google还会向第三方提供更多API接口，允许人们从其它程序上存内容到Google Drive。

搜索网址 ,可能需要一些插件才可以登录。

很多时候需要GPU大概是一些比较大的工程文件，可以一并上传到My drive之中，之后关上主函数 .ipynb 文件。

点选运转之后会出来链接，相当于两个验证码。点选之后需要登录自己的Google账户。

最终成功之后的效果大概是这样

Google Colab平台采用

Colab全称Colaboratory，是Google提供更多的两个Jupyter Notebook式的交互环境，在云端运转，提供更多 完全免费 的GPU资源，用户可以直接采用。并且创建的Notebook存储在云端硬盘中，可以方便与他人共享。

Colab采用教程

有个小tip需要注意，当采用命令 !cd mydir 切换当前目录时，具有一定的时效性，仅对当前行起作用；而采用命令 %cd mydir 切换目录才具有持久性，即停留在 mydir 目录下。

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