Google Colaboratory
https://colab.research.google.com/ ▼特徴 ・無料 ・各種googleサービスと連携可能 ・GPU、TPUも無料 ・プライベート開発も共有開発もできる ・機械学習系ライブラリもすぐ使える ・ >>1 ▼Google Colaboratoryとは? ・Jupyter NotebookのGoogle板(クラウド開発) ・呼称はグーグル・コラボラトリー、グーグルコラボ ・ >>1 ▼特徴 ・開いて3秒でpython開発 ・情報共有がしやすい 他人と開発環境が同じなのでクロスプラットフォームを気にする必要なし まったく同じコードを実行すれば、同じ結果が得られる 実際にできたこと ・機械学習各種 TensorFlowを使った画像認識など ・mecabによる自然言語処理 ・Githubとの連携 ・簡易のhttp.server、CGIサーバーの構築 ・各種GoogleサービスのOauth認証、APIの利用 ローカル開発同様にgoogleサービス外のAPI利用、googleサービス内のAPI利用、 スプレッドシートの編集、photosへの投稿、bloggerへの投稿、 スクレイピング(規制されてるところもあり、プロキシを通せばOK)、メルマガサービス Githubでの開発・プッシュ・動作確認など一連の開発作業、などなど 大抵のことはグルコラで完結 グルコボの最大のメリットはやはり 大袈裟でもなく、(どのOSかとか関係なく)3秒でpythonでの開発ができること ブラウザ起動 → https://colab.research.google.com/ → print('Hello Colab!') → 実行 これだけ ちなみに本題ではないので割愛しましたが スクレイピング、クロールはrobots.txtに従うようにしましょう >>1 有料板はちょっと上のランクのGPUが使える メモリも大きくなる 無料版はページ開きっぱなしだと無操作で数時間?でセッションが切れるが (ただしpipでインストールしたやつとかはそのまま) 有料版は24時間位つなぎっぱでOK ただわからないのが、pipでインストールしたパケの再インストール方法。 pip uninstallしたり、install元のファイルをまるごと削除しようとも なぜか最初にインストールしたパッケージがそのまま保持される で結局、ランタイムを出荷時にリセットってやつをしなきゃいけないので(再接続に十数秒時間がかかる)、 gitでプッシュ→動作確認を多用するような開発下では有料板のメリットがない・・ pipのパッケージの再インストールする方法あったら教えてください GoogleDriveとのアクセスの問題なのかローカルでは発生しないようなloadエラーで止まってたりする >>9 一昔前は知らんけど 今は pip install で新しいバージョンが入るときに 自動で前のバージョンを uninstall してくれるから 基本はおまかせで良い 両方のバージョンを残したいなら virtualenv >>11 >一昔前 というのは一昔前のgoogle colabってこと? つまり、今のgoogle colabだと普通にpip installで>基本はおまかせで良い ってことかな 自分の場合は、 パーッケージのソースコード編集する(バージョンはそのまま) → pip install ってやってもインストール先のソースコードは更新されても、動作は前回インストールしたやつのまま。 しかし、(colabではなく)ローカルのPCでやった場合は普通に更新される ちなみにあれからいろいろやってて 出荷時にリセットはしなくてもよく ランタイム>ランタイムを再起動 でもいけると気付きちょっと楽になった 理想はローカル開発と同じようにふつうにpip installで勝手に上書きしてくれることだが。 せっかくgithubと連携機能があるのに パッケージ開発もcolab上でやろうとする時に コード編集→プッシュ→実動作確認 のテンポ悪いのを改善してくれることに期待 colab専用垢つくってみた 【ランタイムを再起動】しないとpip installが更新されない問題 https://colab.research.google.com/drive/11CaMStOC0FL2EAd06omHqt1O7PN4kC5l?usp=sharing (1)最初に、 ランタイム>すべてのセルを実行 してpipでインストール (2)その後、src_stringでソースを適当に編集して(test2: など) 再度、 ランタイム>すべてのセルを実行 してpipでインストール 動作確認すると出力が変わっていないはず。 (3)最後に、ランタイム>ランタイムを再起動 してから ランタイム>すべてのセルを実行 してpipでインストールすると 動作確認で出力が変わっているはず。 google colab以外だと同じ手順で (2)で出力も変わり上書きインストールができる ここまでプログラミングの敷居が下がればプログラマー人口が増え google側にとっては人材確保の確率も高くなる、優秀な人材が生まれる可能性も高くなる フォーク機能もあり、それらのデータを解析すれば コーディングをもっと高度に自動補完してくれるようなAIを開発することができる 非常に合理的なサービスだと思う しかしgoogleは損切りもおそろしく早いので、 採算が取れないと判断すればこのサービスは即終了となるだろう 採算は普通に取れないでしょ スプレッドシートとかに比べたら所詮ニッチなサービスなんで、Googleの売上規模からすりゃ大したコストじゃないからCSR活動みたいなもんとして存続してるだけだろう Google様の気まぐれで明日に終わっても全く不思議はないサービスだよ >>16 では、極力「ランタイム」>「すべてのセルを実行」だけで完結できるようにと まずソースコードのテキストを変数に保持してから→書き込み保存 ってあえてやってるんだけど、エディタの機能が使えないので可読性が悪い。 セルの内容を別のセルで取得できたらいいのにな・・ もしくはセル自体にそういう機能があれば(まぁ簡単なプログラムのときにしか使わないけど) もちろんgoogleドライブでファイル共有すればいいけど ソースみたり編集したりするのにいちいちタブで開かないといけないっぽいので 何か良い方法ないものか colabで2つ教えて下さい 1. hyperasをimportするとランタイムを立ち上げる度にインストールが必要なんですが仕様ですか 2.loggerがリアルタイムに反映されないのも仕様ですか 2が不便過ぎてちょっと。。。 1. は制限時間終わったら再インストール必要 制限時間内なら(ランタイム再起動しなければ)そのままimportできた しかし、たまにhyperas関係なく左下の方にサーバーエラー云々出てくるときがあるので そういうときは再インストールしないといけないかも 2.は>リアルタイムに反映 とはどういうことだろう import logging import time time.sleep(1) logging.warning('warning') time.sleep(1) logging.error('error') これは普通に表示される 最小構成が何かわからないのでなんとも言えないけど >>22 ありがとうございます。 2はそもそも、ログファイルが生成されない事が頻繁に起こっていて困ってますが仕様では無いんですね。 一時的な不具合かも知れないので様子を見ます。 Flaskのredirectが効かない 最小構成で再現してみたが。 https://colab.research.google.com/drive/16n2p9ZtxT4ReHku7nR9lUsvqDqm2lwZu firefoxだとNot Implemented url_forやらヘッダーの編集やらしたがどうもうまくいかない・・ 結局ngrok使うことにした google colaboratoryでFlask使ってToDoアプリ https://colab.research.google.com/drive/1wYzeUSGeTA8USVVzlXHi8oq8YZKygg0f ランタイム>すべてのセルを実行 だけで再現できるようにした 最近、TensorFlowのバージョン変わりましたか colab上で、ngrok使ってwebsokcet通信ようやくできた また近いうちにまとめてみる・・ なんかまだイマイチ理解できてない ngrokを使った簡単なwebsocket通信 チャットアプリ サーバー編 https://colab.research.google.com/drive/1UI16DyA_zCgNG2bjJMNIZHqFv2W2zRfK ngrokを使った簡単なwebsocket通信 チャットアプリ クライアント編 https://colab.research.google.com/drive/1mNGTENp7EINjsRsPqjHV3EfRuPMzMum8 チャットサーバーを立てて、クライアントからそのサーバーとソケット通信で送受信をする。 ngrokでhttps使う場合はアカウントが必要らしい サーバーを再起動させて使うときは [ランタイム]>ランタイムを出荷設定時にリセット するか、新たにリンク開き直してリセットしてからやった方がいいかも クライアント編のノートブックをコピペすれば 複数のクライントを参加させることができる いろんなブログで、Colaboratory上でsshdを動かした上、さらにngrokを使ってVSCodeを繋ぐ方法が紹介されてるけどさ これってngrokでColaboratory側から自前のPCへの接続を受け入れるとどういう良いことがあるの? あ、すまん、>>30 はngrokの使い方を思いっきり勘違いして書いてしまった ColaboratoryがIPくれないから使ってるわけか hoge='aiueo' !echo $hoge | { read a;echo $a; } これできないのがつらい こっちはできるけど !echo aiueo2 | { read v;echo $v; } そういえば>>15 解決したわ 一時的なライブラリ用のディレクトリ作ってそこにインストールして 環境変数でPYTHONUSERBASEに追加したらいけた import os os.environ['PYTHONUSERBASE'] =ここにライブラリ用ディレクトリのパス これ以降は !python -c "" 内でのみ有効 通常のコード実行からだとsys.pathはデフォルトのままだった exportからでは保持されなかったので import sys sys.path.append() で追加するといけた あとでまとめとく あらためて>>15 やってみたら 単に!python -c ""内だと更新されるみたい あくまでノートブック上のコード実行でやると 更新されないだけだった なので、結局PYTHONUSERBASE変えようが何しようが意味なかった とりあえず動作確認で更新ガンガンしたいときは !python -c ""で実行すればいいのかも >>15 を一応?解決したまとめ https://colab.research.google.com/drive/1OVsyqiVDAuldMqJnJg5pbxcPuOHN3mbR (すべてのセル実行、で完結) 結論 google colabで独自パッケージ開発していて 更新→動作確認をサクサクしたいとき、 動作確認は !python -c "pythonコード" のように、シェルで実行する 問題点 ・コードセル直での実行まだ上手くいかない ・”pythonコード”の部分が、文字列になるのはちょっと見にくい・・ まぁ確認の動作確認だからimpotとかちょろっと書くだけだと思うけど 補足 >>35 pythonファイルに出力して !python sample.py みたいに実行しても良い どうやらコードセルに直接書き込んだ場合だけ 再インストールしたパッケージは更新されないっぽい? コードセル上で文字列として扱うコードにも コード補完されるような機能がほしいな IPython.display.Javascriptなら 三連引用符使って Javascript(''' console.log('hoge') ''') みたいな書き方でもcolabの補完が効いて見やすくなるので これのpython版がほしい あらためてIPython.displayのドキュメントみてみたら .HTMLがあった これならエラーでずに引用符の中も赤1色にならない Blenderのレンダリングに使ってる。 proだと二本GPUランタイム立てて24時間計算させてても停止されないな。これって何本までならいけるんだろ ちょっとした開発は全部colabに移行したわ グッバイvisual studio code ほぼ使わなくなった 実用性がないから流行んないだろうけど、Wine + DXVKでOverwatchできたってな GPUの制限は何時間後ぐらいに解除されるのだろうか? Pro+なのにV100が割り当てられなくなったんだが、皆そんなもん? my drive の半角スペースがトラウマ的に気になっちゃうなあw colaboとgdriveでは大丈夫なんだぞと言い聞かせている 隠しファイルというか 先頭.(ドット)名のファイル表示されないの地味にイラッとする あと、左のドライブツリーに簡単に飛べるコマンドないのかな コードに "ここにディレクトリのパス" これ書いてクリックして飛んでるけどメンドイ >>46 .始まりが隠しファイルなのはUnixだから諦めろ。 ショートカット(シンボリックリンクは)ln -s コマンドで作れるぞ。 Unixコマンド覚えとくと色々捗るから覚えとけ >>47 トン だが>>46 はローカルのパソコンのことじゃなくてgoogle colab上の左カラムのことなんだが コマンドで飛べなくないか? 今はコードセルに "/content/drive/ほにゃららら/dir" って書いてCtrl+クリックして飛んでるけど ▶(三角)マーク押して飛べたら (制限時間後の復帰時の)ドライブに接続と同時に 作業ディレクトリ と 編集したいファイルを 左右カラムに自動で開けて捗るのになぁ、みたいな 改めて調べてたら解決できた from google.colab import filesみたら view関数があったわすげえ from google.colab import files files.view("パス") files.view("パス") で三角実行ボタン押したらイッパツでデフォルト作業環境整った うおおお 欲を言えば、プルダウンする関数もあればいいのにな まぁそれはjsでできそうだが #!/usr/bin/bash cat > data.txt << "EOF" aaa bbb ccc EOF コードセル内で↑書けたらいいのにな cat自体は使えるけど コードセル実行で、かつ視覚的にみやすくするために EOFで改行含めて実行 ってなるとバックスラッシュ必須?なので でもそれやると(コードセルでは)エラーでるというジレンマ >>51 他のコマンドはバックスラッシュで連結できるけどね 今更気づいたけど 200番代とそれ以外のステータスを設定しても # colab.googleusercontent.com にリクエストすると200と500の二択で返されるっぽい localhostで試したり、ngrokみたいにポート転送したときと挙動が違うので 当然クライアント側のレスポンスも変わってしまう エラーハンドル以外はすべてJSONレスポンスで、 みたいに対応するしかないか テキストファイルの編集ってどうやるの? !sed -i "s/hoge/hage/g" abc.txt とかで書き換えてるけど、めちゃ不便 >>55 置換目的ってことかな それともエディタとして使いたいってことなら from google.colab import files files.view("/content/abc.txt") で右カラムにエディタが出てくる しかし、置換ツールなどはない(javascriptで拡張できなくはないと思う) もしくは単純に コードセルに "/content/abc.txt" と書いて、上でクリック ポップアップした青色リンクを踏めば、右に編集エディタが出てくる もしくは、左カラムのディレクトリアイコンをクリック 好きなファイルをダブルクリック マウントしたgoogleドライブを使いたいときは 一番上(root) > content > drive から接続できる ファイルとかも右カラムで表示or編集できる パスさえわかれば>>56 で表示できる driveへファイルの保存・読み書きするとき 反映されるまで結構ラグあるっぽいな 保存読書のジャーナリングまでするのはちょっとcolab特異すぎるので悩みどころ 補足 視覚的な反映が遅いだけでコード上の処理は問題ないっぽい? >>59 あと右カラムビューワ .capの拡張子だと(左カラムからのダブルクリックから開くと)保存になってしまう colabでctrl+D使えるようになっててびびった 前から使えてたのかも と、思ったらcontent直下のcgi-binは許可されてるっぽい・・ 例えば /content/sample/cgi-bin とかだとアクセス権がない これは仕様なのか streamlitのテスト colabから、というよりブラウザの関係?でappがうまく起動しなかったが おそらく>>54 が原因かなと。 ngrok介したらできた もちろんcolab使わずにローカルでもできた 一応play with dockerからも出来た colab完結でstreamlitのテスト https://colab.research.google.com/drive/1Hnu5CkMyMnEjVVIiNtliVz39Gq_sVtiL 若干、表示にもたつき感があるような? まぁでもコードがかなりシンプルになった もしFlaskやfastAPIなどのwebフレームワークと連携する場合 従来書いていたtemplates周りのコードが必要なくなる つまり、htmlやjsを触らずにほぼpythonだけで完結する fastAPIとStreamlitとsqlalchemyとngrokを連携してしみた Streamlitとapiそれぞれサーバーを起動 Streamlit側の【サンプルデータの登録ボタン】を押して fastAPI(DBはsqlalchemy)側のapiを叩いて データをPOST、GETしたデータを表とグラフで表示 のサンプル CORSエラーがあるのでngrokを介することにした apiサーバ起動時にngrokのパブリックホストを一旦テキストで保存してから streamlitサーバー起動、という回りくどい感じになるけど 他に良い方法ないのだろうか [すべてのセルを実行]ワンクリックのみで完結、再現 https://colab.research.google.com/drive/1I9KEAm0zvj3z12ooffWCF5vpKMCTyFRY CRUD周りもっと改善したい アクセス多いからなのか、パブリックなngrokがたまにwelcom画面になってしまうな >>37 の問題ようやく解決したかも %%writefile hoge.py print("hello world") これでコードセル内で ・pythonは実行させずに ・pythonエディタを使いつつ ・ソースをローカルへ保存 全部達成できた 今までのやつも書き直さないと・・ ngrok急に使えなくなった問題 https://stackoverflow.com/questions/64918649/streamlit-with-colab-and-pyngrok-failed-to-complete-tunnel-connection-versiohttps ://stackoverflow.com/questions/64918649/streamlit-with-colab-and-pyngrok-failed-to-complete-tunnel-connection-versio おそらくここがドンピシャなんだが streamlitの起動時間やらをずらしても解決しなかった google側なのかngrok側なのか不明 時間おいてやってみるか localtunnelというのがいまいちよくわかってないけど localtunnelですんなりstreamlitできた ただ体感、ngrokより2倍以上遅い気がする localtunnelでstreamlit https://colab.research.google.com/drive/1ICYTBoqkDeGE_5_nAZSMOYKp7jJV1b_N でも使えてよかった colabのマークダウン {type:"raw"}で変数がインタラクティブに受け取れる 便利すぎ今更気づいた https://colab.research.google.com/drive/1JSvEx3fNotzdvELK82Mv0iTaGl386CNj とおもったがイマイチ分割する利点も無いような localtunnel、時間帯のせいか重いな・・ Connection timed out.ばっかり この時間はさくさくだなlocaltunnel アメリカ時間は重いのかも st.form_submit_buttonとst.buttonの使いどころの違いってなんだろ・・ 結局requestsで処理するし。 DOMやらformウィジェットに内包されているか否か という見た目の違いだけなのだろうか とりあえず>>77 でbutton api見ながらページ遷移を模索 https://colab.research.google.com/drive/1uXMEjkSL5A3tV6Jmv5lJILMSeFdvwARv st.selectboxでもできるけど データテーブルの中に編集ボタンなどとして配置したい みたいな汎用ケースを想定してbuttonで実装 これでいいのかはわからないけど。 あと、ちょっとしたテストでは>>77 は使えるけど、ひとつ注意点 そうそう無いとは思うけど、colabの時間切れになった場合、 編集途中であっても/content/app.pyはぶった切られてたぶんデータなくなるので注意 延々編集したい場合は>>77 みたいなのを自分で新規ノートブック作って %%writefileのファイルをマウントした自分のgoogleドライブのものにして 開発時にはノートブックそのものを、その都度コピーして使うようにした方が良いと思う メモ >>78 データテーブルの中に編集ボタンを入れるときは st.buttonのラベルが全て”編集”、のように同じ文字列になるので st.sidebar.button(label=f"編集", key="ここに一意な数値(dataのインデックスなど)" としてやるといい 訂正 >>80 st.button(label=f"編集", key=ここに一意な数値(dataのインデックスなど) st.tableでrowの中にbuttonやらイベント付加できるかと思ったが どうも標準装備ではないっぽいのか・・ markdownでテーブルっぽく構築して その過程で逐次配置しなきゃいけないかも st.date_input タイムゾーン設定が無い?ので st側のUTCでのmin_value < min_valueの日本時間の日付け となるとエラー起こる 今だと UTCは11日 < Asia/Tokyoは12日 colab関係ないけど ToDoアプリ(fastapi+sqlalchemy+streamlit) https://colab.research.google.com/drive/1NpT9PcLUjW8YqvT4G_NvRm8M9n6GizSH 今のところStreamlitの使いにくいとこ ・ページ遷移操作やポップアップがやや難 ・ボタンの配置位置など自由度が難 Streamlitのページ遷移部分だけ抜き出し https://colab.research.google.com/drive/1umgL56FKBlTkNUQMk2DMGUmeIuAQMMUB st.session_state使えばいいのはわかったが癖がある こういうやり方であってるのかもわからない状態 ・通常の画面切り替え、ページ飛び ・ポップアップ ・戻る これができれば大抵のことができるだろうというページ遷移3選 未解決 ・ボタン配置が縦並び ・ポップの二重クリック st.spinnerはwithスコープ内の処理も消えてくれたらいいのにな st.empty()と.container()便利だな・・ これ使えばページ遷移9割解決しそう 雑だがStreamlitで集合写真の画像読み込んで番号割り当てるやつ https://colab.research.google.com/drive/1WORBn4ULF9krgCV9DpiqeZMo11iaDMxQ 参考 https://i.imgur.com/yQ2pl0U.jpg 「URL」から「ファイル参照」から、どちらも対応 斜め顔だったり横顔は未対応 顔の当たり反応も省略(番号が他人の顔にかぶるときがある) haarcascade_frontalface_alt2.xmlにしたら斜めの顔も認識するようになったので変更しといた >>91 youtubeダウンロードするやつ https://colab.research.google.com/drive/1A1arSrbxtzSOz3UfpeUzzLGsSUZngYWc ・動画個別保存、チャンネル一括保存の両方対応 ・画質設定 best,1080p,720p,480p,360p,240p,144pで保存に対応 無料枠のせいかダウンロードに結構時間かかる googleにダウンロード後、ローカルにダウンロード ってなるので結構無駄 ランタイムを出荷時設定にリセットすれば一回こっきり動画消える 12時間くらい経ってもDLした動画は消える 消したくなければマウントしたgoogleドライブのパスを download_dirに設定すれば、googleドライブに保存可能 https://github.com/3d-hand-shape/hand-graph-cnn ↑誰かこれ、Colabでお試しできるようにしてくれませんかね|・ω・*)チラ 自分でやれ? 出来ましぇん!” >>94 opendrがpython3と互換性がなくてpython2でインストールできるけど かといってpytorchがpython2ではエラーが出るところで詰んだ 現在の時間を取得をするとグリニッジ標準時になってしまうんですが、日本時間で使用することはできないでしょうか? >>97 変換するしかないと思う datetimeのtimedeltとpytzで可能 from datetime import datetime, timedelta import pytz import time _jst=pytz.timezone("Asia/Tokyo") _utc=pytz.timezone("UTC") def _to_zone(zone=None,due:datetime=datetime.now()): _due=due.astimezone(zone) _return datetime(due.year,due.month,due.day,due.hour,due.minute,due.second,due.microsecond) now=datetime.now() print("colab時間",now) print("UTC時間 ",_to_zone(_utc,now)) print("日本時間 ",_to_zone(_jst,now)) https://colab.research.google.com/drive/1SqkEonzbMmV8EUHdeC_HKO2pJn5nLmko sys.stdout = sys.__stdout__ しても標準出力戻らねぇな このスレ人いるかな? ローカルからファイルアップロードするコードを実行するとうまくいかないんだが クッキーをすべて受け入れる設定にしてもだめっぽい Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable. となってしまう google driveにファイルをアップロードしてgoogle colabでgoogle driveをマウントして使うのはダメなの? >>104 再実行したけど同じエラーが出るんだよね ググって調べたけど同じ状況の人がいるっぽいのでcolabでやるのは諦めます ありがとうございました >>105 サードパーティクッキーが無効化されてるとかなんとか https://github.com/googlecolab/colabtools/issues/17 アップロードの処理をGDriveへの接続と読み出しに変えれば上手くいくと思うよ ngrokもlocaltunnelも使えなくなってんね すみません、質問です googlecolabのプログラムをローカルのGPUで実行させたいのですが手順通りjupyterから取得したパスを入力してもランタイムに接続できませんとなります 原因が分かる方はいらっしゃいますでしょうか すみません、やり直したらできました理由は分かっていませんが お騒がせしました meboっていうチャットボット用の外部ソフトをgooglecolabのAPIで操作したいのですがつまづいてます。誰か助けて mebo: ttps://mebo.work/ meboの説明書:ttps://zenn.dev/makunugi/books/f3d9eb62b6d133/viewer/f0c36f#%E3%81%93%E3%81%AE%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%97%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%81%AE%E3%82%B4%E3%83%BC%E3%83%AB import requests def main(): apikey="xxxxxxx" agentid="yyyyyy" uidp="zzzzz" hatugen="おはよう" api_url = "https://api-mebo.dev/api" ; payload = {"api_key": apikey, "agent_id": agentid, "utterance":hatugen,"uid":uidp} response = requests.post(api_url, data=payload) print(response.json()) if __name__=="__main__": main() 出力は rpc error: code = InvalidArgument desc = Document name "projects/mabo-f1cc7/databases/(default)/documents/bots/" has invalid trailing "/". >>110 解決しました。>>110 のレスは無視してください。 マウントするドライブを共有ドライブに変えたいのですが、drive.mount('/content/gdrive')はどの様に記述すれば良いですか? 共有ドライブって、googleドライブのマイドライブの中の 共有化されたディレクトリだとするなら マウントは from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") アクセスは !cd /content/drive/MyDrive/共有ディレクトリやファイル && ls でできたけど 以前はGoogleドライブが My Driveとスペースが付いていて それでColaboratoryで使いにくかったんだよなあ 改善されて良くなったよ コラボ問題 GPU不要でメモリ512GBの環境が欲しいのですが、Colaboratoryで安く計算できたりしますか? >>113 >共有ドライブって、googleドライブのマイドライブの中の 複数のユーザーに、私のドライブ内の"publicData"のドライブに次のように from google.colab import drive drive.mount("/xxx/yyy/drive/publicData") アクセスさせることは可能でしょうか? 前はpython3.8だったような気がするけどここ最近Python 3.9.16に更新されたっぽい? 昨日大丈夫だったtensorflow==2.4.1でついさっきpipインストールエラーでて気づいたわ 前はpython3.8だったような気がするけどここ最近Python 3.9.16に更新されたっぽい? 昨日大丈夫だったtensorflow==2.4.1でついさっきpipインストールエラーでて気づいたわ それな requirements.txtの読み込みにめちゃくちゃ時間かかるしコンパイルをアップグレードしたり消したりするのがめんどいしこれは知らんが実行中から進まないことが多くなった 有料プランだと4090かそれ以上に速くてメモリも多かったりする? A100でも処理速度は4090と大差ないんじゃないかな その代わりA100のメモリは40GBで4090の24GBよりも多い GPUガチャで当たればの話だが 外れるとV100とかT4がでる V100はまだマシだがT4は推論用GPUという位置付けなので機械学種に使うには遅い またどちらにせよ24時間で処理が外されるので1日以上かかるような処理が必要な 場合には別のクラウドで環境を作るか、4090でローカル環境を作った方がいい ジュピターノートブックでRとPython同時に使うことはできる? colab上じゃなくてもVscodeで出来る、とかあるなら教えてほしい すごいなハイメモリは 今まで3~4時間で落ちてたのが12時間保ったよ webサービスに依存するの抵抗ない? RSSリーダーを思い出すよ まぁ、終了告知くるまで使うだけ、なのかな? GPUガチャが無くなって素晴らしいサービスになった paperspaceより確実にA100取れるし てかNvidiaこそGPU余ってんだからサブスクしろと言いたい きっと、支払ってる料金だけじゃ成り立たないんじゃん? OpenCL、動かなくね? clinfoで0のまま。下で動くようにはなった。Googleチェックしてんの? !apt-get install --yes nvidia-cuda-toolkit 漠∞!!!! 列∞!!!!! 廷∞!!!!!! 機∞!!!!!!! 個∞!!!!!!!! 図∞!!!!!!!!! 寿∞!!!!!!!!!! 非∞!!!!!!!!!!! 蘭∞!!!!!!!!!!!! 武∞!!!!!!!!!!!!! 哥∞!!!!!!!!!!!!!! 陽∞!!!!!!!!!!!!!!! 帳∞!!!!!!!!!!!!!!!! 翔∞!!!!!!!!!!!!!!!!! 寿∞!!!!!!!!!!!!!!!!!! なんで、ヒーローは技名を叫びながら必殺技繰り出すの? read.cgi ver 07.4.5 2023/12/09 Walang Kapalit ★ | 5ch.net 5ちゃんねる