colaboratory

Google Colaboratoryの間違った使い方

@第38回シェル芸勉強会 大阪サテライト (2018/11/03) のLT発表資料です。

Transcript

1. Google Colaboratoryの 間違った使い方 @第38回シェル芸勉強会 大阪サテライト Navigate : Space / Arrow Keys | - Menu | - Fullscreen | - Overview | - Blackout | - Speaker | - Help M F O B S ?  1 / 24
2. 目次 Google Colaboratoryとは 実態 無駄遣い まとめ [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  2 / 24
3. 自己紹介 ハンドルネーム: MSR Webブラウザ の作者 Twitter ID: @msr386 Tungsten [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  3 / 24
4. Google Colaboratoryとは Googleが機械学習の教育、研究のために用意した 無料のPython実行環境 モダンブラウザとGoogleアカウントさえあればア クセス可能 機械学習に必要な環境は最初から構築済 TensorFlowやmatplotlibなどがインストール済の 仮想マシンが用意され、すぐに実行できる [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  4 / 24
5. Google Colaboratoryとは GPUもTPUも無料で使える [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  5 / 24
6. Google Colaboratoryの実態 [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  6 / 24
7. 共通 連続使用時間は12時間 アイドリングストップ機構あり(90分) [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  7 / 24
8. GPUなし [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  8 / 24
9. GPUなし GCEのn1-highmem-2インスタンスがベース CPU: 2コア 2.3GHz メモリ: 13GB ストレージ: 40GB (GPU使用時は360GB) OS: Ubuntu 18.04.1 LTS Python: 2.7 or 3.6.6 常時稼働ならば \7000/月 相当 [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  9 / 24
10. GPU Tesla K80 相当のGPU [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  10 / 24
11. TPU 第2世代TPU? [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  11 / 24
12. Google Colaboratoryを無駄遣い する [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  12 / 24
13. 普通の使い方 機械学習の教育、研究用に使う [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  13 / 24
14. 間違った使い方 [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  14 / 24
15. 間違った使い方 シェル芸の気軽な実行環境として使う 危険シェル芸 (絶対にダメ) ※目的外の使用はほどほどに [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  15 / 24
16. 使用方法 1. にアクセス 2. [ファイル]メニューから新しいノートブックを開く 3. (必要に応じて)Googleアカウントでログイン 4. コードブロックにコードを書いていく https://colab.research.google.com/ [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  16 / 24
17. Pythonでコマンド実行 subprocessを使う import subprocess proc = subprocess.run(["uname", "-a"], stdout = subprocess.PIPE, stderr = subprocess.PIPE) print(proc.stdout.decode("utf8")) [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  17 / 24
18. Tips (1) 先頭に"!"をつけるだけでも実行できる Ctrl+Enterで実行可能 [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  18 / 24
19. Tips (2) インターネット接続可 Git標準搭載 apt install可能 インスタンスが停止するときれいさっぱり忘れる [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  19 / 24
20. [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  20 / 24
21. [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  21 / 24
22. 実行デモ [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  22 / 24
23. まとめ Google Colaboratoryは機械学習の教育、研究を目 的とした研究用ツール 実態は機械学習環境構築済のLinux仮想マシン 目的外の使用は控えましょう [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  23 / 24
24. 参考資料 よくある質問 Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaborato のメリット・デメリットや基本操作のまとめ 【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaborato Google ColaboratoryのTPUを試してみる https://research.google.com/colaboratory/faq.html https://www.codexa.net/how-to-use-google-colaboratory/ https://qiita.com/tomo_makes/items/b3c60b10f7b25a0a5 https://qiita.com/koshian2/items/25a6341c035e8a260a01 [ GitPitch @ github/msr-i386/slide_20181103_colaboratory ]  24 / 24