LT_R_on_GoogleColab - Speaker Deck

LT_R_on_GoogleColab

by NobuakiOshiro

Slide 1

Slide 1 text

LT R on Google Colab ~ いい感じに処理を共有したい ~ Yakitori.R#02 2019/10/11 @doradora09

Slide 2

Slide 2 text

⾃⼰紹介 • NOB DATAの⼤城です • 最近クラウド本書きました ->

Slide 3

Slide 3 text

イベント告知 SpaTech #02 (11/16) • 温泉地でデータ分析勉強会 • 各分析コミュニティの⽅々と、⼤分の⽅々をつなげられればと思いますのでご都合つきましたら是⾮・・！ • ちなみに今回は⼤分県から補助が出ます https://spatech.connpass.com/event/151005/

Slide 4

Slide 4 text

本題課題感 • 分析結果を共有したい！が様々なハードルがある • ⾃分以外のPCにRをインストールするのが⼤変 • サーバの知識がなく、社内でJupyterやRStudioのWebサーバは⽴てられない • サーバの知識はあるが、AWS等のインスタンスを⽴ち上げる予算がない • 無料、かつPDFやhtmlファイルで共有する以外の⽅法はないものか？今回 • GoogleColabで直接Rを動かす⽅法のご紹介

Slide 5

Slide 5 text

GoogleColabのスペックと制限 • スペック • 搭載CPUはIntel(R) Xeon(R) CPU @ 2.30GHz • メモリーは13GB、データ容量は40GB • GPU、TPUが無料で使える • 制限 • 連続利⽤12時間まで • 90分間アイドル状態が続くとインスタンスがシャットダウン

Slide 6

Slide 6 text

Rを乗せる前に・・ GoogleColabの基礎

Slide 7

Slide 7 text

Google Colaboratoryを利⽤する HPPHMFυϥΠϒ΁ΞΫηε

Slide 8

Slide 8 text

ʴ৽ن ΛΫϦοΫ

Slide 9

Slide 9 text

ΞϓϦΛ௥Ճ ΛΫϦοΫ ͦͷଞ

Slide 10

Slide 10 text

DPMBCPSBUPSZͰݕࡧ ઀ଓϘλϯΛΫϦοΫ

Slide 11

Slide 11 text

Google Colab上でRを使う⽅法 • ２つご紹介 • お⼿軽な⽅法 • rpy2でPythonと共存したまま使う • ⼀⼿間かける⽅法 • ipynbファイルを書き換えてRのノートブックとして設定する参考 https://www.marketechlabo.com/google-colaboratory-with-r/

Slide 12

Slide 12 text

その１：rpy2でPythonと共存したまま使う • rpy2を使うと%%RブロックでRを呼び出すことが可能になる • %load_ext rpy2.ipythonを記載するだけでOK

Slide 13

Slide 13 text

rpy2のインストールと %%RブロックでRコードの実⾏

Slide 14

Slide 14 text

install.packages()も使える

Slide 15

Slide 15 text

決定⽊とかも動く

Slide 16

Slide 16 text

その２：ipynbを書き換える⽅法 • .ipynbファイルの中⾝を書き換える⽅法 • ⼀⼿間かかるが、Rのコードをそのまま呼び出せる

Slide 17

Slide 17 text

任意のノートブックを作成し、 .ipynbをダウンロード

Slide 18

Slide 18 text

.ipynbファイルを２⾏書き換え (nameをirに、display_nameをRにする)

Slide 19

Slide 19 text

書き換えた.ipynbファイルをアップロードすればOK

Slide 20

Slide 20 text

あとはRのコードを書くだけ • 1つ⽬の⽅法と違って%%Rのようなブロックは不要

Slide 21

Slide 21 text

あとはRのコードを書くだけ • 1つ⽬の⽅法と違って%%Rのようなブロックは不要

Slide 22

Slide 22 text

GoogleColabのデメリットとセッション切れ問題対策 • 90分以上かかる処理の場合はリロード必須 • chormeの拡張機能などで定期的なブラウザのリロードはお⼿軽に実施できる • もちろん、PCがスリープしない設定でやる必要はあり https://chrome.google.com/webstore/detail/auto- refresh/ifooldnmmcmlbdennkpdnlnbgbmfalko

Slide 23

Slide 23 text

動かなかったもの • rpivotTableとかplotlyパッケージは動かない (knitやHTML出⼒が前提だから？) • ⼿軽にインタラクティブに動かせる環境あると最⾼なので、何かノウハウありましたらお知らせ下さい

Slide 24

Slide 24 text

所感場⾯によっては選択肢としてはあり • 費⽤をかけず、社内データの簡単な分析と共有良い点 • 無料でハイスペックなマシンが使え、権限管理も可能向かない点 • (現時点では)凝った処理やGUIでグリグリやりたい場合は素直にPythonからplotly等各種ライブラリを呼び出す⽅法が楽

Slide 25

Slide 25 text

余談 • ⽤途が社内でのデータ解析結果の共有ではなく、単に機械学習の勉強ならkaggleのカーネル使う⽅法もあります • こっちはRに標準対応

Slide 26

Slide 26 text

まとめ • Google ColabからRで使う⽅法をいくつかご紹介 • rpy2を使う⽅法、ipynbを書き換える⽅法 • 90分タイムアウト問題はブラウザの拡張機能などで対応可能 • 共有範囲の管理もできるので、社内データの簡単な処理やレポートの共有には向いている • ⼀⽅、機械学習の勉強⽤途だけならKaggleのnotebook使うと良い • ⼀応hack的な⽅法なので、現時点では凝った処理は素直に Pythonで書く、といった使い分けが良いかも

Slide 27

Slide 27 text

Enjoy!