機械学習およびデータ サイエンス プロジェクト向けのトップ Google Colab 代替案

Google Colab とは

「Colab」と呼ばれることもある Colaboratory は、Google Research の製品です。 誰でもブラウザを介して任意の Python コードを作成および実行できます。 技術的に言えば、Colab はホストされた Jupyter ノートブック サービスであり、GPU などのコンピューター リソースへの無料アクセスを提供し、セットアップは不要です。 Jupyter Notebook のより優れたイテレーションとして、Google Colab を特徴付けることができます。 データ分析、教育、機械学習は、Colab が得意とする 3 つの分野です。

Google Colab の機能

最新の各 IDE が提供するエキサイティングな機能は、他の多くの機能に加えて、Google Colab に豊富に含まれています。 以下は、最も魅力的な側面のいくつかのリストです。

  • ニューラル ネットワークと機械学習を学習するためのインタラクティブなチュートリアル。
  • ローカル セットアップなしで、Python 3 コードを記述して実行します。
  • Notebook からターミナルでコマンドを実行します。
  • Kaggle などの外部ソースからのデータのインポート。
  • ノートブックは Google ドライブに保存できます。
  • Google ドライブ ノートブックをインポートできます。
  • GPU、TPU、クラウド サービスは無料です。
  • Open CV、Tensor Flow、PyTorch を統合します。
  • GitHub との間で簡単にインポートまたは公開できます。

Google Colab Pro とは何ですか?

Colab はインタラクティブ コンピューティングを最優先事項としています。 アクティブでない場合、ランタイムは期限切れになります。 可用性と使用傾向に応じて、Colab の無料版のノートブックは最大 12 時間動作します。 コンピューティング ユニットのバランスに基づいて、Colab Pro は拡張されたコンピューティングの可用性を提供します。

一般的に、ノートブックの稼働時間は、可用性と使用パターンにもよりますが、最大 12 時間です。 Pro のすべての計算ユニットを使い果たした場合、バックエンドの終了が予想されます。 十分な計算ユニットがある場合、Colab Pro+ では最大 24 時間連続してコードを実行できます。 アイドル タイムアウトは、コードの実行が終了した後にのみ有効になります。

GPU の高速化、セッションの延長、中断の減少、ターミナル アクセス、RAM の増加などは、Colab Pro と Colab Pro+ が機械学習エンジニアとデータ サイエンティストのために解決する問題のほんの一部です。 それにもかかわらず、Colab Pro のオファーはさらに制限する必要があります。

  • Colab Pro または Pro+ は、一部の国の市民を除くすべての国で使用できません。
  • Colab Pro および Pro+ の GPU 制限は、NVIDIA P100 または T4 です。
  • RAM は、Colab Pro では 32 GB、Pro+ では 52 GB に制限されています。
  • セッションは、Colab Pro および Pro+ によって 24 時間に制限されています。
  • Pro+ はバックグラウンド実行を提供しますが、Colab Pro はバックグラウンド実行を提供しません
  • JupyterLab は、Colab Pro または Pro+ から完全に利用できるわけではありません。
  • Colab Pro および Pro+ はリソース保証を提供しないため、インスタンスにアクセスできない可能性があります。
Google Colab の代替案
Amazon の SageMaker

2017 年 11 月に Amazon によって作成された別のクラウドベースの機械学習プラットフォームは、Amazon SageMaker と呼ばれます。 セットアップ不要のホストされた Jupyter ノートブックを提供します。 ただし、無料ではありません。 はい、試用版は無料ですが、サービスの料金を支払う必要があります (最初の 2 か月間)。

SageMaker は、Google Colab が提供する Tensorflow、Scikit-Learn、PyTorch、XGBoost などの深層学習フレームワークに加えて、MXNet、Chainer、SparkML を提供します。 Amazon SageMaker Ground Truth、Amazon Augmented AI、Amazon SageMaker Studio Notebooks、前処理、Amazon SageMaker Experiments、およびその他の多くの機能を利用できます。

CoCalc

計算数学用の Web ベースのクラウド コンピューティング (SaaS) およびコース管理プラットフォームは、CoCalc または Collaborative Calculation と呼ばれます。 SageMath Inc. がホストするオープンソース プログラムです。 Jupyter ノートブックに加えて、LaTeX ドキュメントと Sage ワークシートの編集を提供します。 ワシントン大学の元数学教授である William Stein は、CoCalc の創始者であり、主要な開発者でもあります。

リアルタイム コラボレーションは、ノートブックを他のユーザーと共有し、リアルタイムで一緒に変更できる機能です。 ノートブックに加えたすべての変更を記録する履歴記録機能が含まれており、単純なスライダー コントロールを使用してそれらの変更を参照できます。 CoCalc の無料プランでは、Colab の 2 倍の長さである 24 時間まで使用できる場合でも、30 分間非アクティブ状態が続くとセッションが終了します。 Python、Sage、R、Octave、その他多くの言語が利用可能です。

Kaggle カーネル

Kaggle はデータ サイエンス コンテストでよく知られていますが、コンテストに関係なく、機械学習とデータ サイエンス プロジェクトを個別に実行するための無料のカーネルまたはノートブックも提供しています。 ブラウザーで Jupyter ノートブックを実行するための無料のプラットフォームは、Kaggle Kernels と呼ばれます。 Colab と Kaggle はどちらも Google の製品であり、多くの機能を共有しています。

Kaggle はカーネルを変更して、より重要なメモリと処理能力を組み込みました。 20 GB のデータセット、5 GB のディスク容量、9 時間のランタイム、16 GB RAM の 4 つの CPU、または GPU がオンの場合の 13 GB RAM の 2 つの CPU コア

バインダー

Binder サービスをクラウドに展開するオープンソース プログラム BinderHub は、Binder を強化します。 複数のリモート ユーザーが共有して使用できる Binder を使用して、独自のコンピューティング環境を構築できます。 オープンにアクセスできる任意の Git リポジトリの URL を入力すると、デフォルトの Jupyter Notebook インターフェイスで開きます。 リポジトリ内の任意のノートブックを使用できますが、行った変更はリポジトリに保存されません。

Jupyter ノートブックがぎっしり詰まったリポジトリがある場合に役立つ場合があります。 リポジトリの最大ユーザー数は 100 ですが、

アズール ノートブック

Microsoft の Azure ラップトップと Colab は、機能的に非常によく似ています。 両方のシステムで無料のクラウド共有機能が提供されます。 速度に関しては、Azure Notebooks が Colab を大きく上回り、圧倒しています。 4 ギガバイトの RAM が含まれています。 ライブラリは、接続された Azure Notebooks が開発するノートブックの名前です。 これらのライブラリの各データ ファイルのサイズは 100 メガバイト未満です。 Python、R、F# はすべて Azure Notebooks でサポートされているプログラミング言語です。 ネイティブの Jupyter UI が存在します。 単純なアプリケーションは、Azure Notebook に適しています。

IBM DataPlatform ノートブック

オープンソースの選択肢のサポートにより、IBM は 2016 年に Data Science Experience (DSX) と Watson Data Platform をデビューさせました。これらの選択肢には、Jupyter ノートブック、R、Python、Scala、および Apache Spark が含まれていました。 データ サイエンス作業のためのマルチクラウドの自由な選択を可能にするプラットフォームが最終的に発売されました。 これは、Kubernetes ベースの製品コンテナー化を使用して達成されました。 データが Docker または CloudFoundry コンテナー内のどこにでもセットアップできます。 Google Colab とは異なり、IBM DataPlatform Notebook は、マルチクラウドまたはハイブリッド展開のコンテナー化を提供します。 データ サイエンスは、Colab のプライベート クラウドでホストする必要があります。

ユーザーは、競合するパブリック クラウドを含め、どこでもモデルを設計、展開、および運用できるため、IBM はコンテナー化をサポートしています。 DSX Local として、DSX は Watson Data Platform のコンポーネントであり、オプションで、Watson Data Platform から独立したエンティティーでもあります。 プロジェクト、データ、データ サイエンス用のツール、サービス、およびコミュニティ スペースへの共同の許可制御されたアクセスを提供します。 R、Python、および Scala は、Jupyter および Apache Zeppelin ノートブックも保持する DataPlatform ノートブックでサポートされています。 DSX と互換性のあるオープンソース ライブラリには、Spark MLlib、TensorFlow、Caffe、Keras、および MXNet が含まれます。

Jupyter ノートブック

Jupyter Notebook と呼ばれるオープンソースの Web ツールを使用すると、ユーザーはライブ コード、視覚化、数式、およびテキストを使用してドキュメントを作成および共有できます。 プロジェクト Jupyter のスタッフは、Jupyter Notebook の保守を担当しています。 これらは、IPython プロジェクトが原因で発生した無関係なプロジェクトです。 Julia、R、および Python はすべてサポートされています。 それらの主な用途は、データ分析と計算物理学です。 Colab のような Jupyter ノートブックは、作業を再現可能で理解しやすくすることに重点を置いています。 ノートブックに即座にレンダリングされるさまざまなビジュアライゼーションを提供します。 挿入とエスケープと呼ばれる 2 つのモードがあります。

塗りつぶし

ブラウザー インターフェイスを備えた共同 IDE である Replit。 簡単で効果的なオンライン IDE、エディター、コンパイラー、インタープリター、および REPL は、Replit と呼ばれます。 50 を超えるプログラミング言語で、コーディング、コンパイル、実行、ホストを行うことができます。 ブラウザでは、いつでもコードを実行して保存できます。 Replit は、Chromebook やその他の Web ブラウザーを備えたデバイスと互換性があります。

特徴

  • Linting Debugger のサードパーティ パッケージ
  • ライブ更新とファイル
  • 展開とホスティング
  • Replit Classroom: 効果的な教育および学習ツール、生徒の招待、進捗状況の追跡と自動採点、教室の交換、コーディング
  • 実行中のコードをブログや Web サイトに配置します。
vscode.dev

vscode.dev のおかげで、ブラウザで VS Code を利用できます。 ローカル コンピューター上のフォルダーを開いた後、コーディングを開始します。 インストールは必要ありません。 一定の制限はありますが、すべての重要な言語をカバーしています。

Vscode.dev は、ほとんどのプログラミング言語に対して、コード構文の色分け、テキスト ベースの補完、およびブラケット ペアの色分けを提供します。 Tree-sitter 構文ツリーを使用すると、C/C++、C#、Java、PHP、Rust、Go などのよく知られている言語のアウトライン/シンボルへの移動やシンボル検索などのさまざまなエクスペリエンスを提供できます. ブラウザのパワーにネイティブな言語サービスTypeScript 、JavaScript、および Python エクスペリエンス。 これらのプログラミング言語を使用すると、豊富な単一ファイル補完、セマンティック ハイライト、構文エラーなどとともに、「良い」エクスペリエンスを得ることができます。

スタックブリッツ

Web アプリ用のオンライン コード エディターは、StackBlitz と呼ばれます。 Visual Studio Code はそのエンジンとして機能します。 StackBlitz のおかげで、VS Code の最新の編集機能がブラウザーで利用できるようになりました。

特徴:

プロジェクト検索、定義へ移動、および Visual Studio Code のその他の機能

インポート用のプロジェクトへの任意の NPM パッケージ

別のウィンドウでデバッグおよびプレビューする

StackBlitz はプログレッシブ Web アプリ API を使用してブラウザー内でライブ開発サーバーを実行するため、オフラインになっても編集を続けることができます。

共有と埋め込み: 各プロジェクトを公開できます。

コードサンドボックス

迅速な Web 開発のためのオンライン コード エディターと IDE: CodeSandbox CodeSandbox と呼ばれるオンライン コード エディターとプロトタイプ ツールのおかげで、Web アプリをすばやく作成して共有できます。 Angular、React、Vue、および標準の typescript または javascript などのフレームワークをサポートしています。

特徴:

  • NPM 依存モジュールのインストール。
  • サンドボックスをどこにでも埋め込む機能。
  • GitHub の統合。
  • リアルタイム協力サンドボックスでのリアルタイム共同編集。
  • 非公開/プライベート サンドボックス
  • VSCode と同じ編集環境の Monaco 用エディター。
  • フリーソフトウェア。
プランカー

Plunker は、Web 開発のアイデアを共有して一緒に作成できるオンライン コミュニティです。

特徴:

  • リアルタイムでの共同コード
  • 設定可能なフル機能のシンタックス エディタ
  • コード変更のライブ垣間見る
  • 先行入力コードリンティング
  • Plunks は GitHub で完全にオープンソース化されており、MIT ライセンスの下で分岐、議論、共有することができます。


Prathamesh Ingle は、MarktechPost のコンサルティング コンテンツ ライターです。 彼は機械エンジニアであり、データ アナリストとして働いています。 彼は AI の実践者であり、AI のアプリケーションに関心を持つ認定データ サイエンティストでもあります。 彼は、実際のアプリケーションで新しいテクノロジーと進歩を探求することに熱心です


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