Você já ouviu falar do Google Colab? Se você conhece a linguagem Python que é conhecida por sua versatilidade e bastante utilizada em áreas como Ciência de Dados, vale a pena conhecer o Google Colab.
Ele é uma boa opção para quem busca uma ferramenta gratuita para escrever e executar códigos em Python sem complicações. Por isso, preparamos este artigo para que você conheça as vantagens que ele tem a oferecer e como aproveitá-las nos seus estudos de programação. Nele você vai ver:
- O que é o Google Colab?
- Quais navegadores são compatíveis com o Google Colab?
- Quais as vantagens de usar o Google Colab? Vale a pena?
- Quais as desvantagens do Google Colab? Principais limitações!
- Como usar o Google Colab? Passos iniciais!
- Dica para tirar o máximo proveito do Google Colab!
- Como usar o R no Google Colab?
- Quais as diferenças entre o Google Colab e Jupyter?
- Erros comuns: confira 3 principais e saiba como corrigi-los!
Boa leitura!
O que é o Google Colab?
O Google Colaboratory — também conhecido como Google Colab — é uma ferramenta em nuvem que permite criar e executar códigos na linguagem Python. Com ele, você pode rodar os programas diretamente do seu navegador, de forma simples e rápida.
Essa ferramenta oferece um ambiente bastante semelhante ao do software de código aberto Jupyter Notebook, com a praticidade de não necessitar configurações — já que funciona inteiramente online. Por isso, os códigos criados em ambos são chamados de notebooks, e são estruturados como um conjunto de células.
As células de um notebook podem conter texto explicativo ou código executável, e é possível rodar o código de uma célula separadamente ou todas as células de uma só vez. O resultado gerado pela execução é apresentado logo abaixo da célula correspondente, o que torna o estudo ainda mais objetivo.
Quais navegadores são compatíveis com o Google Colab?
O Google Colab funciona na maioria dos navegadores, porém ele é testado extensivamente com as últimas versões do Chrome, Firefox e Safari, o que garante ótimo funcionamento nesses 3 navegadores.
Quais as vantagens de usar o Google Colab? Vale a pena?
O Colaboratory é um serviço bastante útil tanto para estudantes quanto para pessoas pesquisadoras, já que traz diversas funcionalidades e vantagens. Veja a seguir algumas das principais.
Não necessita configurações
Apesar de ser possível testá-lo online, para usar um software como o Jupyter Notebook é necessário fazer o download da aplicação e instalá-la em sua máquina para aproveitar seus recursos da melhor forma. Além disso, você pode ter que fazer configurações complicadas até conseguir deixar o software da maneira que precisa.
Com o Google Colab não existe esse problema, pois não é preciso instalar o Python e nenhum outro software em sua máquina. Ele já é pré-configurado e você pode começar a usá-lo de forma instantânea, o que ajuda a poupar tempo e evita erros.
Já conta com bibliotecas pré-instaladas
Um dos grandes diferenciais do Python é a sua enorme variedade de bibliotecas que são úteis para diversos tipos de aplicações. No Google Colab, várias delas já vem pré-instaladas, o que torna fácil importá-las e aproveitar seus recursos.
Bibliotecas como Numpy, Pandas, Matplotlib e TensorFlow estão disponíveis, o que já é suficiente para muitas pessoas programadoras. Porém, você não está limitado a isso, já que é possível instalar outras bibliotecas que não estejam disponíveis por padrão.
Facilita o compartilhamento de código
Para as pessoas programadoras, o trabalho em equipe e o compartilhamento de conhecimentos é algo importante. Com o Google Colab, disponibilizar o seu código para outras pessoas visualizarem ou editarem é algo bem simples.
Ele permite que você baixe notebooks públicos e privados diretamente do GitHub para usá-los na sua conta, ou enviar os notebooks que você criou para o GitHub. Como os notebooks também são salvos na nuvem do Google, você pode compartilhá-los diretamente do seu Drive.
É útil em várias áreas
Esse serviço facilitou a vida de quem tem interesse em estudar a linguagem Python e se aprofundar em temas como:
- Machine Learning (Aprendizado de Máquina);
- Inteligência Artificial;
- Data Science.
Na própria plataforma é possível conferir alguns exemplos de como ele pode ser utilizado para iniciar o estudo nessas áreas — que são valorizadas no mercado e podem ser interessantes para as pessoas programadoras.
Permite utilizar recursos computacionais gratuitamente
Uma das maiores vantagens do Google Colab é a possibilidade de usar o hardware de qualidade disponibilizado pelos servidores da Google. O serviço permite inclusive habilitar a opção de utilizar Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) na hora de executar os códigos. Isso é útil para quem deseja usar a famosa biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow, por exemplo.
O uso das GPUs e demais recursos computacionais é gratuito, porém caso a pessoa programadora deseje ainda mais vantagens pode optar pela versão Pro do serviço. Ela permite executar seus códigos de forma mais rápida com prioridade para uso das GPUs de melhor desempenho e com mais memória RAM para armazenar dados.
Quais as desvantagens do Google Colab? Principais limitações!
O Colab não garante recursos infinitos
O Colab precisa ser bastante flexível para ajustar os limites de uso e disponibilidade de hardware em tempo real para que seus recursos computacionais sejam oferecidos gratuitamente. Esses recursos variam com o tempo para acomodar a demanda de clientes, permitindo escalabilidade e elasticidade.
Porém, se o Colab permitisse que todo mundo conseguisse usar a quantidade de GPU, memória e disco que quisesse, de maneira infinita, os recursos ficariam sobrecarregados e indisponíveis.
Por não ter recursos garantidos e limitados, os limites gerais de uso, bem como o tempo limite ocioso, a vida útil máxima da VM, os tipos de GPU disponíveis e outros fatores, variam com o tempo. Por isso, o Colab não publica esses limites.
O Colab pode limitar suas operações e armazenamentos
Seguindo a mesma lógica de não sobrecarregar o sistema e garantir que não haja monopólio de recursos por algumas poucas pessoas, o Colab limita as operações e até mesmo o armazenamento das pessoas usuárias. Por um lado, isso garante a estabilidade do serviço. Porém, caso você tenha uma quantidade muito grande de arquivos armazenados ou faça muitas microperações, pode sofrer uma limitação de 1 dia.
Como usar o Google Colab? Passos iniciais!
Você já decidiu por começar a usar o Google Colab? A ferramenta é bastante intuitiva, mas cumprir os passos a seguir vai te ajudar a fazer isso de maneira ainda mais descomplicada.
Fazendo o cadastro inicial no Google Colab
Para conseguir criar o seu primeiro notebook no Colaboratory é preciso ter uma conta do Google. Com ela, você tem acesso ao Google Colab e ao Google Drive — que permite salvar seus códigos na nuvem — e vários outros recursos oferecidos pela empresa. Caso você ainda não tenha uma conta, basta seguir os passos neste link.
Como criar o primeiro código no Google Colab?
Para iniciar, basta seguir para a página principal do Colaboratory e clicar na opção de criar um novo notebook. O arquivo já é criado com uma célula para escrever código, mas você pode acrescentar quantas quiser acionando os botões de inserir código ou texto.
Se você tem conhecimento em inglês, uma boa forma de entender o Google Colab é acompanhar o guia oferecido no site do produto. Ele apresenta uma visão geral de suas funcionalidades básicas e como utilizá-las. Além disso, na página de introdução do Colaboratory é possível encontrar vários links com exemplos interessantes para começar a estudar.
Como redefinir a máquina onde o código está sendo executado?
Selecione Runtime > Factory reset runtime para retornar todas as máquinas virtuais gerenciadas atribuídas a você ao estado original.
Isso pode ser útil nos casos em que uma máquina virtual não está íntegra, por exemplo, devido à substituição acidental de arquivos do sistema ou à instalação de um software incompatível.
Aliás, o Colab limita a frequência com que isso pode ser feito para evitar o consumo indevido de recursos. Então, se a sua tentativa de instalação de um software falhar, tente novamente mais tarde.
Como consigo mudar a fonte do editor?
O Colab usa uma fonte monoespaçada genérica para o editor. Você pode configurar qual família de fontes é usada para monoespaço na maioria dos navegadores modernos. Aqui estão alguns comuns:
- No Firefox, siga as etapas fornecidas nos documentos de suporte do Firefox para configurar a fonte “Monospace”.
- No Chrome, navegue até “chrome: // settings / fonts” e modifique a seção chamada “Fonte de largura fixa”.
Salvar o seu código
Como o Google Colab tem integração com o Google Drive, seu código já é salvo automaticamente na plataforma. Caso queira acessar a pasta onde seu notebook está salvo, basta acessar o item “Arquivo” do menu principal da ferramenta e clicar em “Localizar no Drive”.
No item “Arquivo” do menu, você encontra também a opção de fazer o download do código em formato .py ou .ipynb para salvar na sua máquina. Além disso, você pode salvar uma cópia do arquivo no GitHub ou no próprio Google Drive — o que é útil caso você esteja acessando um código criado por outra pessoa.
Dica para tirar o máximo proveito do Google Colab!
Os recursos no Colab são priorizados para pessoas usuárias que usaram menos recursos recentemente. Essa é uma política da Google para evitar a monopolização de recursos limitados por um pequeno número de usuários. Portanto, para obter o máximo do Colab, considere fechar as guias do Colab quando terminar seu trabalho e opte pelo modelo de máquina adequado para a sua demanda real.
Por exemplo, se você sempre escolhe uma GPU quando ela não é necessária para seu trabalho, isso diminuirá a probabilidade de você obter limites de uso melhores no Colab. Além do mais, pessoas usuárias que precisem de recursos maiores do que os da versão gratuita do Colab podem se interessar pelo Colab Pro.
Como usar R no Google Colab?
Você não precisa chamar funções Python para executar o código R no Google Colab! Clique neste link para ver esta alternativa em seu navegador.
No entanto, há uma pequena limitação no uso do Google Colab com R: embora muitos pacotes R já estejam instalados, como o famoso tidyverse, seu irmão tidymodels está lá. É possível instalá-lo, mas a instalação não é definitiva. Cada vez que a sessão termina, é necessário reinstalar todos os pacotes novamente.
Quais as diferenças entre o Google Colab e Jupyter?
Jupyter é o projeto de código aberto no qual o Colab se baseia. É quase uma “evolução” do bloco de notas, que permite que você compile código e transforme as linhas de texto em gráfico.
No Colab você pode usar e compartilhar notebooks Jupyter com outras pessoas sem precisar baixar, instalar ou executar nada.
Erros comuns: confira 3 principais e veja como corrigi-los!
1. drive.mount(): timed out e erros em pastas
As operações do Google Drive podem expirar quando o número de arquivos ou subpastas de uma pasta é muito grande. Se houver milhares de itens diretamente na pasta “Meu Drive”, é provável que a montagem do Drive expire. Se você tiver esse problema, tente mover os arquivos e as pastas contidos diretamente em “Meu Drive” para subpastas.
Um problema similar ocorre ao ler outras pastas depois de um drive.mount(). Acessar arquivos em qualquer pasta que contenha itens demais pode provocar erros como Erro de entrada/saída OSError: [Errno 5]. Novamente, esse problema pode ser resolvido ao mover os itens diretamente para subpastas.
Talvez excluir arquivos ou subpastas movendo-os para a lixeira não seja suficiente. Se isso não funcionar, esvazie a lixeira.
2. Falhas devido a cota de operações excedida
O Google Drive define vários limites para não sobrecarregar os sistemas e evitar o monopólio de recursos, como mencionamos. Alguns desses limites é a cota de operações por pessoa usuária e por arquivo, além de cotas de largura de banda e de armazenamento.
Quando você excede esses limites, o Colab aciona um Erro de entrada/saída e exibe uma notificação. Exemplos de operações que causam essa falha são abrir um arquivo que é compartilhado várias vezes ou acessar muitos arquivos diferentes em sequência.
Para solucionar, você pode copiar o arquivo usando drive.google.com e não compartilhar o documento muitas vezes para evitar que outras pessoas usuárias esgotem o limite.
Também evite fazer muitas leituras de Entrada/Saída pequenas, por exemplo copiar vários dados pequenos de um dispositivo. Como alternativa, copie os dados do Drive para a VM do Colab em um formato de arquivo (por exemplo, .zip ou .tar.gz) e desarquive os dados localmente na VM em vez de no diretório montado do Drive.
Se nada disso funcionar, espere um dia para que os limites de cota sejam redefinidos.
3. Falhas devido a cota de armazenamento excedido
Existe um limite de dados que podem ser armazenados por cada pessoa usuária no Google Drive. Então, se ocorrerem falhas de Erro de entrada/saída nas operações com uma notificação indicando que a cota de armazenamento foi excedida, exclua alguns arquivos e esvazie a lixeira para liberar espaço.
Atenção: pode demorar um pouco até que o espaço recuperado esteja disponível no Colab. Caso queira dispôr de uma capacidade de disco maior nas VMs do Colab, você poderá assinar o Colab Pro.
Conclusão
Como você viu, o Google Colab é uma plataforma que traz muitas vantagens para quem se interessa por desenvolvimento em Python. Caso você esteja iniciando seus estudos na área, esse é um serviço que pode ajudá-lo a experimentar e criar seus primeiros códigos na linguagem.
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