Elegir y configurar un entorno es vital durante el ciclo de desarrollo de software. En este post analizaremos las funcionalidades que ofrece Google Colab!

¿Qué es Google Colab?

Colab, también conocido como “Colaboratory”, te permite programar y ejecutar Python en tu navegador con las siguientes ventajas: 

• No requiere configuración
• Acceso a GPUs sin coste adicional
• Permite compartir contenido fácilmente

Creando nuestro primer notebook

Es sencillo y además cada notebook se guardará en tu almacenamiento de Google Drive.

Entorno de ejecución

Podemos configurar nuestro notebook para que utilice diferentes configuraciones en cuanto a hardware. Incluso ejecutar el código de manera local.

Elijamos nuestra configuración:

• Entorno de ejecución: Tenemos la opción de usar Python, R o Julia. ¿Cuál debería usar?
• ¿CPU o TPU? ¿Qué diferencia hay?
  • CPU: Unidad central de procesamiento, opción por defecto, adecuado para tareas ligeras. No recomendado para aprendizaje profundo
  • GPU T4: Unidad de procesamiento gráfico, recomendado para entrenamiento moderado y cuenta soporte para Tensor Cores
  • TPU v2-8: Segunda generación de TPUs, alta velocidad para entrenamientos de aprendizaje profundo, optimizado para operaciones matriciales masivas.

Una vez elegido el acelerador por hardware podemos verificar que todo esté tal cual lo necesitamos, para este tutorial seleccioné TPU v2-8 y Python 3

En una celda importaremos os

import os

Y podemos verificar con el siguiente comando

os.environ.get('TPU_ACCELERATOR_TYPE')

La salida debe ser la siguiente

Instalemos librerías

Para instalar librerías en nuestro ambiente solo es necesario ejecutar el gestor de paquetes pip.

!pip install tensorflow

La salida debe ser como la siguiente:

Recuerda que también puedes ejecutar otros comandos