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A vida do programador é cheia de desafios, amas tudo fica menos tedioso para aqueles que conhecem o GitHub e o Stack Overflow. Para quem precisa desenvolver e precisa de sistemas versáteis, existe o Google Colaboratory (Google Colab), um ambiente de desenvolvimento gratuito baseado em nuvem para desenvolvimento e execução de notebooks Jupyter.
Os notebooks do Colab são armazenados no Google Drive ou podem ser carregados do GitHub. Eles podem ser compartilhados da mesma maneira que os documentos ou planilhas do Google. Basta clicar no botão Compartilhar no canto superior direito de qualquer notebook do Colab, ou seguir as instruções de compartilhamento de arquivos do Google Drive.
O Colab é executado nos servidores do Google e permite que os usuários escrevam, compartilhem e colaborem em notebooks de código em Python (leia o meu artigo sobre essa linguagem de programação), sem a necessidade de instalar qualquer software em seu computador. O Colab também permite a execução de código em GPUs e TPUs do Google, tornando-o uma opção popular para projetos de aprendizado de máquina e ciência de dados.
O que é possível fazer com o Google Colaboratory
O Google Colaboratory tem diversas aplicações práticas, algumas das quais incluem:
- Aprendizado de máquina e inteligência artificial: o Colab fornece um ambiente gratuito e fácil de usar para desenvolver, treinar e testar modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial usando bibliotecas populares como TensorFlow, Keras e PyTorch.
- Análise de dados: o Colab pode ser usado para análise de dados com bibliotecas populares como Pandas, NumPy e Matplotlib, permitindo a criação de visualizações e relatórios interativos.
- Educação: o Colab pode ser uma ferramenta útil para estudantes e professores em disciplinas relacionadas a programação, aprendizado de máquina e ciência de dados, permitindo o compartilhamento de notebooks e colaboração em tempo real.
- Desenvolvimento web: o Colab pode ser usado para desenvolvimento web com linguagens como Python, HTML, CSS e JavaScript, além de bibliotecas como Flask e Django.
- Automação de tarefas: o Colab pode ser usado para automatizar tarefas repetitivas, como processamento em lote de imagens, extração de dados de páginas da web e geração de relatórios automatizados.
Aceleradores de Hardware
Os GPUs e TPUs do Google são aceleradores de hardware que são projetados para executar cálculos intensivos com muito mais eficiência do que as CPUs tradicionais. Eles são usados principalmente para acelerar o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
Os GPUs (Graphics Processing Units) são projetados originalmente para acelerar a renderização gráfica em jogos e aplicações de vídeo, mas seu processamento paralelo também os torna ideais para executar cálculos em paralelo necessários para treinar modelos de aprendizado de máquina. O Google utiliza GPUs Nvidia em seus data centers e permite que os usuários acessem esses GPUs remotamente por meio de serviços em nuvem como o Google Cloud Platform. O uso de GPUs pode reduzir drasticamente o tempo necessário para treinar um modelo de aprendizado de máquina de horas para minutos ou até segundos.
As TPUs (Tensor Processing Units) são um tipo de acelerador de hardware projetado especificamente para o treinamento e inferência de modelos de aprendizado de máquina. Elas foram criadas pelo Google para serem usadas em conjunto com o TensorFlow, uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares do mundo. As TPUs são projetadas para lidar com operações matemáticas de ponto flutuante com muita eficiência, o que as torna especialmente úteis para modelos de aprendizado de máquina que envolvem grandes quantidades de dados. As TPUs são oferecidas no Google Cloud Platform e podem ser acessadas remotamente para acelerar o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina.
Limitações do G.Colab
Os recursos do Colab não são garantidos e ilimitados, e os limites de uso às vezes flutuam. Isso é necessário para que o Colab possa fornecer recursos gratuitamente. Para mais detalhes, veja Limites de Recursos.
Usuários que estão interessados em acesso mais confiável a recursos melhores podem se interessar pelo Colab Pro.
Recursos no Colab são priorizados para casos de uso interativos. Proibimos ações associadas a computação em massa, ações que impactam negativamente os outros, bem como ações associadas à violação de nossas políticas. As seguintes ações são proibidas nos runtimes do Colab:
- hospedagem de arquivos, servindo mídia ou outras ofertas de serviços da web que não estejam relacionados à computação interativa com o Colab
- baixar torrents ou envolvendo-se em compartilhamento de arquivos peer-to-peer
- controles remotos, como shells SSH, desktops remotos, UIs remotas
- conexão a proxies remotos
- mineração de criptomoedas
- ataques de DNS para quebrar senhas
- usar várias contas para contornar restrições de acesso ou uso de recursos
- criar deepfakes
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