ก่อนหน้านี้ ได้กล่าวถึง Kaggle
- Introduction to Kaggle – เรียนรู้การงานด้าน Data Science
- Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris
- From LAB to Production – จาก Machine Learning Model สู่ Flask RESTful
ในบทความนี้ จะกล่าวถึง Google Colab หรือ ชื่อเต็มคือ Colaboratory ของ Google ซึ่งก็เป็น Jupyter Notebook บน Cloud เช่นกัน แต่มีจุดเด่นเรื่อง การทำงานร่วมกัน ในสไตล์ Google Drive
- เริ่มต้นใช้งานได้ที่ https://colab.research.google.com/
- อันดับแรกคือ ถ้าอยากเรียนรู้เรื่อง Machine Learning และอยากได้ตัวอย่างเจ๋ง ๆ ไปดูจาก Seedbank (https://tools.google.com/seedbank/)
มี tensorflow พร้อมใช้งาน ใช้งานร่วมกับ GitHub และ มี Visualization ด้วย matplotlib (แปลกตรงไหน ?)
- จุดเด่นคือ สามารถสร้าง Form ได้ !!!
- ที่เด่นสุดคือ สามารถใช้ไฟล์จาก Google Drive ได้ !!! เป็นประโยชน์มาก โดยเฉพาะกับมหาวิทยาลัยที่ได้ใช้บริการ G Suite for Education อย่าง ม.สงขลานครินทร์ เพราะ เราจะสามารถใช้พื้นที่ได้ Unlimited !
แต่!!!
สุดท้ายก็มาติดตรงที่ Google Colab นี้ เป็น VM อยู่ใน Google Compute Engine นั่นแหล่ะ แต่เค้าไม่คิดค่าบริการกับเรา ซึ่งของฟรี ก็มีข้อจำกัดอยู่คือ
พื้นที่
Google Colab ให้ประมาณ 400 GB
แต่อย่างน้อย ก็สามารถเชื่อมต่อเอาข้อมูลจาก Google Drive มาได้ง่าย ก็ดีแล้ว แถม Jupyter Notebook ที่สร้างก็สามารถ Save เก็บไว้ใน Google Drive ได้เลย การส่งผลลัพท์ออกไป Google Drive ก็ง่ายในขณะที่ Kaggle มี Quota การสร้าง Dataset ของตนเองได้ไม่เกิน 20 GB
- จะมีข้อจำกัดหน่อย ๆ
CPU
ให้แค่ 2 Core
ตรงนี้ Kaggle ดูดีกว่า เพราะให้ถึง 32 Core
- การทำงานร่วมกัน แน่นอน Google ก็คือ Google แชร์แบบที่ใช้บน Google Drive ได้เลย ในขณะที่ Kaggle ก็ทำได้ แต่ดูทำงานแยก ๆ กันอยู่
- Google Colab ใช้งานร่วมกับ Google BigQuery ได้
ตรงนี้แหล่ะ ข้อแตกต่าง ถ้าจะทำงานใหญ่ มีข้อมูลเป็น TB ถ้าไม่สร้าง Hadoop ไม่ว่าจะ On-Primes หรือ บน Google Dataproc ก็จะต้องบริหารจัดการในระดับหนึ่ง แต่นี่เรียกตรงจาก Google BigQuery ได้เลย นับว่าดีมาก - มี Widget ทำให้ Jupyter Notebook กลายเป็น Interactive BI ย่อย ๆ ได้
- และ ใช้ GPU ได้ ฟรี !!! แต่ต่อเนื่อง 12 ชั่วโมง ถ้าจะใช้นานกว่านั้น ต้องไปใช้ Google Datalab แทน
- จากที่ลองใช้มา ก็สะดวกดี
ลองกันต่อไป
