차밍이

[Colab] 구글 코랩 연결, 드라이브 마운트, 그리고 GPU 설정하기 본문

파이썬/파이썬 환경 설정

[Colab] 구글 코랩 연결, 드라이브 마운트, 그리고 GPU 설정하기

2020. 6. 22. 17:25
반응형

목차

    1. Intro

    안녕하세요.

    오늘은 구글 코랩 사용하는 방법에 대해서 간단하게 알아보겠습니다.

    기본적으로 데이터 분석 관련해서 진행하시는 분들이 많이 사용하시는 것 같습니다.

    특히나 GPU가 없는 환경이나, 노트북을 사용할 때 활용하면 좋은 것 같아요.


    2. Colab이란?

    구글에서 만든 CoLaboratory 은 클라우드 기반의 개발환경 입니다. 구글의 CPU, RAM, GPU를 사용해서 Jupyter Notebook과 같은 환경을 구성해줍니다.

    구글 드라이브를 통해서 데이터를 읽고 쓰면 되고 인터넷만 되면 어디서든 클라우드 HW를 사용해서 개발하므로 환경의 영향을 많이 받지 않고 개발을 진행할 수 있습니다.


    3. Colab 연결하기

    1. 구글 드라이브로 이동

    2. Drive 내에서 오른쪽 클릭 -> 연결할 앱 더보기

    ​ 해당 내용은 한번만 연결하면 됩니다. 이미 연결되어 있는경우 생략하시면 됩니다.

    3. Colab을 검색하여 해당 앱을 설치합니다.

    4. 다시 구글 드라이브로 이동
    5. 원하는 드라이브 내의 폴더로 이동 -> 마우스 오른쪽 클릭 -> Google Colaboratory 클릭

    6. Colab이 실행됩니다.


    4. GPU, TPU 사용하기

    1.런타임 -> 런타임 유형 변경

    2.하드웨어 가속기 -> GPU/TPU 선택 -> 저장 -> 끝

    GPU/TPU 사용하기 매우 쉽죠?!


    5. GPU, TPU 관련 추가내용

    • 클라우드 환경이고 구글의 자원이 한정되어있기 때문에 GPU와 TPU를 무한정 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 시간인지 자원만큼 인지는 정확히 모르지만, 어느정도 사용하면 끊기게됩니다. 하지만, 이미지 관련 데이터 정도의 큰 데이터가 아니면 잘 끊기지는 않는 것 같습니다.

    • GPU는 2개의 Session을 TPU는 1개의 Session을 실행할 수 있습니다.

    • 성능적으로 Keras나 Tensorflow를 사용할 때는 TPU가 훨씬 빠른 것 같습니다. 체감이지만 파이토치는 TPU가 안먹는 것 같더라구요. 관련해서 아시는 분있으면 댓글 부탁드립니다.


    6. Google Drive와 연결하기

    방법 1.

    1.왼쪽의 폴더 모양을 눌러줍니다.
    2.드라이브 마운트 버튼을 눌러줍니다.

    3.드라이브에 연결해줍니다.

    4.경로 설정을 진행합니다.

    • 처음 drive를 해당 방법으로 연동하면 초기 경로가 /content 상태일 것입니다.
    • cd 경로 명령어를 사용해서 원하는 경로로 이동합니다. 본인의 Google Drive 경로에 맞게 이동하시면 됩니다.

    방법 2.

    1.구글 드라이브 마운트 하는 명령어를 입력합니다.

    2. 소스코드

    from google.colab import drive
    drive.mount('/content/drive')

    3.화면에 표시된 링크로 접속합니다.

    4.연결할 구글 드라이브 아이디로 로그인하고 허용을 누릅니다.

    5.드라이브 마운트 허용 코드를 복사합니다. (옆의 복사 버튼 누르면 간편)

    6.Authorization Code 입력 부분에 붙여넣기한 후 엔터치면 연결됩니다.

    7.경로 설정을 진행합니다.

    • 애초에 drive.mount('/content/drive/My Drive/dacon') 등의 방식으로 경로를 잡고 진행하셔도됩니다.

    7. 추가 설정

    1.도구 -> 기타 -> 코기 모드 + 아기고양이 모드 설정 필수입니다. 너무 귀엽쥬
    2.도구 -> 기타 -> 파워 레벨 설정하면 코딩 할때, 재밋습니다. 단점으로 정신사납습니다.

    반응형

    관련된 글 보기

    Comments