【Python】Google Colaboratoryの使い方とメリットを徹底解説!





あなたはGoogle Colaboratory(グーグル・コラボラトリー)をご存知でしょうか?

機械学習エンジニアの中では一時期話題にもなったCloudIDEです。

すでに機械学習に取り組んでいる人も、これから機械学習を学んでいきたいという人などにオススメです。

「機械学習モデルやデータ処理を行うのにローカルPCでは処理に時間がかかる。」

「機械学習用でCloud環境構築したけど費用が高い。」

「ライブラリの多さで環境構築がめんどくさい。」

などなど、様々な面で苦労を強いられる状況を回避することができます。

もちろん、機械学習でなくても活用の幅はたくさんあります。

本記事では、このGoogle Colaboratory(グーグル・コラボラトリー)の使い方とメリットについて解説していきます。

この記事を読み終えた頃には、Google Colabの魅力に気づけるはずです。

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Google Colaboratory(グーグル・コラボラトリー)とは?

Google Colaboratory(グーグル・コラボラトリー、あるいは略式の呼称でGoogle Colabと呼ばれる。)とは、教育機関や研究機関において機械学習の普及を目的としたGoogleの研究プロジェクトの一つとなっています。

このGoogle Colabは、Jupyter Notebookを必要最低限の労力とコストで活用することができます。

また、Googleのアカウントさえ持っていれば、ブラウザとインターネットを利用してすぐにでも機械学習プロジェクトを実施することができるサービスです。

さらに、Googleの主要言語にプログラミング言語Pythonが利用されているため、Pythonをメインに利用することができますが、他言語であってもインストールすれば利用することができます。

例えば、最近利用者が増加しているGo言語も環境構築などが可能です。

Google Colab(グーグル・コラボ)のメリット

まずはGoogle Colabのメリットについて解説していきます。

以下の項目がGoogle Colabのメリットとして挙げられます。

・環境構築がほぼ必要ない

・クラウドIDEのため、高スペックなPCを必要としない

・無料で高機能なGPUを活用することができる

・ソースコードもクラウド管理のため、共有が非常に簡単

・Google Colabではテキストにマークダウンが利用できる

一つ一つ解説していきます。

環境構築がほぼ必要ない

これはGoogle Colaboratoryを利用する上で、とても魅力的なメリットの一つになります。

Google Colabでは、Jupyter Notebook(ジュピター・ノートブック)をクラウド上で動作させますが、PythonやライブラリであるNumpyなど、機械学習で必要なほぼ全ての環境がすでに構築されています。

そのため、利用する側にとって必要なものはブラウザのみとなるため、すぐにでも機械学習あるいはその他の実行環境を利用することができます。

クラウドIDEのため、高スペックなPCを必要としない

こちらも魅力的だなと感じるのは、高スペックなPCを必要としないばかりか、スマートフォンやタブレットでも簡単に動作させることができます。

そのため、今までPCのみの実行環境しか持てなかった人にとって、Google Colabを利用することでスマホやタブレットによる操作による実行環境を可能としています。

このように、Google Colabを利用することで実行環境の制限も拡げられるということになります。

無料で高機能なGPUをを活用することができる

こちらは、あまり機械学習等に知見がない人にすれば、難しい内容になるかもしれませんが無料で高機能なNvidia社のTesra K80 GPUを利用することができます。

これはGoogle Colabが話題になった一つの理由でもあります。

機械学習では、大規模で膨大なデータ量を利用して高負荷のかかる計算・処理を実行する必要があります。

これを自分自身のPCで行なった場合、処理時間もデータ量などに比例して増加していきます。

そのため、このGoogle ColabのGPUを利用することで時間短縮を実現します。

しかも、無料で利用できるのはとても魅力的です。

ソースコードもクラウド管理のため、共有が非常に簡単

Google ColabはGoogle Drive(グーグル・ドライブ)との連携も行えるため、ソースコードをクラウド管理することができます。

また、Google Colabにて記述したコードは、Google Driveで保存することができるため、チーム内での情報共有に活用することができます。

すでにGoogle Driveを活用したことがある人であれば、Google Colabのノートブックは非常に簡単に共有することができるので、権限管理なども含め安心しながら利用することができます。

Google Colabではテキストにマークダウンが利用できる

こちらも利用者にとっては非常に便利な機能になります。

セルと呼ばれる機能の中に、テキスト、コード、マークダウンといった記述方式を取り入れることができます。

このような仕組みを利用することで、クラウド上でJupyter Notebookと同じ環境を作り出しています。

Google Colab(グーグル・コラボ)のデメリット

次に、Google Colabのデメリットについて解説していきます。

あまりデメリットと呼べるかわかりませんが、筆者としては活用しない理由にはなりませんでした。

以下の項目がGoogle Colabのデメリットとして挙げられます。

・データ読み込み等の特殊な処理を要する

Jupyter Notebookと利用方法が多少異なっている

・容量はGoogle Driveに依存するため、15GB以上は課金が必要

一つ一つ解説していきます。

データ読み込み等の特殊な処理を要する

今までであれば、ローカルPC上で利用していたデータセットなどを読み込む際、一つ処理を加える必要があります。

Google Drive API、PyDriveのwrapper(ラッパー)などを利用してデータを読み込む必要があります。

ただ、慣れてしまえば難しい処理ではないので1度覚えてしまえば問題はないと思います。

Jupyter Notebookと利用方法が多少異なっている

正直これはデメリットと呼べるかわかりませんが、すでにJupyter Notebookを利用して慣れてしまった人は多少戸惑うかもしれません。

ショートカットキーの設定、セルの追加・削除等の基本的な操作方法に慣れてしまえば問題ないと思います。

新しいサービスに触れたり、新しい操作方法を覚えていくのもエンジニアとして必要な取り組みなので、おそらくデメリットとは言えないですが、念のため違いがあることを記載しておきました。

容量はGoogle Driveに依存するため、15GB以上は課金が必要

こちらもデメリットを挙げるとするならば、Google Driveの容量に依存することでしょうか。

ただ、もともと15GBの容量を無料で利用することができるわけですし、膨大な量をこなすのであれば、別アカウントを作成してドライブの容量を確保したりできると思います。

試すだけであれば、全く支障が出ないレベルだと思います。

Google Colaboratory(グーグル・コラボラトリー)のインストール方法

では早速、Google Colabをインストールしていきましょう。

まずは、あなたが利用しているGoogleアカウントにログインして、Google DriveにてGoogle Colab用の新規フォルダを作成していきます。

あなたのGoogleアカウントにて、マイドライブを選択し、左上部にある新規ボタンをクリックします。

クリックすると、新規フォルダの項目がありますので、そちらをクリックします。

新規フォルダを作成する際は、フォルダ名を入力する必要があります。

ここでは、『colab_001』とフォルダ名を決定し、保存します。(任意のフォルダ名を入力してください。)

新規フォルダクリックし、ディレクトリを変更したのち上部のフォルダ名をクリックすると、『アプリを開く』という項目があります。

カーソルを合わせると『アプリを追加』と表示されるので、そちらをクリックします。

『アプリを追加』という項目をクリックすると、様々なアプリを追加することができるウィンドウが表示されます。

ここでは、検索ボックス内に『Colaboratory』と入力して、Google Colaboratoryを検索結果として表示させています。

こちらのアイコンをクリックしてください。

アイコンをクリックすると、Google Colaboratoryのインストール画面に遷移するので、インストールボタンをクリックしてインストールを開始します。

インストール時は、アカウントによる権限にて開始の有無を尋ねられるので、『続行』のボタンをクリックします。

次に、Google ColaboratoryがGoogle Driveと連携するために接続を行います。

今回は、デフォルトのアプリにするため、チェックした状態で『OK』のボタンをクリックします。

最後に、正常にGoogle Coraboratoryがインストールされれば、インストール画面を終了してください。

ボタンをクリックしてインストールが完了です。

ここまでで、Google Colaboratoryのインストール方法の解説になります。

Google Colaboratory(グーグル・コラボラトリー)の使い方

次に、Google Colaboratoryの使い方について解説していきます。

まずは、あなたのGoogleアカウントにログインして、Google Driveを開きます。

また、『新規』ボタンをクリックし、『その他』の項目を選択し、カーソルをGoogle Coraboratoryに合わせクリックします。

すると、Google Coraboratoryの操作画面へ遷移します。

ここでは、python環境を構築して初歩的な『hello World』を出力させていきたいと思います。

そのため、左側上部のファイル名を『hello_world』に変更しています。

それぞれ活用する箇所を赤枠、青枠で囲っています。

まずは、赤枠にある機能を確認していきます。

目次機能

赤枠にあった一番の上の機能は、目次という機能になります。

選択すると、セクションと呼ばれる構成要素が存在します。

この機能を利用して全体構成を取り決めることができます。

セクションを追加すると、このように機能付きテキストボックスが表示されます。

#の後ろにテキストを入力・変更・削除すれば、タイトルを変更することができます。

実際に追加したテキストボックスのタイトルを変更し、内容を記載してみました。

また、テキストボックスの右上にある矢印をクリックすることで、セクションの位置を変更することができます。

コードスニペット機能

次にコードスニペットの機能についてです。

コードスニペットとは、再利用可能なソースコードをまとめた機能になります。

Google Colabでは、標準機能としてコードスニペットがあるため、ニーズが高いと思われるコードが多数存在します。

これを利用することでノートブックへのコード入力を省略することができて便利です。

このように、挿入をクリックするだけで指定したコードをすぐに活用することができます。

コードスニペットから目的のコードを探しておくと開発速度も向上できるはずです。

ファイル機能

次にファイル機能についてです。

文字通り、ファイルに関する機能ですが、アップロード・更新を行うことができ、ドライブと連携することで活用の幅を拡げることができます。

次に上記で添付した画像の青枠にあるコード、テキストについてです。

コード追加機能

次にコード追加機能についてです。

先ほど添付した画像にもコードボックスがありましたが、こちらのコードボックス内にコードを入力することで実行することができます。

『Shift + Enter』で実行することもできます。

また、位置・リンク・コメント・フォント設定・削除等が可能です。

テキスト追加機能

次にテキスト追加機能についてです。

こちらは、テキスト追加をクリックすることでテキストボックスが追加されます。

左上からタイトル、太文字、イタリック、コード書式設定、リンク、画像挿入、インデント、番号付きインデント、箇条書きインデント、罫線、マークダウンを追加することができます。

また、右上の項目は、位置、リンク、コメント、フォント設定、編集、削除となっています。

Google ColabのPython実行環境で動作させる

最後に、本記事では実際にGoogle ColabのPython実行環境でコードを動作させてみます。

今回は、使い方としての記事なので、『Hello World』の実行を行います。

コードボックスを追加したら、ボックス内にコードを記述しましょう。

print("Hello World")

コードを記述したら、左側にある実行ボタンをクリックしてください。

すると、出力コードが実行され、『Hello World』が表示されました。

今後は、このGoogle Coraboratoryを利用することで様々なことができそうです。

ぜひ興味がある人は試してみましょう。

まとめ

いかがでしたでしょうか?

ここまでで、Google Coraboratory(グーグル・コラボラトリー)のメリット・デメリット、Google Colabのインストール方法、Google Colabの使い方とPython実行環境について解説してきました。

実際にGoogleも教育機関・研究機関に活用してもらうための研究プロジェクトとしてこのGoogle Colaboratoryというサービスを提供しています。

今後、一般的な利用者も考えられる項目は以下のものかなと思っています。

・プログラミング教育の普及の手助け

・環境に左右されない学習環境構築

この2点で大きく貢献しそうな気がしています。

プログラミング教育の普及については、プログラミング学習の初期段階でつまずいてしまう初期構築や言語インストールなどのハードルを無くしてくれている点が大きそうです。

また、PC・スマホ・タブレットなど、ブラウザとインターネットさえあれば実行可能な状態となるため、環境に左右されない学習環境構築が行えそうです。

筆者もブログを活用して記事を作成し、コード等の貼り付けを行ってプログラミング(特にPython)に取り組んでもらえるよう執筆していますが、このGoogle Colaboratoryを利用することで、よりスムーズに試してもらえる環境を提供できることが分かったので、活用していきたいと思います。

今後もGoogle Colaboratory(グーグル・コラボラトリー)を利用して記事を作成していきたいと思います。



ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、現在フリーランス活動中。 2019年2月から起業する予定。 自社サービス及び製品を開発し、売り上げを立てている。