Google Colabでできることは何？

できることの一例です。 Pythonコードの実行機械学習やディープラーニングの実装データ分析ノートブックの共有

Google Colabを使用するために必要なものは何?

必要なものは下記の３つです。 Googleアカウントインターネット環境ブラウザ(Chrome等)

【Google Colabの使い方】Pythonをブラウザで始められる開発環境を解説！

Pythonの環境構築が難しい。。。
どこにいてもPythonでプログラムを作成したい
データ分析結果のデータフレームを簡単に見たい

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Pythonでプログラミングを始めるには、まずはPythonを実行する環境構築が必要になります。

本サイトでもPythonのインストール方法を紹介しています。
⇒【初心者必見】失敗しないPythonの始め方、インストールマニュアル！！

しかし、Pythonの環境構築が難しいと感じる人もいるかと思います。

Google Colabを使用すれば、自分のPCに環境構築しなくても、Pythonのプログラムを作成・実行をすることができます。

本記事では、Google Colabの使い方やショートカットをわかりやすく解説しています。

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Google Colab（Google Colaboratory）の基本

Google Colabとは

Google Colabの正式名はGoogle Colaboratory、読み方は「グーグル　コラボ」「グーグル　コラボラトリー」です。

Google Colabとは、ブラウザ上でPythonコードを記述し、実行できる無料のクラウドサービスです。

JupyterLab（Jupyter Notebook）をベースにしているため、操作画面は非常に似ています。

Google ColabにはPythonの主要なライブラリがプリインストールされているので、ライブラリのインストール作業をせずにすぐに使用することができます。

GPUやTPUを手軽に使用することができるため、データ分析、機械学習プロジェクト、教育目的など、幅広い用途で利用されています。

Google Colabは無料で使用することができます。

自分のPCにPythonの開発環境を構築する必要がないため、Pythonを学習するときに便利です。

Google Colabのメリット、デメリット

メリット

Googleアカウントがあれば無料で利用可能
Pythonの開発環境を構築せずに利用できる
クラウドIDEのため、高スペックなPCを必要としない
GPUやTPUといったハードウェア機能を無料で使用できる
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
豊富なライブラリがプリインストールされている

デメリット

Google Colabはクラウド上で動作するため、インターネット接続が必須
Google Colabの環境は一時的なもので、随時初期化される
無料版では、一度に連続して利用できるGPUの使用時間に制限がある
容量はGoogle Driveに依存するため、15GB以上は課金が必要
ローカルデータを使用する場合、Google Driveにアップロードする必要がある
長時間の実行や大規模なデータ処理には不向き

Google Colabの利用方法

アクセス方法

Google ColabはGoogleアカウントを持っていれば無料で使用することができます。

Google Colabにアクセスする方法は下記２つあります。

①直接アクセスする

Google Colab公式サイト「Colaboratory へようこそ」

②Google Driveからアクセスする

Google Driveで「新規」をクリック

「その他」⇒「Google Colaboratory」で新規ノートブックを作成することができます。

Google Colabの基本的な使い方

基本的な使い方は、JupyterLabと同じです。

JupyterLabについてはこちらの記事で紹介しています。
　⇒【JupyterLabの使い方】初心者は迷ったらこれだけ読め！

プログラムはセルに記入します。

セル内のプログラムを実行すると、処理結果がすぐ下に出力されます。

「+コード」

または、

「Ctrl」+「M」「B」でコードセルを追加することができます。

Google Colabのショートカットキー　一覧

Google Colabを使うときに、覚えておくと便利なショートカットキーは次の通りです。

ショートカットキー	内容
「Ctrl」+「S」	ノートブックを保存
「Ctrl」+「O（オー）」	ノートブックを開く
「Ctrl」+「M」「.（ドット）」	セッションを再起動する
「Ctrl」+「Shift」＋「A」	すべてのセルを選択
「Ctrl」+「M」「A」	上にコードセルを挿入
「Ctrl」+「M」「B」	下にコードセルを挿入
「Ctrl」+「M」「-（マイナス）」	カーソル位置で分割
「Ctrl」+「Enter」	現在のセルを実行
「Alt」+「Enter」	セルを実行して新しいセルを挿入
「Shift」+「Enter」	セルを実行して次のセルを選択
「Ctrl」+「F8」	現在より前のセルを実行
「Ctrl」+「F9」	ノートブック内のすべてのセルを実行
「Ctrl」+「M」「I（アイ）」	実行を中断
「Ctrl」+「M」「L」	行番号の表示/非表示を切り替え
「Ctrl」+「M」「H」	キーボードショートカットを表示

ショートカットキーの変更

メニューの「ツール」⇒「キーボードショートカット」

または

「Ctrl」+「M」「H」で設定画面を開きます。

変更したい項目で、ショートカットキーを変更します。

「保存」をクリックします。

Google Driveとの接続方法

Google Driveと接続するには下記手順で行います。

下記コマンドをセルに入力して実行する。

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

「Googleドライブに接続」をクリックします。

接続するGoogle DriveのGoogleアカウントにログインします。

すでにGoogleアカウントにログイン済みだと、アカウントの選択画面になります。

許可する項目にチェックを入れて、「許可」をクリックします。

すべてにチェックを入れても、問題ありません。

下記のように「Mouted at /content/drive」と表示されたら、接続完了です。

使用したいフォルダを変更する場合は、下記のコマンドで変更します。

%cd ./drive/フォルダ名

ライブラリのインストール方法①　一時保存

Google ColabにはPythonの主要なライブラリがプリインストールされていますが、自分でライブラリをインストールすることもできます。

ライブラリのインストールは下記コマンドを実行します。

!pip install ライブラリ名

ただし、ここでインストールしたライブラリは一時的に保存されているだけなので、ランタイム（仮想マシン）の接続が切れると削除されてしまいます。

再接続された場合は、再度インストールしましょう。

よく使うライブラリについては、こちらの記事で紹介しています。
⇒　Pythonライブラリを紹介！インポート方法もわかりやすく解説！！

ライブラリのインストール方法②　Google Driveへの保存

再接続するたびに、毎回ライブラリのインストールするのは、時間がかかって効率化悪いですよね。

インストールしたライブラリを削除しないようにするには、ライブラリをGoogle Drive内に直接保存する必要があります。

下記コマンドにより、保存先を指定することができます。

保存先のフォルダは事前に作成しておきましょう。

!pip install ライブラリ名 --target ディレクトリのパス

プログラムで使用する際には、ライブラリの参照先を追加する必要があります。

# ライブラリー参照先追加
import sys
sys.path.append('ディレクトリのパス')

実際の記入例は次の通りです。

# Google Drive内のフォルダ「Colab Notebooks」の「my-modules」にseleniumを保存
# 半角スペースにはエスケープする必要があります
!pip install selenium --target /content/drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/my-modules

# ライブラリ参照先の追加
import sys
sys.path.append('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/my-modules')

ライブラリの参照先追加は再接続ごとに実行する必要があります。

しかし、ライブラリのインストールよりも短時間で済むので、オススメの方法です。

GPUやTPUの変更方法

GPUとはグラフィックスや一般的な並列計算に使われる汎用プロセッサのことです。多くのコアを持ち、様々な種類の計算タスクを同時に処理することができます。

TPUとはGooglega開発した、ディープラーニング計算に特化したプロセッサのことです。データの流れを最適化して高速に演算を行い、ディープラーニングのトレーニングや推論を効率的に実行することができます。

GPUやTPUは並列処理能力が高いため、機械学習やディープラーニング、生成AIを利用する際に変更してください。

GPUやTPUの変更方法は次の通りです。

メニューの「ランタイム」⇒「ランタイムのタイプを変更」

「ハードウェア　アクセラレータ」で変更します。

Google Colabを無料で使用している場合、制限がかかる場合があるので、注意しましょう。

GPUを変更することで、Stable Diffusionなどの画像生成AIをGoogle Colabで使用することができます。

Stable Diffusion をGoogle Colabで実行する方法はこちらの記事で紹介しています。
⇒　簡単！画像生成AI「Stable Diffusion」の使い方をわかりやすく解説！

Google Colabのプログラミング補助機能

コードスニペット機能

コードスニペットとは、よく使われるコードの断片やテンプレートを検索できる機能です。

コードスニペットを使用することで、時間を節約し、コーディングの効率を向上させることができます。

コードスニペットの使用方法は次の通りです。

メニューの「ヘルプ」⇒「検索コードニスペット」

または、

「Ctrl」+「Alt」+「P」でコードニスペットを開きます。

使用するコードを選択して「挿入」を押すと、コードニスペットのコードが記入されたセルが追加されます。

Colab AI

Colab AIとは、Google Colabに搭載されているAIによるコード生成機能です。

基本的には、Google Colabの有料会員が使用でき、無料会員は期間限定で使用することができます。

下記部分のどちらかにプロンプトを記入すると、コードを生成してくれます。

AIにコードを生成してもらえると、プログラム作成の効率が格段に上がります。

有料会員はGPUやメモリもグレードが上がるので、Google Colabヘビーユーザーにはオススメです。

Colab Pro（公式HP）

Q&A

Google Colabって何？: ブラウザ上でPythonコードを記述し、実行できる無料のクラウドサービスです。
Google Colabでできることは何？: できることの一例です。

Pythonコードの実行

機械学習やディープラーニングの実装

データ分析

ノートブックの共有
Google Colabを使用するために必要なものは何?: 必要なものは下記の３つです。

Googleアカウント

インターネット環境

ブラウザ(Chrome等)