Google Colab 기초: 클라우드에서 Python 프로그래밍 시작하기

 

Google Colab은 데이터 과학자, 연구원, 개발자들이 무료로 머신러닝 모델과 데이터 분석 프로젝트를 클라우드에서 쉽게 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 플랫폼은 무료로 제공되며, 구글의 강력한 서버에서 직접 코드를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 본 글에서는 Google Colab의 기본적인 사용 방법과 몇 가지 유용한 팁을 소개하겠습니다.

 

목차

1. Colab 시작하기
2. 기본 인터페이스 이해
3. 파일 저장 및 공유
4. 고성능 하드웨어 사용하기
5. 마치며

 

 

1. Colab 시작하기

 

Colab을 사용하기 위해서는 Google 계정이 필요합니다. 계정이 없다면 새로 만들어야 합니다. 원래 가지고 있는 계정 또는 새로 생성한 계정을 이용하여 Google에 로그인합니다. 그 다음에 Google Drive(구글 드라이브)에 접속합니다.

구글 홈 우측 상단의 바둑판을 클릭하여 구글 드라이브에 접속할 수 있다

 

구글 드라이브에 접속했을 때 화면

 

Google Drive에서 '신규' 버튼을 클릭한 다음 '더보기'에서 'Google Colaboratory'를 선택하면 Colab을 사용하는 환경으로 넘어가며, 새 노트북을 생성할 수 있습니다. Google Colab에서 "노트북"이라는 용어는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 기반으로 하는 대화형 문서를 말합니다. 주피터 노트북은 데이터 사이언스와 머신러닝 커뮤니티에서 널리 사용되는 도구로, 코드, 텍스트, 이미지, 수식 등을 하나의 문서 안에서 결합하여 작성할 수 있습니다.

구글 드라이브에서 Google Colaboratory 실행하는 방법

 

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2. 기본 인터페이스 이해

 

Colab의 인터페이스는 크게 두 부분으로 나뉩니다:

• 메뉴 바: 파일, 편집, 보기, 삽입, 런타임, 도구 등 다양한 메뉴를 제공합니다.
• 코드 및 텍스트 셀: 실제 코드를 작성하고 실행하거나 설명을 추가할 수 있는 셀입니다.

Google Colab 실행 화면

 

Google Colab 화면에서 파이썬 코드를 실행하기 위해서는 셀 안에 코드를 입력하고 실행하기만 하면 됩니다. 셀을 실행하려면 셀 왼쪽의 실행 버튼을 클릭하거나 'Shift + Enter'를 누르면 됩니다. 'Ctrl + Enter'를 누르면 실행한 셀 아래 새로운 셀을 생성하지 않고, 선택한 셀의 실행만 수행됩니다.

셀 안에서는 파이썬 문법을 따른다.

 

 

3. 파일 저장 및 공유

 

Colab 노트북은 자동으로 Google Drive에 저장됩니다. 파일 이름을 수정하기 위해서는 상단의  'Untitled0'을 수정하면 됩니다. 수동으로 파일을 저장하기 위해서는 'Ctrl + S'를 누르면 됩니다. 로컬 PC에 저장하기 위해서는 '파일' 메뉴에서 '다운로드'를 선택하면 됩니다.

오른쪽 상단의 '공유' 버튼을 통해 다른 사용자와 노트북을 공유할 수도 있습니다. 공유 설정을 통해 권한을 관리할 수 있습니다.

 

 

4. 고성능 하드웨어 사용하기

 

Colab은 GPU와 TPU를 무료로 제공합니다. 우리는 구글이 제공해주는 이 무료 하드웨어를 이용하여 무거운 머신러닝 모델도 훈련시킬 수 있습니다. 이를 활성하기 위해서는 '런타임' 메뉴에서 '런타임 유형 변경'을 선택합니다. 그 후 하드웨어 가속기에서 GPU나 TPU를 선택합니다. 선택할 수 없는 옵션들은 무료로 제공해주는 하드웨어보다 훨씬 성능이 좋은 하드웨어들입니다. Colab Pro를 구독하면 선택할 수 있습니다.

 

Colab Pro를 구독하기 위해서는 우측 상단의 톱니바퀴 모양(설정 버튼)을 클릭하고, Colab Pro 탭에 들어갑니다. 그 후 '자세히 알아보기'를 클릭하여 구독하는 페이지로 이동하여, 원하는 서비스를 구독하면 됩니다.

 

 

5. 마치며

Google Colab은 사용이 간편하면서도 무료로 GPU를 이용할 수 있다는 장점이 있는, 데이터 사이언스 및 머신러닝 프로젝트에 매우 적합한 플랫폼입니다. 이 도구를 활용하여 여러분의 데이터 분석 및 모델 개발 역량을 한층 더 강화해 보시기 바랍니다. Happy coding!