Google Colaboratoryってなんですか？機械学習に興味があり、Pythonに触れようとしましたが、環境構築で即挫折しました。どーやら、環境構築不要でPythonを書けると聞いたのですが、初心者でも挫折しないように教えてください。
こんなお悩みを解決します。
本記事の内容
- Google Colaboratoryとは？
- Google Colaboratoryのインストール方法
- Google Colaboratoryの使い方
この記事を書いてる僕は、ジョージアで暮らすデジタルノマド。過去にはエンジニア経験があり、現在はエンジニアスキルを活かしつつ、稼いでいます。
Google Colaboratoryを使ってみませんか？
本記事では、環境構築不要でPythonを実行できる「Google Colaboratory」の概要、インストール方法、使い方をマルッと解説します。
この記事を読むと、プログラミング初心者でも挫折することなく、Google ColaboratoryでPythonに触れられることができるようになります。
プログラミングで厄介なのは、コードを書く前に環境構築でつまづいてしまうこと。そんな面倒なステップをGoogle Colaborataryなら、一切、不要です。
1分で、Python環境を構築できます。
さぁ、今すぐ手を動かしてみましょう。
Google Colaboratoryとは？
Google Colaboratory（グーグル コラボラトリー、以下「Colab（コラボ）」）とは、Google Researchが提供する、Webブラウザ上で「Python」を記述・実行できる無料サービスです。
Colabの特徴は、下記のとおり。
- 特徴①：環境構築が一切不要
- 特徴②：GPUアクセスが無料
- 特徴③：コードの共有が可能
Python（パイソン）とは、プログラミング言語のことでして、Webサイトの構築、データ収集・分析、人工知能の開発、ブロックチェーンなどの領域に活用されてます。
特徴①：環境構築が一切不要
Colabは、環境構築が一切不要で、Pythonを書ける画期的なサービスです。
Pythonに限らずですが、フツーなら、まずはローカル環境で開発環境を構築してから、コードを記述・実行し、開発していきます。
- Python公式サイトより、Pythonをインストール
- VSCodeなどのエディタをインストール
- Anacondaなどのパッケージをインストール
たとえば、ローカル環境でPythonを開発するとなると、環境構築の段階で、すでにメンドくさい。
Colabなら、上記の環境構築が一切不要でして、1ミリもストレスありません。Googleアカウントさえ持ってれば、誰でもサクッと、Pythonを実行できます。
特徴②：GPUアクセスが無料
Colabでは、GPU（Graphics Processing Unit）を無料で使えます。厳密には、連続の使用時間は「12時間まで」と制限がありますが、有料プランも用意されてます。
GPUとは、画像処理プロセッサーのことでして、特に処理負荷の高い機械学習において、高性能のGPUが必要です。Colabを使えば、高速処理が可能なGPUを無料で使えます。
GPUを利用・搭載するには、結構なマネーが必要になります。1時間あたり数百円はかかりますし、パソコンにGPUを取り付けるにも数万円はザラかと。
そんな敷居の高いGPUを「無料」で使えてしまうColabは、なんと太っ腹なんでしょう。
特徴③：コードの共有が可能
Colabで作ったデータは、Googleドライブの共有機能を使い、サクッと他のGoogleユーザーと共有できます。また、GitHubと連携させて、データを共有することも可能です。
Google Colaboratoryのインストール方法
インストール方法は、とても、とても、簡単です。
「Googleドライブ」→「新規」→「その他」→「アプリ追加」→「Colaboratory」と入力→インストール
上記の手順より、Colabをインストールします。なお、Googleアカウントが必要ですので、アカウント登録をお済みの上、Googleドライブより追加してください。
Google Colaboratoryのインストール手順①
Googleドライブより、新規をクリックします。
Google Colaboratoryのインストール手順②
「その他」→「アプリを追加」をクリックします。（すでに僕は、インストール済みですm(._.)m）
Google Colaboratoryのインストール手順③
検索欄より「Colaboratory」を入力すると、ヒットします。
Google Colaboratoryのインストール手順④
Colabをインストールしましょう。
以上でおわり、簡単でしたね。
あとはフツーに、Googleドライブより、Colabの新規ノートブックを立ち上げれば、環境構築不要でPythonを実行できます。
サクッと「1分」でできます。
とても、便利な時代ですね。
Google Colaboratoryの使い方
それでは、かる〜くColabに触れてみましょう。
GPUを使ってみよう
Colabでは、高性能なGPUを無料で使えます。
初期設定では、GPUではなく「None」に設定されてます。上部ツールバーから「ランタイプ」→「ランタイプのタイプを変更」より、ハードウェア アクセラレータを「GPU」に変更しましょう。
GPUの設定
これにて、GPUを無料で使えるようになりました。
なお、無料版では、連続のGPU使用時間は「12時間」まで。
連続の使用時間が12時間を超えるとランタイムが切断されるので、その点には注意しましょう。
簡単なPythonを実行してみよう
それでは、簡単なPythonコードを実行してみましょう。
- その①：Hello World!
- その②：1 + 1（文字列）
- その③：1 + 1（数値計算）
その①：Hello World!
「Hello World!」と、Pythonで出力してみましょう。
画面左上の「+ コード」より、セルを追加できます。コードは、下記のように書きます。
print（"Hello World!"）
その①：Hello World!
ちゃんと文字列として「Hello World!」が出力されました。
その②：1 + 1（文字列）
続いて、「1 + 1」を文字列で出力してみましょう。コードは、下記のように書きます。
print("1 + 1")
その②：1 + 1（文字列）
ダブルクォーテーション「" "」で囲むと、文字情報として読みとってくれます。
その③：1 + 1（数値計算）
では続いて、「1 + 1」を計算させてみましょう。コードは、下記のように書きます。
print(1 + 1)
その③：1 + 1（数値計算）
ちゃんと、計算してくれてますね。
Google Colaboratoryを使ってみよう
本記事では、Google Colaboratoryの概要、特徴、インストール方法、使い方をマルッと解説しました。
- 特徴①：環境構築が一切不要
- 特徴②：GPUアクセスが無料
- 特徴③：コードの共有が可能
AIや機械学習を学ぶなら、Python学習は必須です。
とはいえ、Pythonの環境構築で、挫折する人も多いのも事実。
ColabでサクッとPythonを実行できるので、本記事を読み終えたら、手を動かしてみましょう。
また、今もっとも話題なAIアートを作れる「Stable Diffusion」も、Python環境で実行します。Colabを使ったAIアートの作り方は【無料】AI画像作成ツール「Stable Diffusion」の使い方【日本語ver】 をどうぞ。
