WEBVTT 00:00.740 --> 00:03.140 Google Colabの世界へようこそ。 00:03.140 --> 00:08.660 すでにGoogle Colabを使いこなしている人もいるかもしれないが、 そうであっても、 あちこちでいくつか紹介できればと思う。 00:08.780 --> 00:13.340 しかし、 そうでない場合は、 素晴らしい道具を用意することだ。 00:13.610 --> 00:17.630 グーグル・コラボには、 似たような競合他社が他にもあります。 00:17.750 --> 00:26.990 でも、 ここから始めるか、 あるいはあなたが選んだクラウド・コンピューティング・プラットフォームで同じようなことをすることをお勧めする。 00:26.990 --> 00:33.140 まず最初に必要なのは、 グーグルアカウントを持っていることだ。 00:33.170 --> 00:40.970 だから、 このURLのcolab. を研究している。 グーグル もしまだグーグルアカウントをお持ちでない場合は、 00:40.970 --> 00:43.850 アカウントを作成するよう促されます。 00:43.850 --> 00:44.840 その価値はある。 00:44.840 --> 00:46.880 それでできることは山ほどあるだろう。 00:46.880 --> 00:50.240 だから、 必要ならそうしてくれ。 00:50.510 --> 00:58.010 でも、 それ以外の人は、 Colabについての情報を見ることができる。 00:58.010 --> 01:00.650 無料のティアと有料のティアがある。 01:00.650 --> 01:02.900 無料ティアだけでできることは非常に多い。 01:02.960 --> 01:07.320 理屈の上では、 フリー・ティアでも僕らのクラスのほとんどのことができるはずなんだ。 01:07.320 --> 01:08.820 ただ、 もっと時間がかかるかもしれない。 01:09.060 --> 01:14.430 そして、 有料ティアでは、 いくら使うかをコントロールすることができ、 それは数ドルの問題で比較的少額にすることができる。 01:14.430 --> 01:20.490 トレーニングに深く打ち込むことができ、 01:20.490 --> 01:23.670 満足感も大きい。 01:23.760 --> 01:32.460 だから、 新しいColabノートを思いついたとき、 すぐに提供されるものと少し似ているんだ。 01:32.460 --> 01:34.890 Jupyterノートブックによく似ている。 01:34.920 --> 01:42.840 セルにはコードもあればテキストもあり、 クリックするだけでコードを実行できる。 01:42.840 --> 01:45.990 そして、 これはデフォルトのようなものだ。 01:46.020 --> 01:49.950 私たちにできることは、 新しいノートをドライブにファイルすることだ。 01:49.950 --> 01:56.280 このノートブックはグーグル・ドライブに作成されるので、 とても便利です。 01:56.280 --> 02:06.780 GoogleドキュメントやGoogleシートを作るのと同じような構成で、 他のものを共有するのと同じように共有することができる。 02:06.780 --> 02:08.270 だから、 ここにいる。 02:09.020 --> 02:14.840 ジュピター・ノートのように見えるのは、 接続ボタンだ。 02:14.840 --> 02:19.400 ランタイムの種類を変更するところから始めましょう。 ランタイムの種類を変更することで、 02:19.400 --> 02:23.690 CPUで実行できるVMの種類がわかります。 02:23.690 --> 02:29.480 言い換えれば、 GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)を1つも搭載していない普通の箱で、 02:29.480 --> 02:35.900 ニューラルネットワークの背後にある並列マトリックス計算を実行するのが得意なのだ。 02:35.900 --> 02:41.300 だから、 CPUボックスを選べばいいのだ。 02:41.330 --> 02:50.420 T4と呼ばれるローエンドGPUボックスがあり、 これにはより小さなGPUが取り付けられている。 02:50.420 --> 02:58.340 これは無料プランでも利用可能だが、 使用量に制限がある。 02:58.550 --> 03:08.930 L4はもう少しハイスペックだし、 A100は最強で、 素早くやりたいときに使う。 03:08.960 --> 03:12.150 少し高くつくが、 それでもドルの話だ。 03:12.180 --> 03:14.940 大量ではない。 03:14.940 --> 03:16.050 10ドルがあなたを捕まえる。 03:16.050 --> 03:26.580 10ドルあれば、 24時間から48時間くらいはトレーニングを続けられると思う。 03:26.580 --> 03:34.170 100sを多用するようになれば、 そのようなことも視野に入ってくるでしょう。 03:34.830 --> 03:40.020 ええと、 それで、 ええと、 もちろん、 いくら使っているかはいつでも確認できるし、 安いオプションにするか、 03:40.020 --> 03:43.500 無料のオプションにするかはいつでも好きなように選択できる。 03:43.530 --> 03:46.650 そして、 ボックスを選ぶと、 そのハイラム版を持つことができる。 03:46.650 --> 03:48.870 これはGPUではなくCPUとラムの話だ。 03:48.900 --> 03:55.290 GPUラムはどのインスタンスを選ぶかに関連するが、 高いCPU、 ラムが必要かどうかは選択できる。 03:55.290 --> 04:02.730 そこで、 通常のRAMを搭載したCPUボックスに接続ボタンを押して接続することにしよう。 04:02.790 --> 04:07.680 ボックスを探し出して接続する必要があるため、 接続には少し時間がかかるが、 これでOKだ。 04:07.710 --> 04:09.480 私たちは今、 箱に取り付けられている。 04:09.480 --> 04:15.750 このドロップダウンメニューから「View Resources(リソースを表示)」と選択し、 作業内容を確認する。 04:15.780 --> 04:17.040 システム・ラムを見ることができる。 04:17.040 --> 04:24.840 このボックスには13ギガ近くあり、 225ギガのディスクスペースがある。 04:25.290 --> 04:35.910 そしてここに行き、 print hello Data Science Worldのように入力して実行することができる。 04:35.910 --> 04:39.150 そして衝撃的なことに、 私たちはそのメッセージを印刷される。 04:39.330 --> 04:42.990 ああ、 だから、 サプライズがないことを祈るよ。 04:42.990 --> 04:46.530 クラウド上のCPUで動作するJupyterノートブックだ。 04:46.560 --> 04:48.210 他にもいくつか触れておきたいことがある。 04:48.210 --> 04:50.370 この下を見れば、 役に立つものがある。 04:50.370 --> 04:56.520 これは、 ブラウザーの一種、 ファイル・ブラウザーをローカル・ディスク上に開くものだ。 04:56.550 --> 05:01.380 このローカルディスクは一時的なもので、 このボックスの使用を終えると完全に消去される。 05:01.380 --> 05:06.900 だから、 一時的なものと考えて、 そこにファイルを書き込んで、 モデルやデータをHuggingfaceのハブにアップロードして、 05:06.900 --> 05:13.290 後でどこかにダウンロードするために使うことができる。 05:13.290 --> 05:14.880 しかし、 これは一時的なものだ。 05:14.910 --> 05:16.290 これはとても重要なことだ。 05:16.290 --> 05:21.000 このキーは、 あなたのノートブックに関連する秘密と呼ばれるもののためのものです。 05:21.000 --> 05:27.090 そしてここに、 ノートブック内でアクセスできる環境変数を入れる。 05:27.120 --> 05:31.020 それはノートのコードに含まれるべきではない。 05:31.050 --> 05:33.930 そして、 ここに表示されているのは、 私の擬人化APIキーです。 05:33.960 --> 05:37.530 僕はOpenAIのAPIキーとハグする顔のトークンを持っている。 05:37.530 --> 05:43.890 これは前回のビデオで作成したもので、 このノートブックに関連付けました。 05:43.920 --> 05:46.020 新しいシークレットを追加]を押すだけです。 05:46.020 --> 05:48.270 そして、 それは私のすべてのノートブックに付属している。 05:48.450 --> 05:51.870 ええと、 それは僕のコラボの秘密として設定されているからなんだ。 05:51.870 --> 05:56.880 そこで新しいシークレットを追加を押せば、 新しいシークレットを作成できる。 05:57.270 --> 06:01.590 ノートブックへのアクセスはここで切り替えることができる。 06:01.860 --> 06:05.280 ジェミニ・キーを作成するオプションがあるのを今見たよ。 06:05.280 --> 06:11.370 双子座へのクロスセリングであることは明らかだし、 私が双子座のキーを作るのは難しいと言っていることも知っている。 06:11.370 --> 06:15.300 もしかしたら、 ジェミニのAPIキーを作成するための簡単なパスがそこにあるのかもしれない。 06:15.300 --> 06:16.740 だから、 試してみる価値はあるだろう。 06:16.770 --> 06:20.460 まだGemini APIキーの設定を行っていない場合。 06:20.670 --> 06:27.180 Jupyterノートブックから自分のキーにアクセスする方法は、 後で説明しようと思っていたんだ。 06:27.180 --> 06:30.540 しかし、 素晴らしいことに、 彼らは小さな小さなスクリプトのようなコードを与えてくれた。 06:30.540 --> 06:36.690 これが、 右のコード内の秘密にアクセスするために後でやることだ。 06:36.690 --> 06:40.020 だから、 機会があれば、 これらをセットアップしておくべきだ。 06:40.050 --> 06:45.630 特に実際のノートブックで作業しているときは、 このスイッチをオンにして、 あるセルでこのコードを実行したときに、 06:45.630 --> 06:50.820 そのコードがそのシークレットにアクセスできるようにする。 06:51.120 --> 06:59.490 そしてもちろん、 ご想像のとおり、 これらの秘密が強力なのは、 このノートブックを他の人と共有すれば、 その人があなたのコードをすべて手に入れることができるということだ。 06:59.490 --> 07:02.100 しかしもちろん、 彼らはあなたの秘密を共有することはない。 07:02.100 --> 07:07.380 そのコードを実行できるようにするためには、 彼ら自身の秘密を入力しなければならない。 07:07.380 --> 07:12.240 もちろん、 私が皆さんにノートをお分けするときも同様です。 07:12.240 --> 07:18.180 フロンティアのモデルに対してコードを実行したり、 ハグする顔のハブを使ったりするためには、 07:18.180 --> 07:23.850 独自のトークンを入れる必要がある。 07:24.600 --> 07:26.700 よし、 これで終わりにしよう。 07:26.700 --> 07:30.930 では、 より強力なボックスをいくつか紹介しよう。 07:30.930 --> 07:34.500 ここでランタイム・タイプを変更することができる。 07:34.500 --> 07:38.040 そのボックスを使用するにはT4をクリックする。 07:38.040 --> 07:40.080 さっきもそうだった。 07:40.230 --> 07:45.150 そうしたのは、 いくつかのボックスに接続するのに少し時間がかかることがあるからだ。 07:45.150 --> 07:50.700 A100のような本当にハイスペックなボックスでは、 時々使用できないことがあり、 2分後にもう一度来て試してみると、 07:50.700 --> 07:54.180 使用できるようになっている。 07:54.180 --> 08:00.660 数回トライすれば必ず空くが、 時には定員オーバーで数回トライすることもある。 08:00.660 --> 08:02.580 これがT4ボックスか。 08:02.580 --> 08:09.210 リソースを見ると、 また12と少しシステムラムがある。 08:09.210 --> 08:12.780 ハードディスクは同じで、 少し小さいと思う。 08:12.960 --> 08:15.690 以前は2か5だったと思うが、 今は200だ。 08:15.690 --> 08:16.980 十分なディスク容量だ。 08:16.980 --> 08:24.000 そして、 15GBのラムを搭載したGPUがある。 15GBというと、 GPUにとっては膨大なラムの量に聞こえるかもしれない。 08:24.000 --> 08:28.240 しかし、 ディープ・ニューラル・ネットワークをトレーニングすることになればすぐにわかるように、 これはある意味ちっぽけなGPUだが、 08:28.270 --> 08:30.490 我々の目的には十分だ。 08:30.490 --> 08:32.920 このクラスで使うことができるだろう。 08:33.130 --> 08:38.110 うーん、 でも、 時間がかかるものもあるかもしれない。 08:38.260 --> 08:45.100 これは、 Googleが私たちに促してくれたオリジナル・ラボからコピーしたコードで、 08:45.100 --> 08:54.250 15GBのうちどれだけのメモリーを使用しているかなど、 このGPUの詳細をプリントアウトしてくれる。 08:54.280 --> 08:57.040 もちろん、 こちらでその様子を見ることもできる。 08:58.000 --> 09:02.110 ええと、 これがT4の箱ですね。 09:02.110 --> 09:05.410 これからA100の箱をお見せします。 09:05.410 --> 09:11.290 これは超強力なもので、 時々これを使うかもしれない。 09:11.290 --> 09:17.440 このクラスを早く進め、 皆さんに素晴らしい結果を早くお見せしたいという精神からです。 09:17.590 --> 09:21.700 リソースを見れば、 何が起こっているかわかるだろう。 09:21.700 --> 09:29.380 現在、 40ギガバイトのラム、 GPUを搭載している。 09:29.380 --> 09:34.240 それは、 重たいトレーニングをするために使えるものだ。 09:34.480 --> 09:37.750 そして、 これを使って詳細を印刷することができる。 09:37.840 --> 09:49.270 40GBの空きメモリのうち、 何もしていないときに2メガバイト使っているのがわかるだろう。 09:49.870 --> 09:53.200 というわけで、 Colabの近況をざっとご紹介した。 09:53.200 --> 09:57.040 もうひとつ言っておくと、 ここにシェアボタンがある。 09:57.070 --> 10:03.880 共有ボタンを押すと、 とても見慣れたインターフェイスが表示される。 Googleドライブをまったく使っていない人なら、 10:03.880 --> 10:07.600 Googleドライブの他のものと同じように見えるからだ。 10:07.630 --> 10:16.330 これらのノートブックを、 異なるグループと異なる許可レベルで共有し、 本当に効果的なコラボレーションの方法として使うことができる。 10:16.330 --> 10:26.110 あなたが取り組んでいるジェンのAIプロジェクトの友人、 同僚、 同僚と。 10:26.110 --> 10:29.380 もちろん、 共同作業には超効果的な方法だ。 10:29.410 --> 10:32.980 それが、 グーグルコラボのセットアップを使う大きなメリットのひとつだ。 10:33.220 --> 10:33.910 分かった。 10:33.910 --> 10:35.500 また次の講義でお会いしましょう。