さて､ 以上がハギング・フェイスの紹介だった｡
そして今度は､ Google Colabという別のリソースを紹介しよう｡
Google Colabの代わりとなるものはたくさんあるが､ どれもほとんど同じことができる｡
私がColabを特に気に入っている理由はいくつかある｡
そのひとつは､ 非常に多くの人が利用していることだ｡
そしてもうひとつは､ 共有するのがとても簡単だということだ｡
グーグル・コラボは､ いくつかあるんだ｡
Jupyterノートブックは､
CPUだけでなく､ GPUもハイスペックなものを搭載している｡
他のタイプのGoogleドキュメントを共有するために使用することができます｡
僕のように､ GoogleドキュメントやGoogleシートなどを使い､ それらを共有したり編集したりすることに慣れている人なら､
Colabで動いているJupyterノートブックを共有したり共同作業したりするのは､
とても馴染みのある体験だ｡
それに､ グーグルの他のサービスとも統合されている｡
例えば､ 自分のGoogleドライブにデータがあれば､ 簡単にアクセスできる｡
つまり､ グーグルのエコシステムの一部なのだ｡
しかし､ 私が言うように､ 他にもたくさんのオファーがある｡
そして､ もしGoogle Colabの競合となるものを使っていて､ それが気に入ったのであれば､
ぜひそれを使ってください｡
ええと､ 僕がシェアリングで使うコラボをコピーする必要があるかもしれないけど､ それ以外はすべてうまくいくはずだよ｡
Colabを使うときは､ どんなランタイムを使うか､ どんなボックスか､ どんなVMを動かすかを選ぶことができる｡
GPUを搭載していないCPUベースのボックスもある｡
安価なGPUを搭載した低スペックのマシンもあれば､ リソースを大量に消費するようなマシン向けの高スペックのマシンもある｡
このコースで行うことはすべて､ 2番までの低スペックGPUランタイムで実行できる｡
私は､ あなたが何でもできるように､ そして何も､ どんな物質的なお金も使わないように､
全力を尽くすつもりだ｡
おそらくこの時点で､ もしあなた自身が完全なディープ・ニューラル・ネットワークをトレーニングするとしたら､
数ドルの話になるかもしれませんが､ 銀行を破たんさせるようなことはないでしょう｡
その場合､ 3番を選んでもう少し出費を増やすこともできる｡
また､ トップエンドのGPUボックスに対して､ 1日か2日分の仕事をするのに10ドルくらいかかるかもしれない｡
というわけで､ 前置きはこれくらいにして､ 簡単な自己紹介をしよう｡
さっそくColabを見て､ 慣れてみよう｡