얼굴 껴안기는 여기까지였어요
이제 다른 리소스로 넘어가죠 구글 Colab이에요
구글 콜랍을 대체할 수 있는 다양한 방법이 있어요 다 똑같은 기능이고
아무거나 사용해도 돼요
콜랍이 좋은 이유가 두 가지 있어요
그중 하나는 너무 많은 사람이 쓴다는 거죠
다른 하나는 공유하기 쉽다는 거예요 하지만 뭔지 얘기해보죠
구글 콜랍은 몇 가지에 해당해요
하지만 이 제품의 주요한 이유이자 앞으로 할 일은 우리가
사용한 것처럼 Jupyter 노트북을 실행하는 겁니다 구글 박스의 클라우드에서
실행하면 괜찮은 CPU뿐 아니라 고사양 GPU도 갖추게 되죠 그뿐 아니라 Jupyter
노트북을 다른 제품과 공유하고 협력할 수 있다는 게 좋아요 익숙한
인터페이스를 사용해서요
다른 유형의 구글 문서를 공유할 때 사용할 수 있죠
저처럼 구글 문서나 구글 시트를 사용하는 데 익숙하고 공유하고
편집하는 데 익숙하다면 콜랍에 있는 주피터 공책에 공유하고
협업하는 건 아주 익숙한 경험이죠
다른 구글 서비스와도 통합돼 있어요
예를 들어, 데이터가 있다면 구글 드라이브에 쉽게 접근할
수 있죠
구글 생태계의 멋진 일부죠
하지만 말씀드렸듯이 다른 공물도 많아요
여러분이 구글 Colab의 경쟁사 제품을 사용하고 있고 그게 마음에 든다면
얼마든지 사용하세요
공유에 사용할 콜라브를 복사해야 할 수도 있지만 그것만 빼면 다
괜찮을 거예요
Colab을 사용할 때는 어떤 런타임을 사용할 것인지 어떤 종류의 박스를 사용할 것인지 어떤 종류의
VM을 실행할 것인지 선택해야 하죠
CPU 기반의 박스는 GPU가 없고 그냥 CPU죠
저렴한 GPU를 사용하는 저사양 박스도 있고 자원 집약적인 엔진을 위한
고사양의 튼튼한 박스도 있죠
이 코스에서 하는 모든 건 2번까지 실행할 수 있습니다 하위 사양 GPU 런타임이죠
최선을 다해서 가게를 지킬 테니 재료비 걱정은 하지 말고 필요한
건 뭐든 하세요
이 시점에서 당신이 직접 심층 신경망을 훈련한다면
몇 달러 정도 들겠지만 큰돈은 안 들 거예요 한 단계 더 나아가서
더 빨리 훈련하고 더 많은 실험을 하고 싶지 않다면요
3번째 비트를 선택하고 좀 더 많은 돈을 쓸 수 있죠
다시 말씀드리지만 10달러 정도 들여서 하루 이틀 정도
작업하면 최고의 GPU 박스가 완성될 거예요
그럼 지체 없이 간단히 소개를 마칠게요
콜랍을 살펴보고 익숙해지도록 하죠 Get