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WEBVTT
00:00.740 --> 00:03.140
Google Colabの世界へようこそ。
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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。
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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。
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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、
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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。
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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。
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リソースを見れば、 何が起こっているかわかるだろう。
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現在、 40ギガバイトのラム、 GPUを搭載している。
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それは、 重たいトレーニングをするために使えるものだ。
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そして、 これを使って詳細を印刷することができる。
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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。
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というわけで、 Colabの近況をざっとご紹介した。
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もうひとつ言っておくと、 ここにシェアボタンがある。
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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、
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Googleドライブの他のものと同じように見えるからだ。
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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。
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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。
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もちろん、 共同作業には超効果的な方法だ。
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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。
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分かった。
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また次の講義でお会いしましょう。