[Google colab-1] 구글 코랩 사용하여 딥러닝 돌리기

출처 : https://chancoding.tistory.com/100

 

보통 딥러닝/머신러닝을 막 입문하신 분들은, GPU를 준비해야하나? RTX, GTX어떤걸 사야하나?

 

고민이 많으실텐데요

 

일단 두괄식으로 써드리겠습니다!

 

 

"이제 막 입문하신분들은 이런것들이 전혀 필요없고 앞으로도 필요없을 가능성이 높습니다!"

 

 

누구는 딥러닝하려고 GTX3080을 샀네, 최소 1080은 끼워야되네~~ 이런글들

 

싹!다 무시하셔도 좋습니다.

 

데이터들에 따라 정형화 하기 힘들지만, 제가 [코드로 이해하는 딥러닝] 시리즈에 사용했던 MNIST데이터들 있습니다.

 

https://limitsinx.tistory.com/39

[코드로 이해하는 딥러닝 11-EX] - MNIST를 DNN으로 학습해보기/Adam optimizer

저화질이지만, 28x28 pixel의 숫자 0~9이미지 6만개를 학습시키고 검증하는건데도, 

 

지금은 줘도 안쓴다는 인텔5세대 5500U 그것도 저전력 CPU로도 2분이내에 학습을 완료합니다

 

뿐만아니라, 이 MNIST데이터로 CNN(Convolutional Neural Network)를 돌리는데도 5분~10분정도면 충분하구요

 

물론, 처음부터 "나는 초고화질 이미지 혹은 영상을 엄청나게 많은 분량으로 학습시킬꺼다" 라고 하실분도 계실텐데요

 

이때 바로 Colab을 사용하시길 강추드립니다!

 

무려 "공짜" 거든요

 

[Google Colab 사용법]

구글에 colab이라고 검색하면 최상단에 업로드되는것을 클릭해주세요!

 

※링크 : https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb 

Google Colaboratory

그다음, Google colab에 들어가지면, "File"을 클릭하고 "New note"로 들어가주세요!

 

그다음 그냥 코드를 짜주시면 됩니다!

 

정말 간단하죠??

 

Tensorflow2.1로 이미 자동설치가 되어있을 뿐 아니라, keras, numpy같은 기본적인 library들은 이미 설치 되어있답니다!

 

즉, 그냥 코딩만 해주시면 되요 :)

 

그럼 이 colab의 성능은 어떨까요??

 

무려, nVIDIA tesla K80 GPU를 공짜로 사용하게 해줍니다.

 

물론, 런타임 하루 12시간으로 제한이 있지만

 

하루에 12시간씩만 매일 공짜로 사용하게해줘도 충분하지 않을까요??

 

하루 12시간씩 서버GPU급의 Tesla K80으로 학습을 해도 모자랄정도의 데이터퀄리티와 양을 다룬다!! 이정도 되시면, AWS나 구글 코랩의 유료버전으로 추가적인 GPU를 결제하시면 될것 같습니다.

 

즉, 굳이? GPU를 살필요는 없다! 라는것이 저의 의견입니다!!

(진짜 딥러닝 자체개발자고, 특수한 환경이 요구되는 분이 아니라, 그냥 본인 연구분야에 한번 접목해보는 정도라면..)

 

또한, 클라우드 서버의 강점상

 

저는 Desktop이 없습니다. Labtop만 2대를 사용하고 있는데요

 

회사에서 지급받는 PC는 보안문제때문에 이리저리 사이트들이 막혀있는 경우가 많습니다.

 

이런것들을 구글코랩이라는 서버만 빌려서 돌리게되면, 어떤 PC로 돌리든 상관이없게됩니다.

 

즉, GPU를 산다하더라도 Desktop에 달아야할 뿐만 아니라, 노트북A 노트북B까지 모두 외장GPU를 달아줄 순 없으니!!

 

그냥 공통서버에서 돌리고 어느PC로 접속하든 개발할수있게된다면,, 이게 클라우드/서버의 최대강점이죠

 

+ 구글 스프레드시트처럼 여러명이 동시에 작업을 진행할수도있습니다!

 

따라서, 머신러닝이나 딥러닝을 입문하시는 분들은 그냥 일반CPU버전으로 충분히 학습을 해보시고, 

 

GPU구매없이 colab으로 한번 해보시는것을 추천드립니다!

 

 

이 다음글로는 Colab의 환경설정(GPU 스펙 및 개발환경 세부세팅)하는법에 대해 정리해보겠습니다!