구글 Colab을 이용해서 실습을 해 봅시다.

우리가 AI를 공부하면서 구현 실습을 위해 가장 처음 마주치는 것이 개발 시스템의 구축일 것입니다.

그러나 이미 개발 시스템의 구죽방법에 대해서는 제 블로그에서도 많이 다루었습니다.

개발 및 응용/주가 예측 시스템 카테고리로 가시면 관련 글들이 있습니다.

모두 찬찬히 읽어보셔도 좋고... 아래 링크의 글만 읽어보셔도 됩니다.

• 딥러닝 서버 환경 구축(4): 텐서플로우 2.x를 위해서 그냥 virtualenv로.. (tistory.com)

딥러닝 서버 환경 구축(4): 텐서플로우 2.x를 위해서 그냥 virtualenv로..

리눅스+ 아나콘다 환경이... 텐서플로우 2.x 버전에서 약간 문제가 있어서 virtualenv를 사용하는 것이 속 편할 수도 있습니다.

어쨋든 딥러닝용 PC를 구매해서 직접 개발 환경을 구축하려는 분들은 기존의 글을 참고해 주세요.

관련된 질문이 있으시면 해당 글의 댓글로 올려주시면 됩니다.

 

자.. 그럼...

우리가 직접 딥러닝용 PC를 구매하려면 적게는 몇 백만원에서 많게는 몇 천만원까지 들어가죠.
예전에 다녔던 회사에서 제가 전용으로 사용했던 딥러닝용 머신이 1,500만원 정도 했었습니다.
비쌉니다... 내 돈이 들어간게 아니라서 다행이죠..

그럼 직접 PC를 구매하지 않고 개발 환경을 확보하는 방법을 찾아봐야겠네요.
바로 이미 다른 많은 블로그에서도 다루고 있는 구글의 Colab 서비스를 활용하는 방법입니다.

구글은 Colab(정식 명칭은 Colaboratory)이라는 서비스를 무료로 제공하고 있습니다.
지원하는 개발 언어는 파이썬이며 Jupyter Notebook과 유사한 클라우드 기반, 그리고 사용자 입장에서는 브라우저 기반의 개발환경을 제공해 줍니다.
브라우저 기반이라는 말은 스마트폰으로도 사용이 가능하다는 말입니다.
실제로 예전에 스터디모임에 참여할때 노트북을 가지고 가지 않아서 스마트폰으로 실습을 진행한 적이 있습니다.
뭐.. 가능하긴 하지만 타이핑이 귀찮고 노트북보단 화면이 작아서 불편하죠.
그래도 가능합니다.

그럼 Colab 서비스를 사용하려면 어떻게 해야 할까요?
일단 구글이 제공하는 서비스이니 계정을 만들어야겠죠.
아마 많은 분들이 이미 gmail 계정을 가지고 계실테니 별 문제는 없을겁니다.
가지고 계시지 않다면 무료니까 하나 만드시면 됩니다.

Colab 서비스는 구글이 제공하는 구글 드라이브와 연동하여 사용할 수 있습니다.
Colab 서비스는 무료인 대신 12시간이 지나면 메모리에서 작업 내용이 모두 지워집니다.
그러나 우리가 작업하던 소스코드는 .ipynd 파일로 저장되어 있으니 안심하셔도 됩니다.
그럼 학습 데이터는 어떻게 하나요? 다 날린다면서.... 라는 의문이 생길 수 있죠.
학습 데이터는 구글 드라이브에 저장해 두시면 됩니다.
그래서 구글 드라이브와 연동하여 사용하도록 되어있는거죠.
무료로 사용 가능한 구글 드라이브의 용량은 최대 15GB 입니다.
전문적으로 딥러닝 작업을 하는 경우가 아니라면 충분한 용량입니다.

이제 Colab에서 딥러닝 개발을 하기 위한 환경을 설정해야겠죠.
Colab 서비스를 사용하기 위해서는 구글 드라이브에 Google Colaboratory 라는 앱을 적용시켜야 합니다.

예전에는 구글 드라이브에서 새로 만들기를 통해 Colaboratory 앱을 선택, 적용하면 쉽게 가능했는데 이번에 확인해보니 검색되지 않습니다.

대신 이 방법을 사용해 보세요.

 

구글 계정에 로그인 한 후, 아래의 링크를 따라 들어가면 Colab의 환영인사가 나옵니다.

거기에서 내가 사용할 새 노트를 만들어주세요.

 

https://colab.research.google.com

Google Colaboratory

새 노트를 만들면 아래와 같이 Jupyter Notebook와 흡사한 개발 환경이 브라우저에 표시됩니다.

여기에서 적절한 파일 명을 지정하시면 됩니다.

이제 작업을 하시면 됩니다.

작업내용은 자동으로 저장되며 파일 메뉴에서 직접 저장하실 수도 있습니다.

Google Colab 링크로 다시 들어가 보면 작업 파일이 저장되어 있는 것을 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

 

 

그럼 앞으로도 Google Colab 링크를 이용해서 들어가야 할까요?

아니요. 이젠 나의 구글 드라이브에서 접근할 수 있습니다.

구글 드라이브에 접속해보면 아래 그림처럼 Colab Notebooks 라는 폴더가 만들어져 있는 것을 확인하실 수 있습니다.

그리고 해당 폴더에 들어가보면 조금 전에 만들었던 파일이 보입니다.

이제 이 폴더에서 작업이 가능합니다.

그럼 새로운 파일을 만들려면 어떻게 해야 할까요?

새로 만들기 버튼을 눌러도 Colab의 .ipynb 파일은 목록에 없습니다.

그럼 아까 만들었던 파일을 열어볼까요?

파일에서 마우스를 오른쪽 클릭하면 "연결앱-Google Colaboratory"을 통해서 파일을 열 수 있습니다.

만약 더블클릭을 한다면... 이런 화면이 뜨네요.

역시 Google Colaboratory를 선택하시면 됩니다.

그리고 Colab 개발환경에서 새 노트 만들기를 사용하시면 됩니다.

또는 구글 드라이브에서 아까 만들었던 파일을 사본만들기를 통해서 복사하고 그 파일을 수정하는 것도 방법이겠네요.

좀 귀찮아진 것 같습니다만... 아무튼 문제없이 작업이 가능해 졌습니다.

 

그럼 내가 사용할 개발 환경의 설정은 어떻게 할까요?

기본적인 설정은 이미 되어 있기때문에 GPU의 사용만 설정하면 됩니다.

수정-노트 설정으로 들어가시면 하드웨어 가속기에서 GPU 또는 TPU를 선택하실 수 있습니다.

선택된 GPU 또는 TPU의 성능을 확인하시려면 Colab 사이트(위의 링크)의 도움말을 보시면 성능을 확인할 수 있는 파이썬 코드를 보실 수 있습니다.

해당 코드를 입력하고 실행하시면 성능에 대한 데이터가 출력됩니다.

 

이렇게 해서 Colab을 사용하기 위한 절차를 마쳤습니다.

 

예전과는 많은 부분이 바뀌었네요.

인터넷을 검색해봐도 예전의 방식만 소개하고 있어서 직접 찾아가면서 확인해 보았습니다.