機械学習を使ったサービスのプロトタイプを短期間だけ公開したい場合AWSでサーバー借りるのもめんどくさいしお金かかるとおもったらColabでもサーバー立てられることを知ったので書き残しておきます。 URL発行に必要なngrokをダウンロード !wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip !unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip get_ipython().system_raw('./ngrok http 6006 &') !curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \ "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['publi
結論 以下のプログラムを使うと、drive/MyDrive/のなかにgoogle driveのデータがはいる。 ※以前まで、MyとDriveのあいだに半角スペースがありましたが、必要なくなったので注意です 修正(2020/9/8) さらに簡単になり、左上のフォルダマークから「ドライブをマウント」をクリックするだけでマウント完了するようになりました。 ドライブのマウントボタンを押すと… アクセスを許可するか聞かれるので、「Googleドライブに接続」をクリックして認証に進む 認証後、ドライブのマウントボタンに斜線が入り、driveフォルダ配下に「My Drive」がマウントされています ここから、フォルダ/ファイルのパスもコピーできるので、便利です！ ※場合によっては、クリックしてもマウントできず、マウントするためのセルの実行を求められることがあります。その場合は、言われた通り現れたセルを実
Google Colaboratory上で画像処理を試す方法の紹介。Jupyter NotebookあるいはGoogle Colaboratoryを触ったことがある人向け。 Google Colaboratoryで画像処理を試すメリット 環境構築の必要がない。ブラウザがあればいつでもどこからでも試せる。iPadからでも! REPL形式で、途中の状態を確認したり書き換えたりしながら作業できる Pythonで書くので、APIサーバーなどの形に移植しやすい そして、何より無料で使える。 新しいNotebookの作成 「NEW PYTHON 3 NOTEBOOK」を選ぶ。Python 2系はまもなくサポートが終了してしまうので、特別な理由がなければPython 3系を選ぶ。 画像をアップロードして表示する 処理したいファイルをアップロードする。Google Driveから読み込ませることもできるが
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はじめに この記事は、pythonましてやPCにすらあまり触ったことのない逆に珍しい高専生（編入学生）が、書いている内容の薄い記事です。他の方の記事を参考にさせていただいている点がかなり多いです。温かな目で見ていただけたら嬉しいです。 必要な環境 google colaboratory OpenCV 画像をアップロードして表示 今回は任意の画像が使いやすいようにアップロードして処理することにします。files.upload()を使うことでアップロードすることができます。 コマンドを実行するとアップロードフォームが表示されるのでアップロードしてください。 その後ファイル名を取得しておきます。
【実装解説】日本語版BERTでlivedoorニュース分類：Google Colaboratoryで（PyTorch） - Qiita
本記事では、Google Colaboratoryで日本語版BERTを使用し、livedoorニュース9カテゴリを分類する自然言語処理の実装について解説します。 Google Colaboratoryで日本語版のBERTを利用し、文章をベクトル化するまでの内容はこれまでの連載記事で解説したので、まずはこちらをご覧ください。 連載一覧 [1]【実装解説】日本語版BERTをGoogle Colaboratoryで使う方法（PyTorch） [2] ※本記事【実装解説】日本語版BERTでlivedoorニュース分類：Google Colaboratoryで（PyTorch） [3]【実装解説】脳科学と教師なし学習。情報量最大化クラスタリングでMNISTを分類 [4]【実装解説】日本語BERT × 教師なし学習（情報量最大化クラスタリング）でlivedoorニュースを分類 本記事では、Huggin
こんにちは！うしじです。 無料でGPUを利用できるというGoogle Colaboratoryを使ってみました。今回は、そのファイル読み込み方法についてまとめています。 ファイルの読み込みは、下記の3つの手順で行います。Deep Learningでは、画像ファイルや音声ファイル等のサイズの大きなファイルを扱いますが、Google Colabでは、これらのファイルをGoogle Driveに置いて扱います。 Google Colabで、Google Driveをマウント Google Driveに、対象のファイルをアップロード Google Colabで、対象のファイルを読み込んで利用 Google Colabのはじめ方から順に説明していきたいと思います。 Google Colabのはじめ方 Google Colabは、無料で利用可能です。下記のリンクにアクセスすれば、使うことができます。
Google Colaboratoryの定期実行機能が、使えそうだったので、メモしておきます。 Colaboratoryでも定期実行ができるようになっていた。 前からあった？？ 14日間までの間で指定して、定期実行ができる。 pic.twitter.com/btXqQxboLS— カレーちゃん🍮 (@currypurin) March 12, 2022 この左の一番下にありました。 もしかしたらcolab pro+限定なのかもですね。まだアナウンスもされていないかもです。 pic.twitter.com/AXWVztdmLh— カレーちゃん🍮 (@currypurin) March 12, 2022 ツイートのように、時間を指定して定期実行可能 1回から13日間連続まで指定可能 最大ランタイム時間は4時間 GoogleDriveに接続しておけば、Driveのファイルも読み込めるし、書き
Google ColaboratoryはJupyter Notebookがベースとなっているということで、それぞれの操作に違いがあるのか気になりました。今回は、普段業務で使っているJupyter Notebookと、最近使い始めたGoogle Colaboratoryの使用感の違いについてご紹介していきたいと思います。また、比較に関しては、私が普段よく使う機能であるショートカットキーと、Jupyter Notebookの拡張機能であるipywidgetsにフォーカスします。 ショートカットキーを比較してみた 一般的に、作業時間を短縮し効率良くコーディングしていくために、ショートカットキーを使う方は多いかと思います。ここでは、そんなショートカットキーについて、Jupyter NotebookとGoogle Colaboratoryの違いをみていきます。 Jupyter Notebookの場合
はじめに Google colaboratoryはGPU環境の無い自宅で機会学習をする際など非常に便利。colab上で学習したモデルは保存してダウンロードすることができるため，別途公開用のサーバーやherokuなどにアップロードすれば学習結果を公開したりも可能。 最終成果として公開する場合はそれ用のサーバーを使うだろうが，共同作業者に学習結果を確認してもらったり，ハッカソンなどで簡単にデモするだけの場合，別途サーバーを立てるのは面倒である。 ngrokを用いると簡単な操作で，ローカルに立てたサーバーに対してurlを発行し，外部からアクセスする事ができる。 colab上でローカルサーバーを立てngrokを動かせれば，モデルのダウンロードなどのやり取り無しですべてcolab上で完結させられる。 colab上でのngrokの使用 colab上でのngrokの使用は下記のリンクの用に，tensor
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Google Colaboratory でAPIサーバーを立てる。 - Qiita
ColaboratoryでのGoogle Driveへのマウントが簡単になっていたお話 - Qiita
Google Colaboratoryで画像処理(初級編) - Qiita
Google Colaboratory
Google Colaboratoryで簡単な画像処理してみました。 - Qiita
Colaboratory on X: "Colab now has NVIDIA L4 runtimes for our paid users! 🚀 24GB of VRAM! It's a great GPU when you want a step up from a T4. Try it out by selecting the L4 runtime! https://t.co/3DDp9gxG8D"
Google Colaboratoryでのファイル読み込み方法 | うしじのブログ
Google Colaboratoryの定期実行機能がついたので - カレーちゃんブログ
Jupyter NotebookとGoogle Colaboratoryを使い比べてみた | MISO
Colaboratory上で学習したモデルをngrokを使って簡易デモする - Qiita