Google Colab
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Google Colab(영어: Google Colaboratory)은 사용자가 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있게 해 주는 클라우드 기반 노트북 환경이다. 구글이 제공하며, 별도의 로컬 설정 없이도 GPU/TPU 등의 계산 자원을 활용할 수 있다.
개요[편집 | 원본 편집]
Google Colab은 Jupyter Notebook 환경을 클라우드에서 호스팅한 서비스다. 사용자는 로컬에 파이썬 환경을 구축할 필요 없이, 브라우저에서 즉시 코드 작성 및 실행이 가능하다. 특히 머신러닝, 데이터 과학, 교육 분야에서 널리 사용된다.
역사[편집 | 원본 편집]
Google은 2014년 Jupyter 개발팀과 초기 협업을 시작했으며, 이후 Colab 프로젝트를 발전시켜 왔다. 최근에는 2025년 기준으로 “AI‑First Colab”이라는 개념을 도입하여 노트북 내에서 코딩 어시스턴트 기능을 제공하기 시작했다.
주요 기능[편집 | 원본 편집]
- 무료 GPU / TPU 액세스
- 사용자는 CPU뿐 아니라 GPU, TPU 자원을 할당받아 고성능 계산을 수행할 수 있다.
- 코드 셀 & 마크다운 셀
- 코드는 코드 셀에, 설명/문서는 마크다운 셀에 작성할 수 있다.
- 외부 라이브러리 설치
- `!pip install …` 등의 명령을 사용해 필요한 라이브러리를 설치할 수 있다.
- 구글 드라이브 및 GitHub 연동
- 노트북을 드라이브에 저장하거나 GitHub 리포지토리와 연동해 버전 관리를 할 수 있다.
- 실시간 협업 & 공유
- 다른 사용자와 노트북을 공유해 같이 보거나 편집할 수 있다.
- 버전 기록
- 노트북의 과거 버전을 확인하거나 복원할 수 있는 기능이 있다.
- AI 보조 기능
- 노트북 내 코딩을 지원하는 AI 어시스턴트 기능이 도입되었다.
장단점[편집 | 원본 편집]
장점[편집 | 원본 편집]
- 빠른 시작
- 별도 설치 없이 웹에서 즉시 사용 가능하다.
- 고성능 자원 제공
- GPU/TPU를 활용해 모델 학습, 대규모 데이터 처리 등이 가능하다.
- 협업과 공유가 용이
- 링크를 통해 다른 사용자와 손쉽게 공유하고 공동 작업할 수 있다.
- 유연성
- 필요 시 외부 패키지를 설치하거나 드라이브와 통합할 수 있다.
단점 / 제약[편집 | 원본 편집]
- 세션 유효 기간
- 장시간 미사용 시 세션이 종료될 수 있으며, 실행 중인 상태가 사라질 가능성이 있다.
- 리비전 기록 제한
- 기본적으로 버전 기록이 완전하지 않을 수 있고, 핀(pinning)을 통해 특정 버전을 고정해야 한다.
- 리소스 제한
- 무료 사용자에게 할당되는 GPU/TPU 자원은 제한적이고, 우선순위가 낮을 수 있다.
- 접근성 문제
- 시각장애 사용자 등에게 노트북 UI가 충분히 접근성을 제공하지 못할 수 있다는 연구가 있다.
활용 사례[편집 | 원본 편집]
- 머신러닝 / 딥러닝 실험
- 모델 설계, 학습, 검증 과정을 Colab에서 바로 수행
- 교육 및 튜토리얼
- 인터랙티브한 실습용 문서로 활용 가능
- 데이터 분석
- Pandas, NumPy, 시각화 도구 등을 사용해 분석 및 보고서를 작성
- 연구 재현 가능성
- 코드를 포함한 노트북 자체를 공유해 연구 결과를 쉽게 재현할 수 있다.
참고 기능 및 생태계[편집 | 원본 편집]
- Jupyter
- Colab은 본질적으로 Jupyter Notebook의 클라우드 버전이며, 동일한 `.ipynb` 포맷을 사용한다.
- GitHub
- 노트북을 GitHub에 호스팅하여 버전 관리나 배포를 할 수 있다.
- Google BigQuery
- 대용량 데이터를 BigQuery와 결합하여 Colab 내에서 분석할 수 있다.
