Google Colab с GPU: возможности и реальные пределы

Google Colab подходит для знакомства с машинным обучением, проверки ноутбука и короткого эксперимента на GPU без настройки сервера. Но это не бесплатный выделенный ускоритель: модель GPU, доступность и квоты меняются. Поэтому полезный сценарий начинается с проверки устройства, измерения ускорения и регулярного сохранения результатов вне временной среды.

Что именно даёт Colab

Это готовый Jupyter Notebook в браузере. Код выполняется не на вашем компьютере, а во временной среде Google. В неё уже установлены многие библиотеки, можно подключить ускоритель и поделиться самим ноутбуком через Google Drive или GitHub.

Бесплатный доступ удобен, когда нужно проверить идею, провести учебный опыт, обработать умеренный набор данных или убедиться, что модель вообще обучается. Не приходится заранее выбирать видеокарту, устанавливать драйвер и разбирать конфликт версий CUDA.

При этом ноутбук и вычислительная среда — разные вещи. Текст и код ноутбука можно сохранить, а переменные в памяти, установленные во время сессии пакеты и файлы на локальном диске среды исчезнут после её сброса. Считайте среду расходным материалом, а не хранилищем.

Как включить GPU и убедиться, что он работает

В интерфейсе Colab откройте настройки среды выполнения, выберите аппаратный ускоритель GPU и переподключите среду. Названия пунктов меню могут меняться вместе с интерфейсом, поэтому ориентируйтесь на выбор типа среды и аппаратного ускорителя, а не на старые скриншоты из инструкций.

Сначала посмотрите, какое устройство выдали:

!nvidia-smi

Команда показывает обнаруженный ускоритель, память и процессы. Она подтверждает наличие устройства, но не доказывает, что библиотека использует его для вычислений.

Для PyTorch выполните отдельную проверку:

import torch

print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "GPU не найден")

Для TensorFlow подойдёт такой вариант:

import tensorflow as tf

print(tf.config.list_physical_devices("GPU"))

Проверьте ускорение на своей операции. После этого измерьте одну характерную операцию на CPU и GPU. Если подготовка данных, чтение с диска или передача батча занимают большую часть времени, ускоритель может простаивать. Google отдельно предупреждает: сам выбор GPU-среды ещё не означает, что код действительно использует GPU.

Бесплатный GPU не имеет стабильной спецификации

Не стройте расчёт вокруг конкретной модели видеокарты. Google прямо пишет, что доступные типы GPU и TPU меняются со временем. Бесплатная среда может сегодня выдать подходящий ускоритель, завтра предложить другой или временно не дать GPU вовсе.

То же относится к квотам, периоду бездействия и сроку жизни виртуальной машины. Сервис использует динамические ограничения и не публикует их как постоянную таблицу. Поэтому советы про фиксированное число часов в месяц или гарантированную модель быстро устаревают и создают ложное ожидание.

На дату проверки официальная справка указывает верхнюю границу до 12 часов для бесплатного ноутбука, но с важной оговоркой: фактическая длительность зависит от доступности ресурсов и характера использования. Бездействующая среда может завершиться раньше. Это потолок, а не обещанная продолжительность каждого запуска.

Практический вывод простой: код должен переживать отключение в любой момент. Если один запуск обязан непрерывно работать всю ночь, а повтор невозможен, бесплатный Colab уже не соответствует задаче.

Что исчезает при сбросе среды

Локальный диск среды удобен для распаковки датасета и временного кэша. Он быстрее постоянного сетевого хранилища, но его содержимое не следует считать сохранённым результатом.

После сброса обычно приходится заново устанавливать добавленные пакеты, загружать данные и восстанавливать состояние обучения. Сам ноутбук может остаться в Drive, но это не возвращает память процесса и временные файлы.

Разделите данные на три группы:

• исходники, которые можно повторно получить из надёжного хранилища;
• временный кэш, потеря которого лишь увеличит время следующего запуска;
• результаты, веса и метрики, потеря которых заставит повторять дорогую работу.

Последнюю группу сохраняйте после каждого разумного интервала обучения. Интервал зависит от цены одной эпохи и размера файла: слишком редкое сохранение увеличивает потерю, слишком частое забивает ввод-вывод. Железо стареет без предупреждения, а временная облачная среда даже не обещает вам стареть вместе.

Чекпоинт важнее длинной сессии

Сохраняйте не только веса. Для честного продолжения обучения нужны номер эпохи или шага, состояние оптимизатора, расписание скорости обучения, параметры запуска и, при необходимости, состояние генераторов случайных чисел.

Пример для PyTorch:

checkpoint = {
    "epoch": epoch,
    "model": model.state_dict(),
    "optimizer": optimizer.state_dict(),
}
torch.save(checkpoint, "/content/drive/MyDrive/ml/checkpoint.pt")

Путь приведён как пример после подключения Drive. Для важных результатов дополнительно проверьте, что файл действительно появился в постоянном хранилище и читается в новой среде. Наличие команды сохранения в ячейке ещё не доказывает успешное восстановление.

Установку зависимостей тоже держите в воспроизводимой ячейке. Фиксируйте версии там, где обновление меняет результат, но не замораживайте весь мир без причины. Colab регулярно обновляет среду; официальный совет — предпочитать актуальную версию и выбирать прошлую поддерживаемую среду только при реальной потребности в воспроизводимости.

Где Colab экономит время, а где создаёт риск

Для учебного ноутбука цена сброса невелика: запустить несколько ячеек ещё раз проще, чем обслуживать сервер. Для подбора архитектуры или короткого сравнения параметров Colab тоже полезен, если каждый опыт сохраняет метрики отдельно.

Риск растёт, когда датасет долго загружается, зависимости собираются десятки минут, обучение плохо возобновляется или результат нужен к определённому сроку. Последовательность здесь простая: риск, проверка, цена ошибки. Бесплатность одной сессии может оказаться дороже предсказуемой аренды — вы платите повторными запусками и вниманием.

Когда переходить на свой runtime или сервер

Colab умеет подключаться к локальной среде выполнения. Интерфейс ноутбука остаётся знакомым, а код работает на оборудовании, которое контролируете вы. Google описывает запуск Jupyter и собственного Docker-образа, включая вариант с NVIDIA GPU.

Это снимает динамические ограничения управляемой среды Colab, но возвращает обязанности владельцу: драйверы, обновления, доступ, диск, резервные копии и выключение платного ресурса. Локальный runtime также даёт ноутбуку доступ к файлам и командам вашей машины, поэтому подключайте только доверенные документы.

Отдельный GPU-сервер оправдан, когда требуется конкретная модель ускорителя, известный объём видеопамяти, постоянный диск, длительный процесс или автоматический запуск без ручного браузера. Спросите про диск, сеть и восстановление до того, как сравнивать только название GPU.

Миграция дешевле простоя, если подготовлена заранее. Ноутбук должен уметь получить данные, установить зависимости, загрузить чекпоинт и продолжить работу в новой среде без ручного восстановления десятка скрытых шагов.

План безопасного эксперимента

Colab хорош именно как быстрый стенд. Он перестаёт быть хорошим, когда от стенда ждут поведения производственной инфраструктуры. Сначала ограничьте цену сброса, потом используйте бесплатный GPU столько, сколько он действительно экономит.