プログラミング

Colaboratory なら Python3 を GPU で処理できる!!

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前説

Python3 を勉強しようと思っても、なかなか実行環境の構築はむずかしいものでした。

単純に、簡単なコードを実行するだけならば、Windows でも Mac でも公式サイトからインストーラーをダウンロードすれば、環境構築はそれほどむずかしいものではありません。

 

しかし、実際にWeb上にアプリケーションを公開しながら、勉強するとなると話は別です。

 

自分も、最初はこのブログのために利用している Xserver 上にアプリケーションを公開したいと思いましたが、ことごとく失敗に終わりました。

 

一番の原因は、Xserver のような共用サーバーではアプリケーションによっては膨大な負担がかかってしまうからです。

 

まして、Python を利用するような膨大なデータを扱う言語では、GPU を利用する場合が多いからです。

 

基本的に、Xserver の一般的なプランには GPU の利用はできません。

 

CPU だけで、Python で扱うような膨大な処理をされてしまっては、サーバーへの負担が大きすぎるのです。

 

そのために Xserver には root権限が与えられていません。

 

セキュリティ上の問題も大きいのでしょうが、上記のような側面も否めないのでしょう。

 

自分の何回もいろんなサイトを参考に割り当てられた Home ディレクトリ以下に Python のライブラリのインストールを試みましたが、ことごとく失敗に終わりました。

 

(ライブラリを利用せず、一から Python のみで構築するなら話は別ですが・・・)

 

 

とりあえずは、Colaboratory で学習しようと思った

AWS (Amazon Web Service)の Cloud9 の利用も考えました。

 

一年間は利用が無料だし、Cloud9 が使えるとなればきっと公開もかなり手軽にできることでしょう。

 

しかし、いくらコスト的に低く運用できると言っても、一年後には費用が掛かってきます。

 

さらに、個人で利用するには上限のないプランは恐怖以外の何物でもありません。

 

僕は、費用が掛かるにしても固定月額制でなければ、とても恐ろしくて利用できません。

 

法人のように資金がある程度、潤沢にあれば話は別ですが、個人の利用においてはいかがなものでしょうか。

 

まして、自分のような初学者にとっては敷居が高いものに感じてしまいました。

 

もちろん、AWS の Cloud9 のようなシステムは素晴らしいものです。

 

いずれは、自分も利用したいと思っています。

 

でも、まだ自分のようなレベルには手に余る代物なのです。

 

というわけで、とりあえずは全く費用の掛からない方法をとることにしました。

 

それが、Colaboratory との偶然の出会いだったのです。

 

まだ、本当に最近できたサービスで、天下の Google 様のツールになります。

 

じぶんもまだ使い始めなので、これから理解を深めていこうと思っています。

 

そして、さらにタイミングよく見つけたのが、Aidemy でした。

 

よくある、プログラミング学習サイトなのですが、機械学習に特化しています。

 

とりあえず、AI 技術の初歩を理解するにはもってこいだと思います。

(自分は、とりあえず、Python3 の基礎からやっていますが・・・)

 

 

 

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