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Wenn Sie Colab schon kennen, erfahren Sie in diesem Video mehr zu interaktiven Tabellen, zur Verlaufsansicht für ausgeführten Code und zur Befehlspalette.

Miniaturansicht für ein Video mit drei coolen Google Colab-Funktionen

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Was ist Colab?

Mit Colab oder „Colaboratory“ können Sie Python-Code in Ihrem Browser schreiben und ausführen. Sie können Folgendes tun:

  • Keine Konfiguration erforderlich
  • Kostenloser Zugriff auf GPUs
  • Einfache Freigabe

Egal, ob Sie Student, Data Scientist oder AI-Forscher sind – Colab erleichtert Ihnen die Arbeit. Im Video Einführung in Colab erhalten Sie weitere Informationen, Sie können aber auch gleich hier loslegen.


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Erste Schritte

Das Dokument, das Sie lesen, ist keine statische Webseite, sondern eine interaktive Umgebung, die als Colab-Notebook bezeichnet wird und in der Sie Code schreiben und ausführen können.

Hier ist beispielsweise eine Codezelle mit einem kurzen Python-Script, das einen Wert berechnet, ihn in einer Variablen speichert und das Ergebnis ausgibt:


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seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60
seconds_in_a_day
86400

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Wählen Sie zum Ausführen des Codes in der Zelle oben die Zelle mit einem Klick aus und drücken Sie dann entweder die Schaltfläche zum Abspielen links neben dem Code oder verwenden Sie die Tastenkombination "Befehlstaste/Strg + Enter". Klicken Sie zum Bearbeiten des Codes einfach auf die Zelle und beginnen Sie mit der Bearbeitung.

Variablen, die Sie in einer Zelle definieren, können später in anderen Zellen verwendet werden:


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seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day
seconds_in_a_week
604800

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Mit Colab-Notebooks können Sie ausführbaren Code und Rich Text in einem einzigen Dokument gemeinsam mit Bildern, HTML, LaTeX und vielem mehr kombinieren. Wenn Sie Ihre eigenen Colab-Notebooks erstellen, werden sie in Ihrem Google Drive-Konto gespeichert. Sie können Ihre Colab-Notebooks ganz einfach mit Kollegen oder Freunden teilen und das Kommentieren oder sogar das Bearbeiten Ihrer Notebooks zulassen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über Colab. Wenn Sie ein neues Colab-Notebook erstellen möchten, können Sie oben das Menü "Datei" oder den folgenden Link verwenden: Ein neues Colab-Notebook erstellen.

Colab-Notebooks sind Jupyter-Notebooks, die von Colab gehostet werden. Weitere Informationen zu Project Jupyter finden Sie unter jupyter.org.


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Data Science

Mit Colab können Sie das volle Potenzial der beliebten Python-Bibliotheken nutzen, um Daten zu analysieren und visualisieren. Die Codezelle unten verwendet NumPy, um zufällige Daten zu erstellen, und Matplotlib, um sie zu visualisieren. Klicken Sie zum Bearbeiten des Codes einfach auf die Zelle und beginnen Sie mit der Bearbeitung.


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import numpy as np
import IPython.display as display
from matplotlib import pyplot as plt
import io
import base64

ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]

fig = plt.figure(figsize=(43), facecolor='w')
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization", fontsize=10)

data = io.BytesIO()
plt.savefig(data)
image = F"data:image/png;base64,{base64.b64encode(data.getvalue()).decode()}"
alt = "Sample Visualization"
display.display(display.Markdown(F"""![{alt}]({image})"""))
plt.close(fig)

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Sie können Ihre eigenen Daten aus Ihrem Google Drive-Konto in Colab-Notebooks importieren, beispielsweise aus Tabellen sowie aus GiHhub und vielen anderen Quellen. Weitere Informationen zum Importieren von Daten und dazu, wie Colab für Data Science genutzt werden kann, finden Sie unten in den Links unter Mit Daten arbeiten.


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Maschinelles Lernen

Mit Colab können Sie einen Bilddatenbestand importieren, damit einen Bildklassifikator trainieren und das Modell bewerten – alles in nur wenigen Codezeilen. Colab-Notebooks führen Code auf den Cloud-Servern von Google aus und bieten so unabhängig von der Leistung Ihres Computers die Vorteile der Google-Hardware, wie z. B. GPUs und TPUs. Sie benötigen lediglich einen Browser.


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Colab wird im Bereich des maschinellen Lernens in großem Umfang u. a. mit folgenden Anwendungen eingesetzt:

  • Erste Schritte mit TensorFlow
  • Neuronale Netzwerke entwickeln und trainieren
  • Tests mit TPUs durchführen
  • Verbreitung der KI-Forschung
  • Anleitungen erstellen

Colab-Beispiel-Notebooks, in denen Anwendungen für maschinelles Lernen veranschaulicht werden, finden Sie unten in den Beispielen für maschinelles Lernen.


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Vorgestellte Beispiele