Google Colab cho bạn chạy sổ tay Python trên máy chủ của Google qua trình duyệt, có cả GPU ở bản miễn phí, nên hợp khi máy cá nhân yếu. Đổi lại, phiên có thể bị ngắt bất cứ lúc nào, tệp trong máy ảo mất khi phiên kết thúc, và dữ liệu nhạy cảm không nên đưa lên.
Nhiều học viên dùng Colab như máy tính thứ hai: học Python, chạy mô hình học máy cho luận văn, thử một thư viện nặng mà máy ở nhà không cài nổi. Colab làm tốt những việc đó, miễn là bạn tổ chức việc lưu tệp và mã theo đúng bản chất của nó: máy ảo tạm thời, tài nguyên không bảo đảm.
Giới hạn của bản miễn phí là gì?
Google nói rõ trong trang câu hỏi thường gặp của Colab rằng tài nguyên ở bản miễn phí không được bảo đảm và không vô hạn, giới hạn sử dụng thay đổi theo thời điểm, và không công bố con số cố định. Trên thực tế, bạn sẽ gặp các tình huống: phiên bị ngắt khi để trình duyệt không hoạt động một lúc, phiên chạy dài bị dừng dù vẫn đang tính, có lúc không xin được GPU, bộ nhớ RAM và đĩa có trần.
Hệ quả cho cách làm việc: đừng thiết kế một lần chạy dài nhiều giờ mà chỉ ghi kết quả ở cuối. Hãy chia việc thành từng đoạn ngắn, lưu kết quả trung gian thường xuyên, và viết mã sao cho chạy tiếp được từ điểm đã lưu. Các gói trả phí của Colab nâng mức tài nguyên và thời gian, nhưng cũng không biến Colab thành máy riêng.
Lưu tệp sao cho không mất
Mọi thứ nằm trong thư mục /content của máy ảo sẽ biến mất khi phiên kết thúc. Quy trình an toàn:
- Ở ô đầu sổ tay, gắn Google Drive:
from google.colab import driverồidrive.mount('/content/drive'). Colab hỏi xác nhận quyền truy cập. - Đặt thư mục dự án trong Drive, ví dụ
/content/drive/MyDrive/de-tai/, gồm dữ liệu đầu vào, kết quả, mô hình đã huấn luyện. - Đọc dữ liệu: với tệp lớn hoặc nhiều tệp nhỏ, chép một lần từ Drive vào
/contentrồi đọc ở đó sẽ nhanh hơn đọc trực tiếp qua ổ gắn. - Ghi kết quả trung gian về Drive sau mỗi giai đoạn, ví dụ sau mỗi vòng huấn luyện lưu một điểm kiểm (checkpoint).
- Bản thân sổ tay được lưu trong thư mục
Colab Notebookscủa Drive; vẫn nên tải bản.ipynbvề máy hoặc đẩy lên kho mã định kỳ.
Tệp tải lên bằng nút tải lên trong khung tệp bên trái chỉ nằm trong máy ảo, mất khi phiên kết thúc. Dùng cách đó cho tệp thử nhỏ, không dùng cho dữ liệu chính.
Cài gói và giữ môi trường ổn định
Colab có sẵn nhiều thư viện phổ biến. Thư viện thiếu thì cài trong ô bằng %pip install ten-goi; lệnh này phải chạy lại mỗi khi phiên mới bắt đầu, nên đặt mọi lệnh cài ở ô đầu. Khi cần đúng một phiên bản cho khớp kết quả cũ, ghi rõ %pip install ten-goi==x.y.z.
Phiên bản Python và các thư viện có sẵn trên Colab được Google cập nhật theo thời gian. Một sổ tay chạy đúng tháng trước có thể báo lỗi tháng này vì một thư viện đã lên bản mới. Ở cuối sổ tay, in phiên bản các thư viện chính và lưu cùng kết quả. Sau khi cài một gói đã có sẵn bằng phiên bản khác, Colab có thể yêu cầu khởi động lại phiên để bản mới có hiệu lực.
Dùng GPU cho đúng việc
GPU chỉ giúp những việc tính toán song song lớn: huấn luyện và chạy mạng nơ-ron, một số phép tính ma trận lớn. Phần lớn việc của luận văn khoa học xã hội, như làm sạch dữ liệu bằng pandas, chạy hồi quy bằng statsmodels, vẽ hình, không nhanh hơn chút nào khi có GPU. Xin GPU cho những việc đó chỉ làm bạn tốn hạn mức và dễ bị giới hạn hơn khi thật sự cần.
Chọn bộ tăng tốc ở menu đổi kiểu thời gian chạy. Kiểm thư viện có thấy GPU không bằng lệnh tương ứng của thư viện bạn dùng, ví dụ với PyTorch là torch.cuda.is_available(). Khi xong phần cần GPU, ngắt kết nối và xoá thời gian chạy thay vì để phiên treo; phần phân tích còn lại chạy trên phiên không GPU.
Làm việc nhóm trên Colab
Nhiều người có thể mở cùng một sổ tay được chia sẻ, nhưng mỗi người chạy trên máy ảo riêng của mình: biến bạn tạo không có trong phiên của đồng nghiệp. Sửa cùng lúc một ô dễ gây đè nội dung. Cách gọn là mỗi người một bản sao để thử, phần mã đã ổn thì gộp vào sổ tay chung, và phần dùng lại được đưa ra tệp .py đặt trong thư mục Drive chung hoặc kho mã.
Dữ liệu dùng chung nên nằm trong một thư mục Drive được chia sẻ với đúng thành viên đề tài; mỗi người gắn Drive của mình và trỏ tới thư mục đó. Ghi đường dẫn ở một ô tham số duy nhất để người khác chỉ cần sửa một chỗ.
Bảo mật: khoá, mật khẩu và dữ liệu nhạy cảm
Khoá API và mật khẩu
Không viết khoá trực tiếp vào ô mã: sổ tay được chia sẻ hoặc đẩy lên kho mã là khoá lộ theo. Colab có mục lưu bí mật (biểu tượng chìa khoá ở thanh bên trái); khai một tên, rồi trong mã đọc bằng from google.colab import userdata và userdata.get('TEN_KHOA'). Mỗi sổ tay phải được bật quyền truy cập bí mật riêng.
Dữ liệu của người tham gia
Dữ liệu khảo sát có thông tin nhận diện, hồ sơ bệnh án, ghi âm phỏng vấn, dữ liệu trẻ em: đưa lên Colab nghĩa là đưa lên máy chủ của một bên thứ ba ngoài phạm vi trường. Trước khi làm, đọc lại cam kết với người tham gia, quyết định của hội đồng đạo đức, kế hoạch quản lý dữ liệu và quy định của cơ sở. Nếu không có điều khoản cho phép, xử lý ẩn danh trên máy được phép trước, chỉ đưa lên bản đã ẩn danh.
Chia sẻ sổ tay
Nút chia sẻ của Colab chia sẻ tệp sổ tay trên Drive, kèm đầu ra đang lưu. Xoá đầu ra có dữ liệu trước khi chia sẻ, và kiểm lại quyền xem của thư mục Drive chứa dữ liệu.
Khi nào nên chuyển sang máy của trường?
Colab là điểm khởi đầu tốt, không phải lời giải cho mọi đề tài. So sánh theo nhu cầu:
| Nhu cầu | Colab miễn phí | Máy tính hiệu năng cao hoặc máy chủ của trường |
|---|---|---|
| Học, thử thư viện, chạy mô hình nhỏ | Hợp | Thừa |
| Huấn luyện kéo dài nhiều giờ liên tục | Dễ bị ngắt, phải chia đoạn | Hợp, chạy theo lịch hàng đợi |
| Dữ liệu nhạy cảm, có cam kết lưu trong cơ sở | Thường không phù hợp | Hợp nếu hạ tầng đáp ứng quy định |
| Cần cấu hình cố định để tái lập kết quả | Môi trường thay đổi theo thời gian | Kiểm soát được phiên bản |
| Cần nhiều GPU hoặc bộ nhớ rất lớn | Không bảo đảm | Tuỳ hạ tầng, cần đăng ký |
Hỏi phòng quản lý khoa học hoặc trung tâm công nghệ thông tin của trường xem có máy chủ tính toán, cụm GPU hay chương trình cấp tài nguyên đám mây cho đề tài không. Ghi nhu cầu cụ thể: bao nhiêu giờ GPU, bộ nhớ bao nhiêu, dữ liệu loại gì.
Lỗi hay gặp và cách tránh
- Huấn luyện năm tiếng, phiên bị ngắt ở tiếng thứ tư, không có điểm kiểm nào: lưu điểm kiểm định kỳ về Drive.
- Mở lại sổ tay hôm sau, chạy từ ô giữa, báo lỗi không tìm thấy biến: phiên mới là máy mới, chạy từ ô đầu.
- Khoá API nằm trong ô mã của sổ tay đã chia sẻ: thu hồi khoá đó ngay, tạo khoá mới, chuyển sang mục bí mật.
- Kết quả khác lần trước dù mã giống hệt: kiểm phiên bản thư viện và hạt giống ngẫu nhiên.
- Việc KHÔNG cần làm: tìm mẹo giữ phiên chạy mãi bằng cách tự động bấm chuột. Chia việc thành đoạn ngắn và lưu thường xuyên đáng tin hơn, và không vi phạm điều khoản sử dụng.
Câu hỏi thường gặp
Colab có chạy được R không?
Có. Khi tạo sổ tay mới hoặc đổi kiểu thời gian chạy, có thể chọn nhân R. Nhiều gói R phải cài lại ở mỗi phiên, nên thời gian cài có thể đáng kể với các gói lớn.
Làm sao biết đang được cấp GPU loại nào?
Vào menu thời gian chạy để chọn bộ tăng tốc, rồi chạy lệnh nvidia-smi trong một ô có dấu chấm than ở đầu để xem tên GPU và bộ nhớ. Loại GPU được cấp có thể khác nhau giữa các phiên.
Dữ liệu trong Drive có an toàn không?
Drive có cơ chế bảo mật của Google, nhưng đó vẫn là dịch vụ bên ngoài trường. Câu hỏi đúng là quy định của đề tài và cam kết với người tham gia có cho phép lưu ở đó không.
Có nên dùng tài khoản Google của trường cho Colab không?
Nếu trường dùng Google Workspace, tài khoản trường có thể chịu chính sách quản trị và điều khoản riêng. Hỏi bộ phận công nghệ thông tin xem Colab có được bật và được phép dùng cho dữ liệu loại nào.
Kết quả chạy trên Colab có dùng được cho bài báo không?
Được, miễn là ghi rõ môi trường: phiên bản Python, phiên bản thư viện, loại GPU nếu kết quả phụ thuộc. Nộp kèm sổ tay và tệp phiên bản để người khác chạy lại.
