Google Colab
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| 开发者 | Google研究部门 |
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| 首次发布 | 2017年 |
| 平台 | Web应用程序 |
| 类型 | 云端运算, Jupyter Notebook, 机器学习 |
| 许可协议 | 专有软件 免费增值 |
| 网站 | colab.research.google.com |
Google Colab是Google提供的免费基于云端的Jupyter Notebook环境。它允许使用者透过浏览器编写和执行Python代码，特别适合机器学习、数据分析和电脑教育。Google Colab为Python提供了一个无需设定且完全在云端运行的线上集成开发环境（IDE）。它提供对计算资源的免费存取，包括GPU和TPU，使其在从事深度学习和数据科学专案的研究人员和学生中广受欢迎。[1][2]
功能
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- 支援Python 3、R[3]和Julia[4]
- 基于Jupyter Notebook构建
- 免费存取有限的GPU/TPU计算资源
- 与Google云端硬盘整合，用于储存和载入笔记本
- 可以像Google文件一样分享笔记本
- 多个使用者可以同时协作并处理同一个文件[5]
- 与TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等流行机器学习库相容[6]
限制
[编辑]- 空闲超时和对谈限制
- 若无付费订阅，对高效能硬件的存取受限[7]
参见
[编辑]- Amazon SageMaker
- CoCalc — 支援Jupyter notebook、Markdown、LaTeX、RMarkdown、Linux终端机、SageMath、GNU Octave。
- Dataflow.zone – 基于云端的AI和数据工程平台，整合了Jupyter、Airflow、MLflow、DBT和Streamlit
- Firebase Studio和Google Cloud Shell – Google的其他线上IDE
- GitHub Codespaces
- Kaggle § Kaggle Notebooks
- Termux，对于额外的近期套件很有用
- 线上集成开发环境列表
- 线上教育资源列表
- Python软件列表
- 数据科学软件列表
- 机器学习软件比较
参考资料
[编辑]- ^ Why and how to use Google Colab. TechTarget. 2023-09-25 （英语）.
- ^ Bisong, Ekaba. Google Colaboratory. Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Berkeley, CA: Apress. 2019: 59–64 [2025-08-24]. ISBN 978-1-4842-4469-2. doi:10.1007/978-1-4842-4470-8_7 （英语）.
- ^ How to use R with Google Colab?. GeeksforGeeks. 2025-07-23 [2026-04-12] （英语）.
- ^ Singhvi, Anshul. Julia Now Available on Google Colab. JuliaHub Blog. 2025-03-12 [2026-04-12] （英语）.
- ^ How to Collaborate on Projects Using Google Colab. Ask.com. 2024-02-12 （美国英语）.
- ^ Resource Guide: Deep Learning Frameworks. sites.northwestern.edu （英语）.
- ^ Abramovsky, Ori. 3 years of Google Colab usage — The good, the bad and the ugly. Medium. 2023-05-12 （英语）.