[Colab] AI 공부하는데 그래픽카드가 없어? 걱정하지마 colab이 있잖아!!

안녕하세요 대추입니다.

이번 포스트에는 저번에 예고했던 colab 사용법에 대해 쓰고자 합니다.

저같이 돈없는 학생은 흔히 말하는 쿠다코어 빵빵한 RTX2080 같은 그래픽카드를 사용하지 못하죠 그래서 인공지능 모델을 학습하려면 cpu로 꾸역꾸역 10일동안 이어서 학습하여 한번 테스트 해야하고 실제로 저도 그랬었죠. 그러던 중 구글에서 서비스하는 colab이라는  Jupyter notebook과 같은 가상 파이썬 환경을 주고 거기에 런타임에 GPU, TPU를 사용할 수 있는 서비스를 제공합니다. 

사용법도 간단하고 파이썬에 tensorflow, keras 등 라이브러리도 많으니 학생들에게 적합한 서비스 입니다. 물론 하루 종일 사용하지는 못하고 하루 12시간 사용으로 제한이 되어있습니다. 계속 사용할 수 있는 유료버전도 있지만 학생들은 그거할바에 중고로 그래픽카드를 사서 게임도하고 공부도 하는게 더 좋겠죠?

잡담은 여기까지하고 사용 방법에 대해 설명해 드리겠습니다.

 

1. 구글에 'colab' 이라고 검색

검색창에 colab이라고 검색하면 가장 상단에 Google Colab이라는 이름으로 사이트가 나옵니다.

https://colab.research.google.com/ <- 검색하기 귀찮다면 왼쪽 링크로 들어가시면 됩니다.

Colab 메인 화면

들어가시면 사진처럼 창이 뜰겁니다.

저는 이미 사용중이라 프로젝트가 2개가 있는데 처음쓰시면 환영한다는 제목으로 1개가 나오고 들어가서 거기서 간단한 예제를 보시며 사용법을 익히시면 됩니다. 제가 설명하는 것보다 더 친절하게 정리되어 있으니 꼭 읽으세요

그리고 들어가셔서 '파이썬 IDLE다' 라고 생각하고 파이썬언어로 코딩을 하시면 됩니다. 여기서 나온 결과물의 확장자는 ipynd로 Jupyter notebook과 호환됩니다. 기존에 쓰시던 ipynd 파일을 그대로 가져와서 쓰시면 됩니다.

물론 이거 쓰려고 colab을 굳이 쓸 필요는 없겠죠? 이번에는 런타임을 GPU로 설정해서 그래픽카드가 있는 것처럼 AI 모델을 학습해 보겠습니다.

(해당 칸에서 실행은 Ctrl + Enter, 아래칸으로 넘어가며 실행은 Alt + Enter, 이정도면 사용법 마스터입니다.)

 

2. colab 런타임 GPU로 설정

설정은 매우 간단합니다.

상단의 메뉴바에서

'런타임 - 런타임 유형 변경 - 하드웨어 가속기 (GPU)' 이 순서대로 하시면 앞으로 어떤 학습을 할때 GPU로 학습을 하게 됩니다.

(단, 하루 12시간 제한이 있고 오랫동안 안움직이면 런타임이 끊기니 가끔 마우스로 클릭도하고 흔들어주세요)

Colab 런타임 GPU로 변경

 

 

3. 자신이 사용하는 모델로 학습을 하면 GPU를 사용해서 학습 시작

예시) Yolov4

Yolov4로 실행시 그래픽카드 할당 모습

사진에서 볼 수 있다싶이 테슬라의 P100 GPU가 할당되어 학습이 진행되고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

 

또는 아래의 명령어로도 확인할 수 있습니다.

!nvidia-smi

colab 그래픽카드 확인

위에서는 테슬라의 T4 그래픽 카드가 할당되어 있는데 무료버전은 그래픽카드가 P100, T4 등으로 랜덤하게 할당됩니다. 글을쓰면서 진행했는데 그새 그래픽 카드의 종류가 바뀌었네요.

 

대충 이정도면 colab으로 AI 모델을 학습하는데 큰 문제는 없습니다. 만약 Jupyter notebook을 써보셨다면 적응하는데 쉬우실것이고 처음 써보시는 분들도 금방 익숙해질수 있습니다.

그리고 이 colab은 구글 드라이브와 연동하여 사용하는데 이 부분에 대한 설명도 시간 여유가 생기면 포스팅 하겠습니다.

 

이상으로 colab 사용법 이었습니다 감사합니다.