Introducción a Google Colab

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CONTENIDO

Si hay notación matemática, se recomienda la visualización de este contenido en una computadora

Previo a comenzar tu aprendizaje del machine learning, e introducirte en el mundo de la ciencia de datos, debes estar familiarizado con Google Colab, la herramienta que utilizarás en este curso para observar y/o desarrollar tus propios modelos. Si ya lo has utilizado antes, puedes saltar esta sección y emprender tu primera exploración del aprendizaje automático:

primera lección

En caso contrario, te recomiendo que te quedes a revisar este tutorial introductorio.

M2

¿Qué es Google Colab?

Google Colaboratory es una plataforma en línea de Google que permite la creación, ejecución, almacenamiento y compartición de programas en Python en espacios de trabajo amigables y sencillos de utilizar. Sus principales beneficios, contra otras aplicaciones de escritorio para programar en Python, son los siguientes:

  • No tienes que instalar Python, ni las bibliotecas más populares, o lidiar con posibles tediosas configuraciones para empezar a programar, lo cual es demasiado bueno en términos de ahorro de tiempo.
  • Es un entorno sumamente intuitivo y fácil de utilizar.
  • Permite almacenamiento de códigos en la nube de Google Drive, así como conexión a tu cuenta de GitHub.
  • Es un recurso online, por lo que podrás acceder a él en cualquier lugar con conexión a internet y utilizarlo incluso en tu dispositivo móvil.
  • Permite compartir códigos con otros usuarios, ya sea para su edición conjunta o solo para ser ejecutados.
  • Es posible utilizar GPU o TPU sin costo.
  • A pesar de que hay versiones de paga, su forma gratuita ofrece lo suficiente para configurar y ejecutar algoritmos de machine learning.
  • Es popular entre la comunidad, por lo que encontrarás todo tipo de tutoriales y códigos en la red para su uso.
  • Empezar a utilizarlo es fácil, solo es necesaria una cuenta de Google.

Tutorial: ¿cómo utilizar Google Colab?

Ahora que ya hablamos de sus nada despreciables bondades, pasemos a la acción. A continuación, te describiré paso a paso cómo comenzar a usar Colab para programar y/o ejecutar programas de Python línea, y cómo utilizar sus diferentes funciones:

1. Entra a Google Colab

Lo primero que tienes que hacer es picar en este botón para abrir una libreta de Google Colab 👇

Boton 2

En pantalla te aparecerá un notebook o libreta ejecutable, la cual es un tipo de entorno interactivo en el que hallarás una interfaz en la que puedes ejecutar código y crear bloques con texto, imágenes, y más (es importante mencionar que este tipo de entornos fue ideado originalmente por jupyter.org).

Lo que verás en pantalla es un notebook que hice para ti con el fin de que te familiarices con la herramienta:

image 4

2. Ingresa a tu cuenta de Google

Para poder comenzar a interactuar con esta y cualquier libreta de Colab en línea, primero deberás iniciar sesión en Google, o crear tu cuenta de Gmail. A estas alturas, siendo sinceros, no contar con una es algo extraño.

google colab dialéktico

Para iniciar sesión navega a la parte superior derecha de la libreta, y da clic en el botón <<Acceder>>:

image 3

En pantalla aparecerá un campo para iniciar sesión o crear una cuenta nueva. Introduce tus datos:

image 2

Una vez dentro, se te redirigirá a la libreta de Colab, lista para ser utilizada.

3. Familiarízate con el espacio de trabajo

Ahora debes entender cómo están estructuradas las libretas en Colab. En esencia, existen dos tipos de entidades principales: celdas de texto, y celdas de código.

IGC bloques
Fig. 1.2.1 Tipos de bloques principales que hallarás en un cuaderno de Google Colab.

Cada celda es un bloque al cual puedes acceder dando clic sobre este. Generalmente, los bloques de texto contienen descripciones detalladas del código, por lo que para trabajar con una nueva libreta solo necesitas leer el contenido de las celdas de texto, y ejecutar los códigos correspondientes. Así de sencillo.

4. Ejecuta código

Para ejecutar las celdas de código lo único que tienes que hacer es presionar el símbolo de reproducir, u oprimir las teclas Ctrl + Enter estando dentro del bloque:

IGC b1

Lo primero que verás al ejecutar la celda es el siguiente mensaje:

image 61

Da clic en «Ejecutar de todos modos» (a menos que no confíes en mí 👀), y notarás que el código empezará a correr, para posteriormente generar su respectiva salida. La primera vez que ejecutas código puede tardar un poco, no te preocupes si es el caso.

Para probar un código más complejo, puedes ejecutar la siguiente celda y observar cómo genera una gráfica:

image 5
IGC M3
IGC D2

Con esto que hemos visto hasta ahora puedes comenzar a ejecutar códigos utilizando libretas de Colab tanto del curso como fuera de este. Sin embargo, Colab es una herramienta con muchas características a las que puedes sacar provecho a lo largo de toda tu carrera, por lo que te hablaré de otras características más adelante.


Si esto último no es de tu interés, o quieres consultarlo más tarde, puedes saltar hasta la última parte del tutorial dando clic aquí.


Google Colab: funciones y características

Vamos a hablar rápidamente sobre diferentes utilidades que ofrece Google Colab más allá de lectura, escritura y ejecución de código, pensando en que le puedas dar un uso más personal y ágil.

Tocaremos los siguientes puntos:

  • Edición y creación de celdas:
    • Creación y manipulación de celdas.
    • Manipulación de celdas en interfaz.
  • Celdas de texto:
    • Markdown y HTML.
    • Estilos y elementos.
    • Tablas.
    • Matemáticas con LaTeX.
    • Magics.
  • Celdas de código:
    • Instalación de bibliotecas.
    • Autocompletado.
    • Asistente Gemini.
    • Tablas interactivas.
  • General:
    • Almacenamiento e historial de versiones.
    • Edición e inserción de bloques.
    • Información adicional.
    • Entorno de ejecución.
    • Herramientas y configuración.
    • Panel de apoyo
      • Índice
      • Búsqueda y reemplazo.
      • Variables.
      • Secretos.
      • Control de archivos.

Edición y creación de celdas

Primero hablaremos de manera efímera sobre cómo crear y manipular celdas de manera sencilla dentro de la libreta de Colab.

Creación de celdas en interfaz

Para crear una nueva celda (de código o texto) en Google Colab, la manera más sencilla es colocando el cursor justo debajo o encima de una celda ya existente; al hacer esto, aparecerá una línea sobre la que reposarán dos botones con las leyedas <<Código>> y <<Texto>>. Al hacer clic, crearás una celda nueva del tipo que hayas elegido.

Ubica la celda –C1– y añade celdas debajo de la indicación para hacer pruebas:

image 6

Manipulación de celdas en interfaz

Además de la creación de celdas sobre el espacio de trabajo, también existe un pequeño menú con opciones para manipular las celdas. Solo debes dar clic en cualquier celda y se mostrará como sigue:

image 62

Estos íconos representan funciones sencillas para manipular y/o modificar las celdas. A continuación te describo cada una de estas, describiéndolas de izquierda a derecha:

  • Mover hacia arriba (Flecha hacia arriba): Este ícono permite mover la celda actual hacia arriba, intercambiándola con la celda que está justo encima de ella.
  • Mover hacia abajo (Flecha hacia abajo): Similar al ícono anterior, este permite mover la celda actual hacia abajo, intercambiándola con la celda que está justo debajo.
  • Insertar enlace (Ícono de cadena): Este ícono sirve para añadir un enlace a un texto seleccionado en la celda de texto, facilitando la inclusión de hipervínculos en tus textos.
  • Editar celda (Ícono de lápiz): Al hacer clic en este ícono, puedes cambiar el tipo de celda (por ejemplo, de código a texto o viceversa) y editar su contenido.
  • Duplicar celda en una pestaña (Ícono de dos rectángulos superpuestos): Este ícono permite editar la celda en una pestaña que aparece en la parte superior derecha de la libreta.
  • Eliminar celda (Ícono de basurero): Este ícono elimina la celda actual del notebook. Es importante usarlo con precaución ya que no hay opción de deshacer si eliminas una celda por error.
  • Menú de opciones (Tres puntos verticales): Este ícono despliega un menú con opciones adicionales, como mover la celda a una posición específica, copiar, cortar, pegar, y otras configuraciones avanzadas para la celda.

Celdas de texto en Google Colab

Comenzaremos explicando varias características importantes que permiten escribir texto de manera enriquecida en libretas de Colab.

Nota: a partir de este momento, nos referiremos a las celdas con un identificador si es necesario, para facilitar su hallazgo en la libreta, este vendrá marcado por una C y un número, lo cual significa Celda número {n}.

Por ejemplo, esta sería la celda número 1, referenciada con –C1–:

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Markdown y HTML

Ahora exploremos el contenido que se puede añadir a las celdas de texto. Para poder crear texto enriquecido debemos comprender que las celdas de Colab utilizan un lenguaje de marcado llamado Markdown, el cual permite añadir contenido de manera sencilla a páginas web. Puedes encontrar todo lo relacionado a este lenguaje en markdown.es.

No es necesario que aprendas este lenguaje de marcado, pero tenerlo en cuenta te ayudará a tener contexto de lo que verás al editar celdas de texto.

Para que entiendas mejor de qué hablo, ubica la celda –C2– y realiza doble clic. Verás lo siguiente:

image 8

Al dar doble clic observarás cómo luce el contenido en formato Markdown en la parte superior. Esta es la que puedes editar, siendo la parte inferior la manera como luce una vez que la ejecutas o das clic fuera de la celda:

image 9

Además de poder utilizar este lenguaje de marcado, Markdown permite usar HTML para añadir elementos y estilos que no están disponibles en la sintaxis de Markdown, como centrar imágenes, insertar tablas personalizadas, o definir estilos específicos.

Da doble clic en la celda –C3– para que observes el mismo texto de –C2– pero generado con HTML:

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Estilos y elementos

Ahora pasemos a cómo generar estilos y elementos en las celdas de texto de Colab. Hacerlo es bastante sencillo, ya que, como habrás notado, se tiene a disposición un editor de texto al dar doble clic en la celda:

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Secciones y subsecciones

Para añadir títulos y subtítulos, y con ello generar un índice de forma automática, puedes hacer diferentes secciones o subsecciones en las celdas de texto-

Para esto deberás dar clic en la doble T que aparece al principio del menú de edición de texto:

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También lo puedes hacer escribiendo el símbolo <<#>> más el nombre de la sección, y añadiendo más asteriscos para designar jerarquías. Esto lo puedes entender mejor dando doble clic en la celda –C4–, donde verás lo siguiente:

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Podrás notar como por cada <<#>> adicional añadido se generan subsecciones.

Formatos de texto

Los formatos de texto pueden ser moldeados a través de las demás herramientas del panel. Si das doble clic en la celda –C5–, aparecerá lo siguiente:

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(La línea horizontal, por razones de procesos de la libreta, solo aparece cuando cierras el editor de texto).

Puedes modificar cada línea que requieras para comprender cómo se genera cada formato y objeto diferente.

Listas

Al hacer clic en la celda –C6– se mostrará el Markdown para cada tipo de lista. Toma en cuenta que para añadir listas puedes utilizar los íconos de listas que aparecen en el editor de texto, pero si deseas más de dos elementos debes añadirlos manualmente con el lenguaje de marcado.

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Tablas

Para generar tablas debes utilizar exclusivamente el lenguaje Markdown. En la celda –C7– podrás ver el formato requerido:

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Imágenes

En cuanto a las imágenes, la carga de imágenes es sencilla, solo hay que presionar en el ícono de la imagen del editor:

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Esto te permitirá subir una imagen directamente desde los archivos de tu computadora.

En este caso no he colocado una celda en la libreta de Colab del tutorial mostrando una imagen cargada de esta forma, ya que esta acción genera un enorme código de Markdown:

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(Y eso solo es una pequeña parte).

Existen varias formas de cargar imágenes, puedes consultaras de forma detallada en esta libreta de Colab.

Matemáticas con LaTeX en Colab

Algo que te será de mucha utilidad para escribir libretas que impliquen notación matemática es la capacidad de Colab de soportar LaTeX, el cual es un lenguaje para generación de expresiones matemáticas. Si deseas conocer la sintaxis de LaTeX puedes visitar su documentación en latex-project.org o visitar wikibooks.org, sin embargo, lo más recomendable es que utilices una herramienta en línea como el de tutorials.point.com, latexeditor.lagrida.com, o utilizar un servicio como Gemini, ChatGPT, o Claude.

Para usar LaTeX en Colab solo deberás colocar la sintaxis entre el signo «$». Si deseas que estén centradas, debes utilizar dos símbolos $$, como se muestra en la celda –C8–:

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Celdas de código

Ahora pasemos a revisar algunos detalles de las celdas código.

Instalación de librerías/bibliotecas

Algo fundamental que debes tener en cuenta a la hora de utilizar Colab, es que ya hay algunas bibliotecas de Python instaladas, por lo que no es necesario preocuparse por ello al momento de utilizar las más populares. Por ejemplo, si vas a la celda –C9– y la ejecutas, podrás notar que el código corre sin problemas:

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Pero si ejecutas la celda –C10–, obtendrás el siguiente error:

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Esto sucede porque la biblioteca mlektic no está instalada de forma nativa en Colab. Para este caso, la puedes instalar utilizando !Pip como se muestra en la celda –C11–:

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!Pip es generalmente la manera más común y sencilla de instalar librerías, pero puedes consultar otras formas de hacerlo en este notebook de Colab.

Autocompletado

A estas alturas tal vez ya lo hayas notado. Google Colab, al igual que varios entornos de desarrollo integrados, muestra sugerencias de autocompletado conforme escribes código. Por ejemplo, si creas una celda debajo de la celda –C11–, y escribes print, seguro te aparecerá una sugerencia como esta:

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Si presiones la tecla tabulador una o dos veces, verás que esto se autocompleta con el código sugerido:

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Esto puede ser de mucha utilidad para agilizar el trabajo de escritura de código.

Asistente Gémini

Seguro también ya habrás notado que Colab ofrece la ayuda de Gemini, la LLM de Google, como asistente para la configuración de código.

Probablemente notaste que cada vez que creas una celda de código aparece la siguiente leyenda:

image 26

Para utilizar el asistente de Google solo debes presionar en donde dice <<generar>>:

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Y escribir tu consulta:

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En este caso, he solicitado crear una gráfica de barras utilizando la librería Matplotlib y he dado clic en <<Generar>>, lo cual creó el siguiente código en la celda –C12–:

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Al ejecutarlo se obtiene lo siguiente:

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Esta herramienta es muy útil, pero también puede ser (muy) imprecisa. Debes tomar precaución y utilizarla a consciencia; si la usas sin saber bien qué hace tu código, podría estar haciendo mal su trabajo y te podrían suceder dos cosas: o no sabes cómo solucionarlo, o no te das cuenta de que está mal.

Tablas interactivas

Por último, en cuanto a celdas de código, veremos cómo visualizar tablas de manera interactiva. Colab permite esto al realizar la impresión de una tabla generada con la librería Pandas como sigue:

Al ejecutar la celda –C13– podrás notar que se genera una tabla:

image 33

Puedes utilizar las opciones presentadas del lado derecho para interactuar con la tabla:

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Da clic en el primer ícono para obtener la siguiente vista:

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Esta te permitirá que interactúes con los datos, filtrando, navegando y ordenando estos.

Puedes consultar más características de las tablas interactivas en este notebook de Colab.

Ahora da clic en el segundo ícono, esto mostrará algo como lo siguiente:

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Esta opción utiliza IA para sugerirte gráficas de los datos contenidos en las tablas. Si crees que alguna es de utilidad, da clic en ella y se generará el código de manera automática:

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Finalmente, si das clic en el último ícono, aparecerá lo siguiente:

image 40

A pesar de que aparece el mensaje «Suggest a plot» puedes solicitar diferentes acciones a realizar sobre la tabla. Yo he escrito lo siguiente:

image 41

Y he obtenido el código de la celda –C14–:

image 43

Nota que estos resultados no te saldrán iguales a como lucen en las imágenes al ejecutar las celdas, ya que los valores de la tabla se generan de forma aleatoria.

Te recomiendo hacer tus propios experimentos con la tabla generada en nuevas celdas de código.

Funciones generales

Con esto que hemos visto hasta ahora es seguro que puedes crear libretas de Colab con una organización y atractivo visual considerables. Los siguientes puntos hablarán sobre generalidades que pueden ser desde relativamente básicas, hasta ayudarte a culminar un trabajo más especializado.


Con esto que hemos visto hasta ahora ya tienes más que suficiente para poder utilizar Colab eficazmente para el curso. Si deseas saltarte esta parte o volver a consultarla más tarde, ve al final del tutorial dando clic aquí.


Almacenamiento e historial de versiones

Comenzaremos hablando sobre la barra de herramientas que tienes a disposición en la parte superior de tu espacio de trabajo:

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En el primer menú (<<Archivo>>), encontrarás las opciones de almacenamiento, historial de versiones y otras funciones más:

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A continuación, se detallan las funciones de cada opción desplegada en el menú <<Archivo>> de Google Colab:

  • Ubicar en Drive: Muestra la ubicación del notebook actual dentro de Google Drive (que es donde siempre se almacenan).
  • Abrir en modo de sitio de pruebas: Permite abrir el notebook en un entorno aislado para pruebas, útil para evitar afectar el entorno principal.
  • Nuevo notebook en Drive: Crea un nuevo notebook en tu Google Drive.
  • Abrir bloc de notas (Ctrl+O): Abre un archivo de notebook existente desde Google Drive o desde tu equipo.
  • Subir notebook: Permite subir un archivo de notebook desde tu computadora a Google Colab.
  • Renombrar: Cambia el nombre del notebook actual.
  • Mover: Mueve el notebook a otra carpeta dentro de Google Drive.
  • Mover a la papelera: Envía el notebook a la papelera de reciclaje en Google Drive.
  • Guardar una copia en Drive: Guarda una copia del notebook actual en tu Google Drive.
  • Guardar una copia como Gist en GitHub: Guarda una copia del notebook como un Gist en GitHub.
  • Guardar una copia en GitHub: Guarda una copia del notebook en un repositorio de GitHub.
  • Guardar (Ctrl+S): Guarda los cambios realizados en el notebook actual.
  • Guardar y fijar revisión (Ctrl+M S): Guarda el notebook y marca esta versión como una revisión, creando un punto de restauración.
  • Historial de revisión: Muestra el historial de cambios y revisiones realizadas en el notebook.
  • Descargar: Ofrece varias opciones para descargar el notebook en diferentes formatos (por ejemplo, .ipynb, .py, .html).
  • Imprimir (Ctrl+P): Imprime el notebook actual o lo guarda como PDF.

Edición e inserción de bloques

Para abordar estas opciones, describiré los menús «Editar» e «Insertar» de la barra de herramientas, comenzando por el menú para edición de bloques:

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Funciones del menú «Editar» de Colab:

  • Deshacer inserción de la celda (Ctrl+M Z): Revierte la última acción de inserción de una celda, restaurando el estado anterior.
  • Rehacer (Ctrl+Shift+Y): Rehace la última acción que fue deshecha.
  • Seleccionar todas las celdas (Ctrl+Shift+A): Selecciona todas las celdas del notebook, facilitando operaciones en masa como cortar o copiar.
  • Cortar celda o selección (Ctrl+M X): Elimina la celda o selección actual y la guarda en el portapapeles para pegarla en otra ubicación.
  • Copiar celda o selección (Ctrl+M C): Copia la celda o selección actual al portapapeles sin eliminarla del documento.
  • Pegar (Ctrl+M V): Pega el contenido del portapapeles en la ubicación actual.
  • Borrar las celdas seleccionadas (Ctrl+M D): Elimina las celdas que están seleccionadas actualmente en el notebook.
  • Buscar y reemplazar (Ctrl+H): Abre una herramienta para buscar texto dentro del notebook y, si se desea, reemplazarlo por otro texto.
  • Buscar siguiente (Ctrl+G): Salta a la siguiente coincidencia de la búsqueda actual dentro del notebook.
  • Buscar anterior (Ctrl+Shift+G): Salta a la coincidencia anterior de la búsqueda actual dentro del notebook.
  • Configuración del notebook: Abre un panel de configuración para ajustar varias opciones del notebook, como el tipo de entorno de ejecución, etc.
  • Borrar todos los resultados: Limpia todos los resultados de ejecución de celdas en el notebook, dejando solo el código sin los outputs generados.

Proseguimos con el de inserción:

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Las funciones del menú Insertar de Colab son:

  • Celda de código (Ctrl+M B): Inserta una nueva celda de código en el notebook. Estas celdas se utilizan para escribir y ejecutar código en Python u otros lenguajes soportados.
  • Celda de texto: Inserta una nueva celda de texto (Markdown). Estas celdas se utilizan para agregar texto descriptivo, títulos, listas, enlaces, imágenes, y otros elementos de formato dentro del notebook.
  • Celda de encabezado de la sección: Inserta una celda de texto con formato de encabezado, útil para dividir el notebook en secciones con títulos destacados.
  • Celda de código temporal (Ctrl+Alt+N): Inserta una celda de código que puede ser utilizada de manera temporal. Es similar a una celda de código normal, pero generalmente se usa para pruebas rápidas o código que no se planea mantener en el documento final.
  • Fragmentos de código (Ctrl+Alt+P): Inserta fragmentos de código predefinidos, facilitando la reutilización de código común sin tener que escribirlo desde cero.
  • Agregar un campo de formulario: Inserta un campo de formulario en el notebook, que puede ser utilizado para interactuar con el código de manera dinámica (por ejemplo, seleccionar valores, ingresar texto, etc.).

Entorno de ejecución

La configuración y administración del entorno de ejecución en Colab es sumamente importante, te permitirá gestionar las ejecuciones de las celdas y los recursos de cómputo:

image 48

Las funciones que ofrece el menú de entorno de ejecución de Colab son:

  • Ejecutar todo (Ctrl+F9): Ejecuta todas las celdas del notebook desde el principio hasta el final, en orden.
  • Ejecutar celdas anteriores a la seleccionada (Ctrl+F8): Ejecuta todas las celdas que están antes de la celda actualmente seleccionada, en orden.
  • Ejecutar la celda enfocada (Ctrl+Enter): Ejecuta la celda que está actualmente seleccionada o enfocada sin avanzar a la siguiente celda.
  • Ejecutar selección (Ctrl+Shift+Enter): Ejecuta el código que está seleccionado dentro de una celda. Si no hay nada seleccionado, ejecuta toda la celda.
  • Ejecutar celda seleccionada y siguientes (Ctrl+F10): Ejecuta la celda seleccionada y todas las celdas que vienen después de ella.
  • Interrumpir la ejecución (Ctrl+M I): Detiene la ejecución del código en todas las celdas, útil si un proceso está tomando demasiado tiempo o si quieres detener la ejecución por cualquier motivo.
  • Reiniciar la sesión (Ctrl+M .): Reinicia el entorno de ejecución del notebook, borrando todas las variables, archivos temporales y procesos en memoria, pero sin ejecutar nuevamente las celdas.
  • Reiniciar la sesión y ejecutar todas las celdas: Reinicia el entorno de ejecución y luego ejecuta todas las celdas desde el principio, útil para garantizar que el código funcione desde un estado limpio.
  • Desconectar y borrar el tiempo de ejecución: Desconecta el entorno de ejecución, liberando los recursos y borrando toda la memoria asociada.
  • Cambiar tipo de entorno de ejecución: Permite cambiar el tipo de entorno de ejecución, como usar un entorno con GPU, TPU, o cambiar la versión de Python.
  • Administrar sesiones: Muestra las sesiones de ejecución actuales y permite administrarlas, como desconectar sesiones activas.
  • Ver recursos: Muestra los recursos disponibles y utilizados por el entorno de ejecución actual, como CPU, RAM, y disco.
  • Ver registros del entorno de ejecución: Muestra los registros o logs del entorno de ejecución, útil para depuración y monitoreo.

De estas opciones, me parece importante hacer énfasis en <<Cambiar tipo de entorno de ejecución>>, la cual abrirá la siguiente ventana:

image 51

Sobre estas configuraciones puedes seleccionar entre lo siguiente:

  • Tipo de entorno de ejecución:
    • Selecciona la versión de Python que deseas usar en tu notebook. En este caso, está seleccionado Python 3.
  • Acelerador de hardware:
    • CPU: Utiliza el procesador central (CPU) de la máquina para ejecutar el código. Esta es la opción predeterminada.
    • T4 GPU: Selecciona esta opción para utilizar una GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) NVIDIA T4, lo cual es útil para tareas que requieren procesamiento paralelo, como el entrenamiento de modelos de machine learning.
    • A100 GPU: Esta es una opción para utilizar una GPU NVIDIA A100, que es más potente y se considera una opción premium, pero está desactivada aquí.
    • L4 GPU: Otra opción de GPU disponible en ciertos planes, pero desactivada en esta configuración.
    • TPU v2: Selecciona esta opción para utilizar una TPU (Unidad de Procesamiento Tensor), que está optimizada para tareas de machine learning, especialmente aquellas que utilizan TensorFlow.
  • Acceso a GPU premium:
    • Si necesitas una GPU de mayor rendimiento (como la A100), puedes adquirir unidades de procesamiento adicionales a través de la opción que te lleva a comprar GPU premium.

Herramientas y configuración

En última instancia, tenemos las opciones de herramientas y configuración del menú <<Herramientas>>:

image 49

Las funciones ofrecidas en el menú <<Herramientas>> son las siguientes:

  • Paleta de comandos (Ctrl+Shift+P): Abre una paleta de comandos que permite acceder rápidamente a una amplia variedad de acciones y comandos dentro de Google Colab, similar a la funcionalidad de «Command Palette» en editores de texto como Visual Studio Code.
  • Configuración: Abre la configuración del notebook donde puedes ajustar preferencias como el tema, el tamaño de fuente, el tipo de entorno de ejecución, y otras opciones relacionadas con la apariencia y el comportamiento del entorno.
  • Combinaciones de teclas (Ctrl+M H): Muestra una lista de las combinaciones de teclas (atajos) disponibles en Google Colab, facilitando la ejecución rápida de comandos mediante el teclado.
  • Diferencias entre cuadernos: Compara dos versiones de un notebook para mostrar las diferencias entre ellas. Esta herramienta es útil para ver qué cambios se han realizado en diferentes revisiones o versiones del mismo notebook.

Sobre estas últimas, te recomiendo explorar las opciones de configuración existentes en Colab, las cuales podrás explorar al dar clic en «Configuración», que hará aparecer la siguiente ventana:

image 50

Panel de apoyo

Pasemos finalmente a hablar sobre el panel que encuentras en la parte superior izquierda de Colab:

image 52

Aquí encontrarás los siguientes elementos:

índice

Esta opción muestra el índice de la libreta que se genera de forma automática conforme las secciones añadidas:

image 53
Búsqueda

Permite la búsqueda y/o reemplazo de cadenas de texto.

image 54
Variables

Muestra información de las variables creadas por el código ejecutado.

image 55
Secretos

Almacena valores privados que necesites cargar a tu código de manera segura.

image 56
Archivos

Gestiona los archivos almacenados durante la sesión. Además, permite realizar una conexión a los archivos almacenados en tu cuenta de Google Drive.

image 57

Tutorial terminado

Así concluimos este tutorial de Colab, si deseas obtener más información sobre sus funciones y actualizaciones puedes consultar los siguientes recursos:

Las prácticas embebidas en nuestras travesías para aprender machine learning solo consisten en que leas las instrucciones y ejecutes los fragmentos de código, lo que significa que con esta introducción, y un poco de interacción que hayas tenido con la plataforma, es más que suficiente para que puedas comenzar a correr los programas en tu navegador, ya sea los míos, o cualquier otro que encuentres compartido en línea. Además, puedes usarlo para generar tus propios códigos y enviarlos a otras personas.

Familiarizarte con un servicio como este es sin duda un gran paso hacia adelante en tu formación en ciencia de datos.

ObtencionCB

Equipaje listo

Teniendo a la mano Google Colab y los ánimos encendidos, podemos comenzar nuestro primer recorrido en los dominios del machine learning.

D1 CB 2
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