Google Colab을 사용하려면
Chrome 같은 브라우저를 실행하고 https://colab.research.google.com/ 사이트에 방문해야만 한다.
그런데, Colab을 그냥 내 PC에 설치된 VS Code에서 바로 사용할 수 있다면 얼마나 편하고 좋을까 ?!
그 방법을 알아보자 !!!
[ Google Colab is Coming to VS Code ]
25년 11월 13일에 구글에서는 새로운 VS Code Extexsion을 공개했다.
- https://developers.googleblog.com/en/google-colab-is-coming-to-vs-code/
귀염뽀짝한 하트가 눈길을 붙잡네!? 😅
구글에서 공식 배포하고 있으면서 별이 4.5개나 되는 괜찮은 평가를 받고 있는 extension 이다.
- https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Google.colab
공개 발표만 하고 버려둔 프로젝트가 아니라
아직 상당히 활발하게 계속 기능 추가 등 개발이 이루어지고 있다.
[ Install ]
VS Code가 설치되어 있다면, 편하게 extension을 설치할 수 있다.
Marketplace에서 `colab` 검색해서 설치하면 끝이다.
Jupyter Notebook 파일 하나 만들어서 불러오면 바로 살펴볼 수 있다.
그런데, 바로 사용할 수 있는 것은 아니고
어떤 kernel을 사용할 것인지 선택을 먼저 해야 한다.
kernel이 뭐냐면 작성한 코드를 실행해주는 환경을 의미한다.
[ Kernel - Local ]
먼저, 내 PC에 설치된 kernel로 선택하는 것에 대해서 알아보자.
`Select Kernel`을 선택하면 나오는 메뉴에서 `Python Environments…` 항목을 선택하자.
`Create Python Environment` 항목을 선택하면 새로운 Python 가상환경을 구성하도록 해주지만,
지금은 일단 전역 환경(Global Environment)으로 되어 있는 Python을 선택하자.
Colab 환경에서는 ipykernel 패키지가 필요하다.
이렇게 하면 로컬 환경에서 Colab 인터페이스를 사용할 수 있게 되지만,
사실 우리가 원하는 것은 로컬 환경이 아니라 구글의 Colab 환경을 사용하려는 것이니... 😍
[ Kernel - Colab(CPU) ]
kernel 부분을 클릭하면 다시 Kernel을 선택하는 메뉴가 나온다.
`Select Another Kernel...` 항목을 선택하자.
`Colab`을 선택해보자.
`Auto Connect`를 선택해보자.
Colab 인증이 필요하기에 많은 팝업창들이 뜰 것이다. 진행하면 된다.
인증 및 권한 허용을 모두 마쳤으면, `Python 3(ipykernel)`을 선택하자.
지금 내가 선택한 것이 Colab 것인지 의심이 간다면,
kernel 부분을 선택하면 확인 된다.
어?! 그런데 사실 Colab을 사용하는 중요한 이유 중의 하나는 GPU를 사용해보기 위해서인데 ...
지금 환경은 CPU 환경인 것이다 !!!
[ Kernel - Colab(GPU) ]
GPU를 사용할 수 있는 Kernel로 바꿔보자.
Kernel 부분을 클릭 후 `Select Another Kernel...` 항목을 선택하자.
`Colab`을 선택
이번에는 `New Colab Server` 항목을 선택해야 한다.
`GPU - T4`를 차례대로 선택하면 된다.
이렇게 만들고 있는 server의 별칭을 지어주면 된다. 귀찮으면 그냥 바로 엔터 !
이렇게 만들어진 GPU server의 kernel을 선택해주면 된다.
`!nvidia-smi` 실행해보면 GPU가 붙어 있는 리소스임을 알 수 있다.
이제, 마음껏 GPU 가지고 놀면 된다 !!!
[ File in Colab ]
그런데, 가지고 놀던 중 이상한(?) 상황을 만나게 되었다.
Notebook이 있는 디렉토리에 같이 있는 파일을 인식을 못하는 것이다.
Notebook 파일이나 텍스트 파일은 현재 로컬에 위치하고 있지만
코드를 실행하고 있는 kernel은 원격에 있는 Colab의 것을 사용하고 있기에 맞지 않는 것이다.
[ Settings of Colab extension ]
Colab extension의 Settings 항목을 살펴보자.
아직 한창 개발 중이라서 그런 것인지 대부분의 옵션이 Experimental 항목이다.
Terminal, Uploading 항목을 활성화 하자.
[ Uploading ]
직관적이다 !
로컬에 있는 파일에 오른쪽 버튼 메뉴를 살펴보면, `Upload to Colab` 항목이 있다. 선택 !
이제는 정상 동작 한다.
정말 파일이 있는지 확인해보자.
기본 파일 위치는 `/content` 디렉토리 밑이다.
업로드 잘 되어 있는 것이 보인다.
[ Terminal ]
Colab에 있는 server의 terminal에 접근해보자.
상단에 있는 메뉴 버튼 중 가운데에 있는 `Colab`을 선택해보자.
팝업으로 나오는 메뉴 중 `Open Terminal` 항목을 선택해보자.
서버가 한 대 생겨버렸다 !!!
정말 괜찮은 extension을 하나 찾은 것 같다.
회사에서도 사용할 수 있으면 좋겠는데 ... 집에서라도 잘 갖고 놀아야겠다.
'Development Tools > IDE' 카테고리의 다른 글
| Web-IDE, Cloud-IDE (0) | 2021.11.03 |
|---|---|
| Remote VSCode Docker Image 만들기 (2) | 2021.07.28 |
| Visual Studio Code - ZSH & Font (VSCode ZSH Font) (0) | 2020.08.15 |
| Visual Studio Code for Python (VSCode Python 개발환경 만들기) (3) | 2020.08.14 |
| Web based Visual Studio Code (Online VSCode) (0) | 2020.08.12 |
