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逆向工程:揭示Google Colab未公开的秘密

来源|Open Source Data Science Tools 翻译|程浩源 Google Colaboratory,简称 “Colab” ,是一个免费的Jupyter notebook云平台。Colab 不仅可以为用户提供 Python 和 R notebooks 的运行环境,而且还允许用户免费共享部分 GPU 和 TPU 资源。 对于负责在 Jupyter Notebook 编程的数据科学家来说,Colab早已成为了默认的运行环境。然而,将 Colab 的算力运用到除 Jupter Notebooks 以外的其他应用,则是一件极其困难的事。 对于那些想生产模型,并将其带出Notebook阶段的机器学习工程师而言,这样的问题尤为明显。虽然 Notebooks 非常适合用来探索,但将它与训练过程编入正式流水线的高级MLOps工具一起使用时,效果不佳。 在遇到类似问题后,我决定不让 Colab 的局限性改变我的工作流程,而是尝试围绕我的工作流程去改变 Colab! 出于这个原因,今天我们将探究 Google Colab 的内部结构,并尝试稍微改变 Colab 的内置规则。需...

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