Sử dụng Google Colab với Tesla K80 GPU miễn phí

tutorial
google-colab

#21

Bạn lấy id file của bạn bằng cái click phải vô file trên drive-> Sao chép link chia sẻ


#22

Cái colab mỗi lẫn mở lại cái file mình viết lại phải chạy lại cái mout tới google drive à bạn?


#23

đúng rồi bạn, nó không lưu trạng thái kết nối với google drive đâu, chắc làm vậy để tránh trường hợp người A share dự án cho người B mà người B mò vào được drive người A.


#24

Bạn vào Cài đặt của trình duyệt Web chỉnh lại ngôn ngữ là Tiếng Anh lên trước Tiếng Pháp rồi F5 là được


#25

Mỗi lần muốn access với Drive lại phải chạy mấy câu lệnh để mount lại, mệt thật. Mà có phải lúc nào cũng chạy thành công mấy câu lệnh đâu. Em hay bị dính lỗi “E: unable to locate package google-drive-ocamlfuse”.


#27

Lỗi unable to locate package google-drive-ocamlfuse đó mình cũng bị nhưng k ảnh hưởng nhé, chạy được 2 câu lệnh tiếp theo là được r


#28

Google Colab thật ra (phần lớn) chỉ được phép dùng 0.5GB VRam của K80 thôi, nếu hên thì bạn có thể được 11.5Gb/12Gb (tỉ lệ rất thấp). Mà 0.5Gb Vram của K80 chỉ nhanh hơn Cpu 1 chút xíu nên nếu bạn nào có máy bàn có CPU i7 thì không cần dùng Colab làm gì :wink:


#29

Số liệu này làm sao biết được vậy bạn


#30

OK, bài viết rất hữu ích, nhưng đúng là tốc độ không khá gì mấy


#31

bạn đã chuyển sang GPU chưa, model của bạn như nào ? code của mình tốc độ nhanh hơn rất nhiều so với CPU


#32

Mình mới bắt đầu làm quen với Google Colab và đang bí ở bước add git hub vào bằng lệnh

! git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow Nó báo thành công nhưng ko thấy thư mục tensorflow đâu cả. Xin mọi người chỉ bảo ạ.


#33

Có 1 vấn đề với colab thế này bạn nào biết xin hướng dẫn mình giúp. Mình có 1 colab file dùng một số dữ liệu hình ảnh và video từ google drive. Giờ mình muốn chia sẻ file đó cho một đồng nghiệp của mình chạy thì anh ta không thể truy cập vào file trên google drive của mình. Các bạn có cách nào giải quyết vấn đề này xin chỉ giúp. Xin đừng bảo anh bạn mình reupload lên google drive của anh ta nhé:joy::joy:


#34

Mình chỉnh GPU và Python3 trên Collab cho tốc độ chạy nhanh hơn nhiều so với trên CPU laptop core i5 của mình. By the way, mình đang tìm hiểu thử về cách thuê GPU trên vast.ai Có bác nào đã chạy thử trên đấy chưa nhỉ?


#35

mình chưa add git vào kiểu này nhưng có thể do bạn chư refresh lại files directory bên trái… Nếu không được bạn có thể tải repository về máy và đẩy lên drive => không chậm hơn là bao


#36

Việc đó không làm được nhé, đó là cơ chế bảo mật của google tránh trường hợp người được share sửa code và truy cập vào drive của bạn trái phép


#37

Bạn có thể lấy 1 model nào đó chạy thử là biết mà, chú ý mục Freememory, nếu hên bạn sẽ được thế này: Capture Tuy nhiên, không phải lúc nào bạn cũng được 11GB free, nếu nhu cầu tăng lên, thì FreeMem lúc này sẽ về 0.5GB, tốc độ train giảm gần như là theo tuyến tính luôn :angry: Bạn có thể thấy hình trên, mình 60% trong khoảng 30 phút đầu, còn ~40% còn lại trong 3h30p :smiley:

Trên các trang như stackoverflow cũng nói rõ vấn đề này, về tốc độ thì mình có test với Core i7 3770k được ép xung ở 4.3Ghz, thì với 0.5GB free của K80 chỉ hơn khoảng 10-20% thôi, nên bạn nào có CPU mạnh ở máy bàn thì cứ xài, không cần dùng colab chi cho phức tạp :smile:


#38

Chào bạn,

Bạn có tài liệu lập trình python GPU ko @trungthanhnguyen0502. Mình cảm ơn bạn


#39

Bạn thử như thế này xem:

Mở GDrive với tài khoản của bạn có chứa thư mục DATA được dùng trong Collab. Bạn chia sẻ thư mục DATA đó cho bạn của bạn (chọn Share, nhập mail của đồng nghiệp của bạn vào).

Đối với đồng nghiệp của bạn, họ chỉ cần mở Collab, link đến GDrive của họ, sau đó thì access đến thư mục được share.

Tóm lại, tài khoản GDrive của ai thì người đó xài, chỉ có thư mục DATA là dùng chung thông qua tính năng Share.


#40

đã làm thử add git, và refresh lại vẫn không được. Sau đó tìm được hướng dẫn là dùng lệnh ls để xem thì thấy, nhưng vậy mình đoán nó ko tải về drive mà duyệt từ github luôn. Ví dụ; !pip install -q xlrd !git clone https://github.com/fastai/courses.git

!ls courses


#41

Em save model thì bị lỗi , mà rõ ràng em khai báo model dùng CNN của keras mà :frowning: