使用 Colab GPU 在本地运行 ML 程序答案

【问题标题】：Run a ML program locally using the Colab GPU使用 Colab GPU 在本地运行 ML 程序
【发布时间】：2021-06-08 13:59:21
【问题描述】：

我有一台联想电脑，但没有安装 GPU。所以当我运行一个用 python 编写的机器学习程序时，它会在我的本地 CPU 上运行它。我知道 Colab 免费为我们提供了 GPU。要使用它，我需要从我的 ML 程序中获取所有 python 文件的内容并将其放入这个 Colab 笔记本中。在这一点上不是很方便。是否可以直接使用 Colab GPU 在我的计算机上以任何方式运行我的 ML 程序，而无需直接使用 Colab Notebook。

编辑

请注意，我不想在 Jupiter Notebook 上工作。我想在 Visual Studio Code 中工作并直接在 Colab GPU 上而不是我的 CPU 上运行代码

【问题讨论】：

标签： python google-colaboratory

【解决方案1】：

可以运行。看看这篇文章

https://amitness.com/vscode-on-colab/

和

https://github.com/abhi1thakur/colabcode

【讨论】：

【解决方案2】：

我不知道。 Colab 的 GPU 和 notebook 在 Google 的计算机上运行。您的本地 jupyter notebook 仅在您的计算机上运行，并且无法与 Google 的计算机通信。这不是物理限制或任何东西。只是以前没有人集成过它们。

但是，为了快速传输，您可以做的是为所有文件创建一个 git 存储库，将它们提交到 GitHub，然后将它们拉到 colab 的笔记本中。它相对较快，同步良好，可用作备份。

【讨论】：

【解决方案3】：

请注意，我不想在 Jupiter Notebook 上工作。我想在 Visual Studio Code 中工作并直接在 Colab GPU 上而不是我的 CPU 上运行代码

不，不可能。

更新原因： Colab 本身就是一个 jupyter notebook，你不能拿走机器资源来链接到你的 pc 并与它一起使用其他软件。如果可能的话，人们已经滥用它并将其用于挖掘加密货币、运行重负载程序等。

Colab 是 Google 的一款免费产品，用于向您介绍他们的云计算服务。这意味着 colab 有其自身的局限性

“Colab 资源没有保证也不是无限的，使用限制有时会波动。” -Colab 常见问题解答

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【讨论】：