Google Colab: Recursos Limitados y Alternativas

¿Qué es Google Colab?

Google Colab (o Google Colaboratory) es un entorno de notebooks en la nube que te permite ejecutar código en Python sin necesidad de instalar nada en tu computadora. Es ideal para aprender, experimentar y realizar proyectos pequeños o medianos con acceso gratuito a GPUs y TPUs.

Sin embargo, Colab tiene recursos limitados, lo que significa que:

• No puedes usar todo el poder de una supercomputadora.
• El tiempo de ejecución de las máquinas es limitado.
• Puede desconectarte automáticamente si estás inactivo o consumes demasiada memoria.

🔴 Limitaciones de Google Colab

1. RAM y CPU Limitadas

   • En la versión gratuita, obtienes alrededor de 12 GB de RAM y una CPU virtual moderada.
   • Si consumes demasiada memoria, el notebook se puede reiniciar y perderás todo lo que no hayas guardado.

2. Tiempo de Ejecución Máximo

   • Las sesiones en Google Colab no son permanentes.
   • Si dejas de usar el notebook por un tiempo o ejecutas procesos largos, Google puede cerrarlo automáticamente.

3. Acceso Restringido a GPU y TPU

   Puedes usar una GPU para acelerar cálculos con TensorFlow o PyTorch, pero el acceso no siempre está garantizado. Si muchas personas están usando Colab al mismo tiempo, podrías no obtener una GPU disponible.

   Si quieres verificar si tienes una GPU activada, sigue estos pasos:

   • Abre un notebook en Google Colab.

   • Crea una nueva celda de código.

   • Escribe el siguiente comando y ejecútalo (presionando Shift + Enter o haciendo clic en el botón de "Ejecutar"):

   1!nvidia-smi

   Si una GPU está habilitada, verás información sobre el modelo y uso de la tarjeta gráfica. Si no aparece nada o ves un error, significa que Colab no te asignó una GPU en esa sesión.

4. Pérdida de Datos si Reinicias el Entorno

   • Si el entorno se desconecta o se reinicia, todo lo que estaba en la memoria (variables, modelos, archivos temporales) se pierde.
   • Para evitar esto, guarda tus archivos importantes en Google Drive o descárgalos a tu máquina.

✅ Soluciones y Alternativas

Guardar Archivos en Google Drive

Para evitar perder archivos cuando se reinicia Colab, puedes conectarlo a tu Google Drive.

¿Cómo conectar Google Colab con Google Drive?

• Abre un notebook en Google Colab.

• Crea una nueva celda de código y ejecuta el siguiente comando:

1from google.colab import drive
2drive.mount('/content/drive')

Lo que hace este codigo es:

• Importa el módulo de Google Colab necesario para interactuar con Google Drive.
• Monta tu Google Drive en la carpeta /content/drive, permitiendo el acceso a tus archivos directamente desde el notebook.
• Despues de ejecutar este comando, se abrirá una ventana pidiéndote permiso para acceder a tu Google Drive.
• Debes autorizar el acceso seleccionando tu cuenta de Google y copiando un código de autorización.
• Una vez autenticado, podrás ver tu Drive en la ruta /content/drive/My Drive/.

Trabajar en tu propia computadora

Si necesitas más recursos o tiempo ilimitado, considera instalar Jupyter Notebook o usar un entorno local como Anaconda. Los pasos para instalar Jupyter Notebook en tu PC serían:

• Descarga e instala Anaconda desde https://www.anaconda.com/.

• Abre Anaconda y ejecuta:

1jupyter notebook

• Se abrirá tu navegador con un entorno similar a Google Colab, pero usando los recursos de tu PC.

Google Colab Pro (Opcional, pero de Pago)

Si necesitas más RAM o acceso garantizado a GPUs, Google ofrece Colab Pro (de pago), que te da mejores recursos y más tiempo de ejecución.

💡 Google Colab es excelente para pruebas rápidas y proyectos pequeños, pero si necesitas más poder de cómputo, lo mejor es trabajar en tu propia computadora o en servidores más potentes.