[Colab] 구글 Colab 사용법

목차

 

 

최근 머신러닝, 데이터 분석, 딥러닝 등 다양한 분야에서 파이썬을 활용한 실습이 활발히 이루어지고 있습니다. 이와 함께, 구글 Colab(Google Colaboratory)은 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경을 무료로 제공하여 손쉽게 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 오늘은 구글 Colab의 기본 사용법과 함께, 작업 중 필요한 데이터 파일을 쉽게 관리할 수 있도록 구글 드라이브 연동 방법을 소개하려고 합니다.

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1. 구글 Colab 소개

구글 Colab은 웹 브라우저만 있으면 어디서든 파이썬 코드를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다.

• 주요 특징
  • 무료 GPU 및 TPU 지원
  • 별도의 설치 없이 바로 사용 가능
  • 협업 및 공유가 용이한 문서 기반의 인터페이스
  • 라이브러리 사전 설치: TensorFlow, NumPy 등 주요 라이브러리 기본 제공

구글 계정만 있다면 누구나 쉽게 사용할 수 있으며, 파이썬 실습이나 데이터 분석을 위한 이상적인 플랫폼입니다.

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2. 구글 Colab 사용법

2.1 시작하기

1. 접속하기
   웹 브라우저에서 Google Colab에 접속합니다.
   https://colab.google/
2. 새 노트북 생성
   페이지 오른쪽 상단의 “New Notebook” 버튼을 클릭하여 새 프로젝트를 생성합니다.
   
   
3. 코드 셀 작성 및 실행
   • 새로운 코드 셀에 파이썬 코드를 작성합니다.
   • 셀 왼쪽에 있는 실행 버튼(재생 모양 아이콘)을 클릭하거나 Shift + Enter 키를 눌러 코드를 실행합니다.

colab.google

 

 

2.2 환경 설정 및 라이브러리 설치

필요한 파이썬 패키지가 있다면, 코드 셀에 !pip install 패키지명을 입력하여 설치할 수 있습니다.

(jupyter notebook 과 동일합니다.)

예를 들어, numpy와 pandas를 설치하고 싶다면 다음과 같이 작성합니다.

 

• Colab에서는 주요 라이브러리를 기본으로 제공하기 때문에 pandas 등 라이브러리 설치를 하지 않아도 됩니다.

!pip install numpy pandas

이처럼 Colab에서는 명령어 앞에 !를 붙여서 쉘 명령어를 실행할 수 있습니다.

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3. 구글 드라이브 연동

Colab에서 작업하다 보면 로컬 파일을 업로드하거나, 대용량 데이터 파일을 다루어야 하는 경우가 많습니다. 이때 구글 드라이브와 연동하면 파일 관리가 훨씬 편리해집니다.

3.1 드라이브 연동 방법

1. 드라이브 마운트 코드 실행
   아래 코드를 실행하면 구글 계정 인증 후 드라이브가 Colab에 마운트됩니다.
2. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')
3. 인증 절차 진행
   코드를 실행하면 인증 링크가 나타납니다. 해당 링크를 클릭한 후, 구글 계정으로 로그인하고 인증 코드를 복사하여 Colab에 붙여넣으면 드라이브가 성공적으로 마운트됩니다.

위 코드를 실행해서 연동할 수 있지만, 왼쪽 파일 탭을 클릭하여 드라이브 마운트를 클릭해서 연동할 수도 있습니다.

3.2 파일 접근 및 사용

드라이브가 마운트된 후에는 /content/drive/My Drive/ 경로를 통해 내 드라이브 파일에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, data.csv 파일을 읽으려면 다음과 같이 코드를 작성합니다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/data.csv')

이처럼 드라이브 연동을 통해 데이터 파일을 손쉽게 불러오거나 저장할 수 있으며, 대용량 파일도 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

 

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4. 마무리 및 활용 팁

구글 Colab은 파이썬 실습뿐 아니라 머신러닝 모델 학습, 데이터 전처리 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다. 특히 구글 드라이브 연동 기능을 사용하면, 로컬 환경에 구애받지 않고 언제 어디서나 작업한 결과물을 저장하고 공유할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.

• 협업: Colab 노트북은 다른 사람과 쉽게 공유 및 협업할 수 있습니다.
• 리소스 활용: GPU나 TPU를 무료로 사용할 수 있어, 대규모 모델 학습에도 적합합니다.
• 코드 저장: 작업 결과물을 드라이브에 저장하여 프로젝트 관리가 용이합니다.

여러분도 오늘부터 구글 Colab과 드라이브 연동 기능을 활용하여 파이썬 실습 및 프로젝트를 더욱 효율적으로 진행해 보세요!