Google Colab 中的本地运行时和托管运行时有啥区别?

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【中文标题】Google Colab 中的本地运行时和托管运行时有啥区别?【英文标题】:What is the difference between local runtime and hosted runtime in Google Colab?Google Colab 中的本地运行时和托管运行时有什么区别? 【发布时间】:2019-05-22 12:25:29 【问题描述】:

我刚开始在我的一个项目中使用 Google Colab。我在网页上看到一个“连接”按钮,显示在我面前的是两个选项:

    连接到托管运行时 连接到本地运行时

谁能解释这两者的含义以及它如何影响我的项目?我没有找到任何相关的有用文档。

【问题讨论】:

问题与machine-learning 无关(google-colaboratory 有一个特定标签) - 请不要向标签发送垃圾邮件(已删除)。 【参考方案1】:

托管运行时在 Google Cloud 中的新机器实例上运行。您无需设置任何硬件。但是每次使用时可能都需要安装几个库。

本地运行时在您家中的机器上运行。您需要安装 Python、Jupyter 并设置一些转发。如果您有大量数据要在本地处理,或者您有自己强大的 GPU 可供使用,这将非常有用。

在大多数情况下,我使用托管运行时。

【讨论】:

以上是关于Google Colab 中的本地运行时和托管运行时有啥区别?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

google colab 使用本地运行时并且未检测到本地 gpu

将 Google Colab 与本地运行时连接时出错

Google Colab:从本地上传 Pytorch 模型后“无法连接到运行时”

使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu?

在 Google Colab 笔记本中运行 localhost 服务器

Google colab 上的结果与本地结果不同