Colaboratory

Preguntas frecuentes

Conceptos básicos

¿Qué es Colaboratory?

Colaboratory, también llamado Colab, es un producto de Google Research. Colab permite que todos puedan escribir y ejecutar código arbitrario de Python en el navegador. Es ideal para aplicarlo en proyectos de aprendizaje automático, análisis de datos y educación. En términos técnicos, Colab es un servicio de notebooks de Jupyter alojados que no requiere instalación para usarlo y brinda acceso sin costo a recursos computacionales, incluidas GPU.

¿Realmente se puede usar sin costo?

Sí. Colab es un producto sin costo.

Parece demasiado bueno para ser cierto. ¿Qué limitaciones tiene?

Para brindar acceso a la mayor cantidad posible de estudiantes y grupos de bajos recursos en todo el mundo, Colab prioriza a los usuarios que programan de forma activa en notebooks. Colab también restringe las acciones que tengan un impacto negativo en otras personas o que estén asociadas con el incumplimiento de nuestras políticas contra el abuso. Consulta la sección ¿Qué actividades están restringidas en Colab? para obtener una lista de las acciones no permitidas. Los recursos de Colab no están garantizados ni son ilimitados y, en ocasiones, los límites de uso fluctúan. Esto es necesario para que Colab pueda brindar recursos sin costo. Para obtener más información, consulta los Límites de los recursos.

¿Qué actividades están restringidas en Colab?

Los entornos de ejecución administrados de Colab prohíben las acciones abusivas que tengan un impacto negativo en otros usuarios y las acciones asociadas con el incumplimiento de nuestras políticas. Los entornos de ejecución administrados de Colab no permiten lo siguiente:

Lamentablemente, no es posible proporcionar detalles más específicos sobre cómo nuestro sistema de detección de abuso funciona cuando las personas que actúan de mala fe tratan de aprovechar los subsidios de procesamiento que ofrece Colab.

Además de estas restricciones, y para brindar acceso a estudiantes y grupos de bajos recursos en todo el mundo, Colab prioriza a los usuarios que programan de forma activa en notebooks. No se permiten los siguientes servicios en entornos de ejecución de Colab administrados sin costo, sin un saldo positivo de unidades de procesamiento de Colab, y pueden finalizarse en cualquier momento sin advertencia:

Si quieres quitar estos tipos de restricciones, puedes comprar uno de nuestros planes pagados aquí, y debes mantener un saldo positivo de unidades de procesamiento. Es posible que no se finalicen todos los entornos de ejecución que coincidan con las descripciones. Cuando es posible, intentamos brindar apoyo para beneficiar a la comunidad global.

Puedes comprar recursos garantizados sin limitaciones de uso impuestas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tu propio procesamiento a través de un entorno de ejecución local bajo tu control. Ten en cuenta que la activación de Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no funcionará con estos enfoques.

¿Por qué mi entorno de ejecución de Colab se sigue finalizando de forma prematura?

Para brindar acceso a estudiantes y grupos de bajos recursos en todo el mundo, Colab prioriza a los usuarios que programan de forma activa en notebooks.

Por lo general, se finaliza el entorno de ejecución de los usuarios de nuestro nivel sin costo cuando intentan omitir la IU del notebook y usar una IU web en un entorno de ejecución administrado por Colab para la generación de contenido. Estas experiencias son impresionantes y populares, pero requieren un procesamiento intensivo y están fuera de nuestras prioridades para los usuarios de niveles sin costo, a quienes queremos ayudar en la programación.

Si quieres quitar estos tipos de restricciones, puedes comprar uno de nuestros planes pagados aquí.

Puedes comprar recursos garantizados sin limitaciones de uso impuestas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tu propio procesamiento a través de un entorno de ejecución local bajo tu control. Ten en cuenta que la activación de Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no funcionará con estos enfoques.

¿Cuál es la diferencia entre Jupyter y Colab?

Jupyter es el proyecto de código abierto en el que se basa Colab. Colab te permite usar notebooks de Jupyter y compartirlos con otras personas sin tener que descargar, instalar ni ejecutar nada en la computadora.

Cómo usar Colab

¿Dónde se almacenan mis notebooks y cómo puedo compartirlos?

Los notebooks de Colab se almacenan en Google Drive, pero también se pueden cargar desde GitHub. Los notebooks de Colab se pueden compartir del mismo modo que las Hojas de cálculo o los Documentos de Google. Simplemente haz clic en el botón para compartir en la parte superior derecha de cualquier notebook de Colab, o bien sigue las instrucciones para compartir archivos de Google Drive.

Si comparto mi notebook, ¿qué información se incluirá?

Si eliges esa opción, se compartirá todo el contenido del notebook (texto, código, resultados y comentarios). Para impedir que se guarde o comparta el resultado de las celdas de código, selecciona Editar > Configuración del notebook > Omitir el resultado de las celdas al guardar este notebook. De este modo, no se compartirá la máquina virtual que estés usando, incluidos las bibliotecas y los archivos personalizados que hayas configurado. Por lo tanto, es buena idea incluir celdas que instalen o carguen las bibliotecas o los archivos personalizados que requiera el notebook.

¿Puedo importar un notebook de Jupyter/IPython existente a Colab?

Sí. Selecciona la opción "Subir notebook" en el menú Archivo.

¿Cómo busco notebooks de Colab?

Puedes buscar notebooks de Colab con Google Drive. Si haces clic en el logotipo de Colab en la parte superior izquierda del notebook, se mostrarán todos los notebooks en Drive. También puedes buscar notebooks que hayas abierto recientemente en Archivo > Abrir notebook.

¿Dónde se ejecuta mi código? ¿Qué sucede con el estado de mi ejecución si cierro la ventana del navegador?

El código se ejecuta en una máquina virtual exclusiva para tu cuenta. Las máquinas virtuales se borran cuando están inactivas durante un tiempo prolongado y tienen una vida útil máxima determinada por el sistema de Colab.

¿Cómo puedo extraer mis datos?

Para descargar los notebooks de Colab que hayas creado en Google Drive, sigue estas instrucciones o accede al menú Archivo de Colab. Todos los notebooks de Colab se almacenan en el formato de notebook de Jupyter de código abierto (.ipynb).

¿Cómo puedo restablecer las máquinas virtuales en las que se ejecuta mi código y por qué algunas veces esta función no está disponible?

Debes seleccionar Tiempo de ejecución > Desconectar y borrar el tiempo de ejecución para que todas las máquinas virtuales administradas que se te asignaron regresen a su estado original. Esto puede ser útil en los casos en que el estado de una máquina virtual se ha vuelto inestable, p. ej., si se reemplazaron accidentalmente los archivos del sistema o se instaló software no compatible. Colab limita la frecuencia con la que puedes utilizar esta opción para evitar que se consuman demasiados recursos. Si un intento falla, vuelve a intentarlo más tarde.

¿Por qué drive.mount() a veces muestra el error "Se agotó el tiempo de espera"? ¿Por qué las operaciones de E/S en las carpetas activadas con drive.mount() a veces muestran error?

Es posible que se agote el tiempo de espera para las operaciones de Google Drive cuando la cantidad de archivos o subcarpetas de una carpeta sea excesiva. Si la carpeta principal "Mi unidad" contiene demasiados elementos sueltos, es probable que se agote el tiempo de espera cuando se intente activar la unidad. Tras varios intentos, podría lograrse activar la carpeta, ya que los intentos fallidos almacenan el estado parcial en la caché local antes de que se agote el tiempo de espera. Si se produce este problema, intenta mover a subcarpetas los archivos y las carpetas sueltos de "Mi unidad". Puede producirse un problema similar durante la lectura desde otras carpetas después de activar con éxito una unidad mediante drive.mount(). El acceso a los elementos de cualquier carpeta que contenga muchos elementos puede provocar errores, como OSError: [Errno5] Input/output error. De forma similar, para solucionar este problema, mueve los elementos sueltos a subcarpetas.
Ten en cuenta que quizás no alcance con mover archivos o subcarpetas a la Papelera para "borrarlos". Si eso no funciona, asegúrate de vaciar la Papelera también.

¿Por qué "Activar unidad de Drive" a veces inserta código en el notebook?

Si activas la unidad de Google Drive en Colab, los códigos en tu notebook tendrán acceso a los archivos en tu Google Drive. Por lo general es necesario que los usuarios otorguen este acceso de forma manual cada vez que se conectan a un nuevo tiempo de ejecución. Para ello deben agregar una celda de código al notebook. Esto garantiza que el usuario comprenda plenamente los permisos que se otorguen al notebook.
En algunos casos, solo requerimos la autorización de Google Drive una vez y volver a activar la unidad de Google Drive automáticamente durante las siguientes sesiones. Para proteger tus archivos, solo se permite esta acción cuando un notebook pasa múltiples verificaciones. Por ejemplo, cualquier notebook que haya editado otro usuario no activa automáticamente la unidad de Google Drive.

¿Por qué las operaciones de Drive a veces tienen errores debido a la cuota?

Google Drive aplica varios límites, incluidos el recuento de operaciones por usuario y por archivo, y las cuotas de ancho de banda. Si se exceden estos límites, se producirá un error de tipo Input/output error como se explica más arriba y se mostrará una notificación en la IU de Colab. Una causa habitual es acceder a un archivo compartido por muchos usuarios o acceder a demasiados archivos diferentes muy rápidamente. Las soluciones incluyen lo siguiente:

¿Por qué las operaciones de Drive a veces tienen errores debido a la cuota de almacenamiento?

Google Drive aplica un límite sobre la cantidad de datos que los usuarios pueden almacenar en él. Si las operaciones de Drive producen un error de tipo Input/output error y una notificación indica que se excedió la cuota de almacenamiento, borra algunos archivos usando drive.google.com y vacía la Papelera para recuperar espacio. Es posible que el espacio recuperado demore un tiempo hasta estar disponible en Colab.

Si deseas adquirir más espacio en Drive, visita Google Drive. Ten en cuenta que adquirir más espacio en Drive no aumentará la cantidad de espacio disponible en el disco de las VM de Colab. Para aumentar el espacio, puedes suscribirte a Colab Pro.

Límites de los recursos

¿Por qué los recursos no están garantizados en Colab?

Para brindar de forma oportuna GPU potentes a gran escala por un precio bajo, Colab necesita mantener la flexibilidad de poder ajustar los límites de uso y la disponibilidad del hardware de forma dinámica.

En la versión sin costo de Colab, el acceso a recursos caros, como las GPU, es muy limitado. Mientras que en la versión paga de Colab, tenemos el objetivo de brindar a nuestros usuarios un valor alto por su inversión.

Puedes comprar recursos garantizados sin limitaciones de uso impuestas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tu propio procesamiento a través de un entorno de ejecución local bajo tu control. Ten en cuenta que la activación de Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no funcionará con estos enfoques.

¿Cuáles son los límites de uso de Colab?

Colab puede brindar recursos sin costo en parte debido a que tiene límites de uso dinámicos que a veces fluctúan y a que no proporciona recursos garantizados ni ilimitados. Esto significa que los límites de uso generales, además de los períodos de tiempo de espera de inactividad, la vida útil de las VMs, los tipos de GPU disponibles y otros factores, varían con el tiempo. Colab no publica estos límites, en parte porque pueden variar con el tiempo.

Para obtener más potencia de procesamiento y entornos de ejecución más extensos, compra uno de nuestros planes pagados aquí. Estos planes tienen dinámicas similares, ya que es posible que la disponibilidad de recursos cambie con el tiempo. Los usuarios que pagan, pero cuyo saldo de unidades de procesamiento se agotó, volverán a las políticas y restricciones del nivel sin costo hasta que el saldo aumente.

Puedes comprar recursos garantizados sin limitaciones de uso impuestas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tu propio procesamiento a través de un entorno de ejecución local bajo tu control. Ten en cuenta que la activación de Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no funcionará con estos enfoques.

¿Qué tipos de GPU están disponibles en Colab?

Los tipos de GPU disponibles en Colab varían con el tiempo. Esto es necesario para que Colab pueda brindar acceso sin costo a los recursos.

Puedes acceder a GPU premium sujetas a disponibilidad mediante la compra de uno de nuestros planes de pagos aquí.

Si quieres acceder a hardware específico, explora Colab en GCP Marketplace.

¿Durante cuánto tiempo se pueden ejecutar los notebooks en Colab?

Colab prioriza el procesamiento interactivo. Los tiempos de ejecución agotarán el tiempo de espera si estás inactivo.

En la versión sin costo de Colab, los notebooks se pueden ejecutar durante 12 horas como máximo, según la disponibilidad y tus patrones de uso. Colab Pro, Pro+ y el pago por uso te ofrecen mayor disponibilidad de procesamiento según el saldo de tu unidad de procesamiento.

En general, los notebooks se pueden ejecutar durante 12 horas como máximo, según la disponibilidad y tus patrones de uso. Puedes experimentar una terminación del backend si agotas tus unidades de procesamiento disponibles en un plan Pro, Pro+ o de pago por uso.

Colab Pro+ admite la ejecución continua de código durante un máximo de 24 horas si tienes suficientes unidades de procesamiento. Los tiempos de espera por inactividad solo se aplican cuando finaliza la ejecución de código.

Puedes flexibilizar los límites de tiempo de ejecución y los tiempos de espera por inactividad si compras una VM dedicada en GCP Marketplace.

¿Cuánta memoria hay disponible en Colab?

En la versión sin costo de Colab, puedes acceder a VMs con un perfil de memoria de sistema estándar.

En las versiones pagas de Colab, puedes acceder a máquinas con un perfil de memoria de sistema alto sujeto a disponibilidad y al saldo de tu unidad de procesamiento.

Ten en cuenta que la memoria se refiere a la memoria del sistema. Todos los chips de GPU tienen el mismo perfil de memoria.

¿Cómo puedo aprovechar Colab al máximo?

Cierra las pestañas de Colab cuando termines tu trabajo y evita usar una GPU o memoria adicional cuando no sea necesario. De ese modo, reducirás la posibilidad de llegar a los límites de uso de Colab. Si alcanzas los límites, puedes comprar más procesamiento a través del pago por uso.

Para obtener más información sobre cómo aprovechar al máximo la versión paga de Colab, consulta el artículo Aprovecha al máximo tu suscripción a Colab.

Me apareció un mensaje que decía que mi GPU no estaba en uso. ¿Qué debo hacer?

Colab ofrece entornos de procesamiento acelerado opcionales, entre los que se incluyen GPU y TPU. Ejecutar el código en un entorno de ejecución de GPU o TPU no significa automáticamente que se esté usando una de esas unidades. Para evitar alcanzar los límites de uso de la GPU, te recomendamos que cambies a un entorno de ejecución estándar si no la estás usando. Selecciona Entorno de ejecución > Cambiar tipo de entorno de ejecución y establece el Acelerador de hardware en Ninguno.

Para ver ejemplos de cómo usar los entornos de ejecución de GPU y TPU en Colab, consulta los notebooks de ejemplo TensorFlow con GPU y TPU en Colab.

Programación con IA

¿Cómo puedo acceder a la programación con IA en Colab?

Estamos lanzando progresivamente funciones de programación con IA, como el autocompletado basado en IA, la transformación de lenguaje natural a código y un chatbot basado en los modelos de asistencia de programación más avanzados de Google.

Los usuarios con suscripciones pagadas de ciertas regiones ahora tienen acceso a estas funciones.

Además, la generación de código está disponible para los usuarios sin suscripción por un tiempo limitado.

Lamentablemente, no se admiten cuentas de Google Workspace en este momento. Estamos trabajando para habilitar las funciones para esos tipos de cuentas pronto.

¿Puedo confiar en las funciones de programación con IA en Colab para realizar trabajos con calidad de producción?

Colab puede ayudar con la programación y los temas relacionados, pero la programación con IA en Colab aún es experimental y asumes la responsabilidad por el uso de código o las explicaciones sobre programación. Debes ser prudente, y probar y revisar cuidadosamente todo el código en busca de errores y vulnerabilidades antes de implementarlo con confianza.

Si algún código generado está sujeto a una licencia de código abierto, Colab la citará.

¿Qué puedo preguntarle al chatbot de Colab AI?

Solo usa el chatbot de Colab AI para hacer preguntas relacionadas con Colab o con la programación en Colab. Si quieres hacerle una pregunta sobre otro tema a un chatbot, recomendamos Bard para búsquedas genéricas (y preguntas sobre otros lenguajes como Java).

¿Con qué lenguajes puede ayudarme Colab?

La programación con IA en Colab funciona mejor con Python y está optimizada para ese lenguaje.

¿Colab brinda respuestas precisas y seguras?

La programación con IA en Colab es experimental y es posible que algunas de las respuestas sean imprecisas, así que verifica las respuestas de Colab dos veces. Con tus comentarios, la programación con IA en Colab mejora día tras día.

Acelerar las ideas de las personas con IA generativa es muy emocionante, pero el proceso aún es reciente y la programación con IA es un experimento. Si bien Colab tiene controles de seguridad integrados y mecanismos claros para los comentarios de conformidad con nuestros principios de la IA, ten en cuenta que puede mostrar información y vínculos incorrectos o declaraciones ofensivas.

¿Cómo puedo enviar comentarios sobre una respuesta específica de IA?

Si recibes una respuesta de IA que no parrese segura, útil, precisa ni correcta por algún otro motivo, puedes informarnos al respecto enviando comentarios.

En la parte inferior derecha de la respuesta, haz clic en los íconos de "Me gusta" o "No me gusta".

¿Cómo desactivo la programación con IA en Colab?

Si quieres inhabilitar la programación con IA en Colab, ve a Configuración en el menú Herramientas y, luego, selecciona Colab AI.

Allí, podrás revocar tu consentimiento y ocultar las funciones de programación con IA.

¿Cómo y cuándo Colab cita fuentes en sus respuestas?

La programación con IA en Colab, al igual que otras experiencias independientes de LLM, tiene como objetivo generar contenido original y no replicar contenido existente en su totalidad. Diseñamos nuestros sistemas para limitar las probabilidades de que esto ocurra y seguiremos mejorando el funcionamiento de estos sistemas. Si Colab utiliza mucho contenido de una fuente de forma directa, cita esa fuente.

¿Qué datos se recopilan? ¿Cómo se usan?

Cuando usas funciones de IA generativa en Colab, Google recopila mensajes, código relacionado, resultados generados, información sobre el uso de funciones relacionadas y tus comentarios. Google usa estos datos para proporcionar, mejorar y desarrollar productos y servicios de Google, además de sus tecnologías de aprendizaje automático, incluidos los productos empresariales de Google como Google Cloud.

Para mejorar la calidad y nuestros productos, los revisores manuales pueden leer tus mensajes, los resultados generados, la información sobre el uso de funciones relacionadas y tus comentarios, además de agregarles notas y procesarlos. No incluyas información sensible (p. ej., confidencial) ni personal que pueda utilizarse para identificarte a ti o a otras personas en tus mensajes o comentarios. Tus datos se almacenarán de manera que Google no pueda saber quién los proporcionó y ya no se pueda cumplir con ninguna solicitud de eliminación. Además, se conservarán por un máximo de 18 meses.

¿Cuál es la diferencia entre la función Generar de la celda de código y el chatbot de Colab AI?

La función Generar de la celda de código proporciona ayuda en contexto para crear fragmentos de código para ti. El código se genera a partir de tus instrucciones y del contenido cercano del notebook para entregarle contexto al modelo.

El chatbot de Colab AI se puede usar para preguntas más generales sobre Python. Proporciona explicaciones junto con fragmentos de código.

Preguntas adicionales

¿Cuáles son los navegadores compatibles?

Colab funciona con la mayoría de los principales navegadores y se probó minuciosamente en las versiones más recientes de Chrome, Firefox y Safari.

¿De qué manera se relaciona con colaboratory.jupyter.org?

En 2014, trabajamos con el equipo de desarrollo de Jupyter para lanzar una versión anticipada de la herramienta. Desde entonces, Colab siguió evolucionando gracias al uso interno.

¿Qué ocurre con otros lenguajes de programación?

Colab se centra en brindar compatibilidad con Python y su ecosistema de herramientas de terceros. Estamos al tanto del interés de los usuarios en que la herramienta sea compatible con otros kernels de Jupyter (p. ej., R o Scala). Queremos ampliar la compatibilidad, pero no tenemos una fecha estimada.

Encontré un error o tengo una pregunta, ¿con quién me comunico?

Abre cualquier notebook de Colab. Luego, ve al menú Ayuda y selecciona "Enviar comentarios…".

¿Por qué se me pide que habilite las cookies de terceros?

Colab usa iframes HTML y service workers alojados en distintos orígenes para mostrar resultados enriquecidos de forma segura. Los navegadores requieren que se habiliten las cookies de terceros para usar service workers en iframes. En lugar de habilitar las cookies de terceros en todos los sitios, se puede ingresar a la configuración del navegador y permitir el siguiente nombre de host: googleusercontent.com.

¿Cómo puedo cambiar la fuente del editor?

Colab usa una fuente monoespaciada genérica para el editor. Puedes configurar qué familia de fuentes se usa como monoespaciada en la mayoría de los navegadores actuales. Estas son algunas comunes:

¿Colab es compatible con Python 2?

Python 2 ya no es compatible con Codelab. Para obtener información, consulta el artículo sobre cómo migrar código de Python 2 a Python 3.

¿Dónde puedo obtener más información sobre las versiones pagas de Colab?

Puedes encontrar las Preguntas frecuentes en la página de registro.

¿Cómo funciona la facturación para las versiones pagas de Colab?

La información de Colab Pro, Pro+ y el pago por uso, incluidos los precios y la forma en que se manejan las actualizaciones, se encuentra en la página de registro.

¿Cómo accedo a Colab con una cuenta de Workspace?

El administrador de tu organización gestiona el acceso a Colab para los usuarios de Workspace a través del control de activación y desactivación de Workspace.

Las organizaciones con Workspace for Education deben obtener el consentimiento parental para que los estudiantes menores de 18 años accedan a servicios adicionales con su cuenta de Google Workspace for Education. Puedes hacerlo con la plantilla de aviso. Asegúrate de incluir Colab en la lista de servicios adicionales.

Para obtener más información, lee el artículo de nuestro Centro de ayuda "Communicating with Parents and Guardians about Google Workspace for Education".