Colab es un servicio alojado de notebooks de Jupyter que no requiere instalación para usarlo y brinda acceso sin costo a recursos informáticos, incluidas GPUs y TPUs. Colab es ideal para el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la educación.

Sí. Colab es un producto sin costo.

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.

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:

• hosting de archivos, entrega de contenido multimedia o cualquier otro servicio web no relacionado con el procesamiento interactivo en Colab
• descargar torrents o compartir archivos entre pares
• conexión a proxies remotos
• minería de criptomonedas
• ejecutar ataques de denegación del servicio
• piratería informática de contraseñas
• usar múltiples cuentas para evitar restricciones de acceso o de uso de recursos
• crear deepfakes

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:

• control remoto como shells de SSH o escritorios remotos
• omitir la IU del notebook para interactuar principalmente con una IU web
• entrenamiento de ajedrez
• ejecutar trabajadores de computación distribuidos.

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.

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.

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.

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 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.

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

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.

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.

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).

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.

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 es excesiva. Evita almacenar miles de elementos en la carpeta principal "Mi unidad". Si almacenas más de diez mil elementos en el directorio raíz, es posible que se produzca un error de activación.
Si se produce este problema, intenta mover a subcarpetas los archivos y carpetas sueltos de "Mi unidad". No obstante, cada carpeta no debe contener más de diez mil elementos.
Puede producirse un problema similar durante la lectura de otras carpetas después de una drive.mount() correcta. El acceso a los elementos de una carpeta que contenga muchos elementos puede provocar errores como OSError: [Errno 5] Input/output error. 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.
Además, puedes probar usar DagsHub Storage, una alternativa a Google Drive que está diseñada para trabajar con conjuntos de datos grandes y aprendizaje automático, y suele ser más escalable y confiable para el tipo de flujos de trabajo comunes en Colab. Obtén más información en la documentación o consulta el notebook de ejemplo. DagsHub es un servicio de terceros que no está afiliado a Google.

Es posible que los archivos almacenados en Google Drive se almacenen en una región distante a la de tu entorno de ejecución de Colab. Para maximizar el rendimiento, reduce las operaciones de lectura y escritura de Drive. Ten en cuenta que las operaciones en las carpetas activadas con drive.mount() dependen del entorno de ejecución de Colab. Si intentas mover archivos de una carpeta a otra mediante Colab y la operación se interrumpe, es posible que pierdas todos los datos en tránsito.

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.

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:

• Copiar el archivo usando drive.google.com y no compartirlo con muchos usuarios para que estos no agoten sus límites.
• Evitar hacer muchas lecturas pequeñas de E/S y optar en cambio por copiar datos desde Drive a la VM de Colab en un formato de archivo (p. ej., archivos .zip o .tar.gz) y desarchivar los datos de forma local en la VM en vez de en el directorio de Drive activado.
• Esperar un día hasta que se restablezcan los límites de cuota.

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.

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.

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.

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

Puedes acceder a GPUs premium sujetas a disponibilidad a través de la compra de uno de nuestros planes de pagos aquí.

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

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.

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.

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.

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.

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

Los usuarios de algunas configuraciones regionales tienen acceso a estas funciones.

Algunas funciones de IA están disponibles durante un tiempo limitado para los usuarios que no tienen suscripción.

Solo los usuarios de algunas configuraciones regionales tienen acceso a las funciones de programación con IA. Para acceder a las funciones de programación con IA, comprueba lo siguiente:

• Confirma que la edad seleccionada para tu cuenta es "mayor de 18 años".

Las opciones de autocompletado basado en IA aparecerán a medida que escribas. Tanto la generación de código a partir de lenguaje natural como el chatbot tienen botones visibles ("Generar" y "Gemini"). Si no ves ninguno de esos botones y confirmaste que cumples con los requisitos para tener acceso, envía tus comentarios en la opción del producto correspondiente ("Ayuda > Enviar comentarios"). Si quieres obtener una respuesta por correo electrónico, selecciona la casilla "Es posible que te enviemos correos electrónicos con más información o actualizaciones".

Además, la generación de código está disponible por un tiempo limitado para usuarios que no tienen suscripción.

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.

Usa el chatbot de Gemini en Colab únicamente para hacer preguntas relacionadas con Colab o con la programación en Colab. Si quieres hacerle una pregunta sobre otro tema a un chatbot, recomendamos usar Gemini para consultas genéricas (y preguntas sobre otros lenguajes como Java).

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

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.

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".

Si quieres inhabilitar la programación con IA en Colab, ve al menú Herramientas, selecciona Configuración y, luego, Asistencia de AI.

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

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.

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.

La función Generar de la celda de código brinda ayuda en contexto para crear fragmentos de código para ti. El código se genera a partir de tu instrucción y del contenido cercano del notebook para brindarle contexto al modelo.

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

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

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.

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.

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

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.

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:

• En Firefox, sigue los pasos indicados en los documentos de asistencia de Firefox para configurar la fuente "Monoespaciada".
• En Chrome, ve a "chrome://settings/fonts" y modifica la sección denominada "Fuente de ancho fijo".

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

Puedes encontrar las Preguntas frecuentes en la página de registro.

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.

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".