Colaboratory

Questions fréquentes

Les bases

Qu'est-ce que Colaboratory ?link

Colab est un service hébergé de notebooks Jupyter qui ne nécessite aucune configuration et qui permet d'accéder sans frais à des ressources informatiques, y compris des GPU et des TPU. Colab est particulièrement adapté au machine learning, à la data science et à l'enseignement.

Est-ce vraiment sans frais ?link

Oui. L'utilisation de Colab est sans frais.

Cela semble trop beau pour être vrai. Quelles sont les limites ?link

Afin de fournir un accès au plus grand nombre possible d'élèves et de groupes défavorisés dans le monde, Colab donne la priorité aux utilisateurs qui font activement de la programmation sur un notebook. Colab limite également les actions qui ont un impact négatif sur d'autres utilisateurs ou qui sont associées au contournement de nos règles de lutte contre les abus. Consultez Quelles activités sont limitées dans Colab ? pour consulter la liste des actions non autorisées. Les ressources de Colab ne sont pas illimitées, et l'accès n'est pas garanti. De plus, les limites d'utilisation sont susceptibles de fluctuer. Ces contraintes sont nécessaires pour maintenir un accès sans frais aux ressources de Colab. Pour plus de détails, consultez Limites de ressources.

Quelles activités sont limitées dans Colab ?link

Les environnements d'exécution gérés par Colab interdisent les actions abusives qui ont un impact négatif sur d'autres utilisateurs, ainsi que les actions associées au contournement de nos règles. Les éléments suivants sont interdits dans tous les environnements d'exécution gérés Colab :

Malheureusement, il n'est pas possible de fournir plus de détails sur le fonctionnement de notre système de détection des abus, car des acteurs malintentionnés tentent d'exploiter les subventions de calcul offertes par Colab.

En plus de ces restrictions et afin de fournir l'accès aux étudiants et aux groupes défavorisés dans le monde, Colab donne la priorité aux utilisateurs qui font activement de la programmation sur un notebook. Si vous ne disposez pas de solde d'unités de calcul positif, les éléments suivants sont interdits dans les environnements d'exécution gérés de la version sans frais, ces derniers pouvant être fermés à tout moment sans avertissement :

Vous pouvez supprimer ces types de restrictions en souscrivant l'un de nos forfaits payants sur cette page et en maintenant un solde d'unités de calcul positif. Il se peut que les environnements d'exécution correspondant aux descriptions ne soient pas tous fermés, dans la mesure où nous essayons autant que possible de soutenir la communauté mondiale.

Vous pouvez acheter des ressources dont l'accès vous sera garanti sans les limites d'utilisation imposées par Colab sur GCP Marketplace ou Colab Enterprise, ou utiliser vos propres ressources de calcul via un environnement d'exécution local que vous contrôlez. Notez que l'installation de Google Drive sur le système de fichiers en cours d'exécution ne fonctionne pas avec ces approches.

Pourquoi mon environnement d'exécution Colab continue-t-il de s'arrêter prématurément ?link

Pour permettre l'accès aux étudiants et aux groupes défavorisés dans le monde entier, Colab donne la priorité aux utilisateurs qui font activement de la programmation sur un notebook.

Les utilisateurs bénéficiant de la version sans frais sont souvent interrompus lorsqu'ils tentent de contourner l'interface du notebook et d'utiliser une interface Web sur un environnement d'exécution colab géré pour générer du contenu. Bien que ces expériences soient populaires et impressionnantes, elles nécessitent beaucoup de ressources de calcul et ne font pas partie de nos priorités pour les utilisateurs de la version sans frais, que nous souhaitons aider à programmer.

Vous pouvez supprimer ces types de restrictions en achetant l'un de nos forfaits payants sur cette page.

Vous pouvez acheter des ressources dont l'accès vous sera garanti sans les limites d'utilisation imposées par Colab sur GCP Marketplace ou Colab Enterprise, ou utiliser vos propres ressources de calcul via un environnement d'exécution local que vous contrôlez. Notez que l'installation de Google Drive sur le système de fichiers en cours d'exécution ne fonctionne pas avec ces approches.

Quelle est la différence entre Jupyter et Colab ?link

Jupyter est le projet Open Source sur lequel Colab est basé. Colab vous permet d'utiliser et de partager des notebooks Jupyter avec d'autres personnes, sans avoir besoin de télécharger, d'installer ni d'exécuter quoi que ce soit.

Utiliser Colab

Où sont stockés mes notebooks, et puis-je les partager ?link

Les notebooks Colab sont stockés dans Google Drive. Vous pouvez aussi les charger depuis GitHub. Vous pouvez partager des notebooks Colab comme vous le feriez avec des documents Google Docs ou Sheets. Cliquez simplement sur le bouton "Partager" dans l'angle supérieur droit d'un notebook Colab ou suivez ces instructions pour le partage de fichiers Google Drive.

Si je partage mon notebook, quels éléments seront partagés ?link

Si vous choisissez de partager un notebook, l'ensemble de son contenu (texte, code, élément de sortie et commentaires) sera partagé. Vous pouvez bloquer l'enregistrement ou le partage du contenu en sortie des cellules de code. Pour ce faire, sélectionnez Modifier > Paramètres du notebook > Omettre l'élément de sortie des cellules de code lors de l'enregistrement de ce notebook. La machine virtuelle que vous utilisez, y compris les fichiers et bibliothèques personnalisés que vous avez configurés, ne sera pas partagée. Nous vous conseillons donc d'inclure les cellules qui installent et chargent les bibliothèques ou les fichiers personnalisés nécessaires à votre notebook.

Puis-je importer un notebook Jupyter/IPython existant dans Colab ?link

Oui. Dans le menu "Fichier", sélectionnez "Importer le notebook".

Comment puis-je rechercher des notebooks Colab ?link

Pour rechercher des notebooks Colab, utilisez Google Drive. Cliquez sur le logo Colab dans l'angle supérieur gauche du notebook pour afficher tous les notebooks dans Google Drive. Vous pouvez également rechercher les notebooks que vous avez ouverts récemment dans Fichier > Ouvrir le notebook.

Où mon code est-il exécuté ? Si je ferme la fenêtre du navigateur, quel impact cela a-t-il sur l'exécution du code ?link

Votre code est exécuté sur une machine virtuelle propre à votre compte. Les machines virtuelles sont supprimées lorsqu'elles sont inactives pendant un certain temps et ont une durée de vie maximale imposée par le service Colab.

Comment puis-je récupérer mes données ?link

Vous pouvez télécharger n'importe quel notebook Colab créé à partir de Google Drive. Pour cela, suivez ces instructions, ou accédez au menu "Fichier" dans Colab. Tous les notebooks Colab sont stockés au format Open Source de notebook Jupyter (.ipynb).

Comment réinitialiser la ou les machines virtuelles sur lesquelles mon code est exécuté, et pourquoi cette fonctionnalité est-elle parfois indisponible ?link

Sélectionnez Exécution > Déconnecter et supprimer l'environnement d'exécution pour rétablir l'état d'origine de toutes les machines virtuelles qui vous ont été attribuées. Cela peut être utile dans les cas où une machine virtuelle n'est plus fonctionnelle, par exemple suite à un remplacement accidentel de fichiers système ou à l'installation d'un logiciel incompatible. Colab limite la fréquence de telles réinitialisations pour éviter une consommation excessive des ressources. Si l'opération échoue, veuillez réessayer plus tard.

Pourquoi drive.mount() affiche-t-il parfois l'erreur "Délai expiré", et pourquoi les opérations E/S de lecture à partir de dossiers échouent-elles parfois ?link

Les opérations Google Drive peuvent parfois dépasser le délai lorsque le nombre de fichiers ou de sous-dossiers dans un dossier est trop élevé. Évitez de stocker des milliers d'éléments dans le dossier de premier niveau "Mon Drive". Si vous stockez plus d'environ 10 000 éléments dans le répertoire racine, l'installation peut échouer.
Si vous rencontrez ce problème, essayez de déplacer les fichiers et dossiers contenus directement dans "Mon Drive" vers des sous-dossiers, mais veillez à ce que chaque dossier ne contienne pas plus d'environ 10 000 éléments.
Un problème similaire peut survenir lorsque vous consultez les fichiers depuis d'autres dossiers après un drive.mount() réussi. Accéder à des éléments d'un dossier qui en contient beaucoup peut générer des erreurs telles que OSError: [Errno 5] Input/output error. Vous pouvez résoudre ce problème en déplaçant les éléments contenus directement dans le dossier vers des sous-dossiers.
Sachez que "supprimer" des fichiers ou des sous-dossiers en les déplaçant vers la corbeille ne suffira pas forcément. Si cela n'a aucun effet, veillez à également vider la corbeille.
Vous pouvez aussi essayer d'utiliser DagsHub Storage, une alternative à Google Drive conçue pour travailler sur de grands ensembles de données et le machine learning. Elle est généralement plus évolutive et fiable pour les types de workflows courants sur Colab. Pour en savoir plus, consultez la documentation correspondante ou le notebook d'exemple. DagsHub est un service tiers non affilié à Google.

Pourquoi drive.mount() est-il parfois lent ?link

Les fichiers stockés dans Google Drive peuvent être stockés dans une région éloignée de votre environnement d'exécution Colab. Pour optimiser les performances, réduisez les lectures/écritures depuis Drive. Notez que les opérations dans les dossiers installés par drive.mount() dépendent de l'environnement d'exécution Colab. Si vous essayez de déplacer des fichiers d'un dossier à un autre via Colab et que votre opération est interrompue, vous pourriez perdre toutes les données en transit.

Pourquoi "Installer Drive" insère parfois du code dans le notebook ?link

Installer Google Drive sur Colab permet à n'importe quel code de votre notebook d'accéder à tous les fichiers de votre Google Drive. En général, nous exigeons que les utilisateurs accordent cet accès manuellement, en ajoutant une cellule de code au notebook, chaque fois qu'ils se connectent à un nouvel environnement d'exécution. Cela permet de s'assurer que l'utilisateur a bien compris les autorisations accordées au notebook.
Dans certains cas, nous ne demandons qu'une autorisation Google Drive et nous réinstallons automatiquement Google Drive lors des sessions suivantes. Pour protéger vos fichiers, cette façon de faire n'est autorisée que si un notebook remplit un certain nombre de conditions. Par exemple, les notebooks modifiés par un autre utilisateur n'installent pas automatiquement Google Drive.

Pourquoi les opérations Drive échouent-elles parfois en raison du quota ?link

Diverses limites sont appliquées dans Google Drive, telles que le nombre d'opérations effectuées (par utilisateur et par fichier) et des quotas de bande passante. Le dépassement de ces limites déclenche une erreur Input/output error (comme dans l'exemple ci-dessus) et l'affichage d'une notification dans l'interface utilisateur de Colab. Ce scénario se produit habituellement lors d'une tentative d'accès à un fichier partagé populaire, ou à une quantité trop élevée de fichiers distincts de manière trop soudaine. Exemples de méthodes pour contourner le problème :

Pourquoi les opérations Drive échouent-elles parfois en raison du quota de stockage ?link

La quantité de données que chaque utilisateur peut stocker dans Google Drive est limitée. Si les opérations Drive échouent avec une erreur Input/output error, et qu'une notification indique que le quota de stockage a été dépassé, supprimez certains fichiers via drive.google.com et videz la corbeille pour libérer de l'espace. Vous devrez peut-être patienter un instant avant que l'espace libéré soit disponible dans Colab.

Pour acheter davantage d'espace Drive, accédez à Google Drive. Sachez que l'achat d'espace supplémentaire sur Drive ne permet pas d'augmenter l'espace disque disponible sur les VM Colab. En revanche, cela est possible grâce à un abonnement Colab Pro.

Limites de ressources link

Pourquoi l'accès aux ressources n'est-il pas garanti dans Colab ?link

Pour proposer dynamiquement de puissants GPU à grande échelle et à bas prix, Colab doit rester flexible pour ajuster dynamiquement les limites d'utilisation et la disponibilité du matériel.

Dans la version sans frais de Colab, l'accès aux ressources coûteuses, comme les GPU, est extrêmement limité. Pour la version payante, nous tenons à offrir un bon rapport qualité/prix aux utilisateurs.

Vous pouvez acheter des ressources dont l'accès vous sera garanti sans les limites d'utilisation imposées par Colab sur GCP Marketplace ou Colab Enterprise, ou utiliser vos propres ressources de calcul via un environnement d'exécution local que vous contrôlez. Notez que l'installation de Google Drive sur le système de fichiers en cours d'exécution ne fonctionne pas avec ces approches.

Quelles sont les limites d'utilisation de Colab ?link

Colab peut fournir un accès sans frais à des ressources dont l'utilisation est limitée dynamiquement et pour lesquelles l'accès n'est pas garanti ni illimité. Cela signifie que les limites d'utilisation globale, les délais d'expiration en cas d'inactivité, la durée de disponibilité maximale des machines virtuelles, les types de GPU disponibles et d'autres facteurs vont varier au fil du temps. Colab ne publie pas ces limites, entre autres parce qu'elles peuvent varier au fil du temps.

Pour bénéficier d'une puissance de calcul accrue et des temps d'exécution prolongés, souscrivez l'un de nos forfaits payants sur cette page. Ces forfaits ont une dynamique similaire, dans le sens où la disponibilité des ressources peut évoluer avec le temps. Les utilisateurs payants dont le solde d'unités de calcul est épuisé seront soumis aux règles et restrictions liées à la version sans frais jusqu'à ce que le solde soit augmenté.

Vous pouvez acheter des ressources dont l'accès vous sera garanti sans les limites d'utilisation imposées par Colab sur GCP Marketplace ou Colab Enterprise, ou utiliser vos propres ressources de calcul via un environnement d'exécution local que vous contrôlez. Notez que l'installation de Google Drive sur le système de fichiers en cours d'exécution ne fonctionne pas avec ces approches.

Quels types de GPU/TPU sont disponibles dans Colab ?link

Cela varie avec le temps (une fluctuation nécessaire pour maintenir un accès sans frais à ces ressources de Colab).

Pour accéder aux GPU premium (sous réserve de disponibilité), choisissez l'un de nos forfaits payants sur cette page.

Si vous voulez accéder à du matériel dédié spécifique, recherchez-le sur Colab via GCP Marketplace.

Combien de temps les notebooks peuvent-ils être exécutés dans Colab ?link

Colab priorise les calculs interactifs. Si vous êtes inactif, les environnements d'exécution expireront.

Dans la version sans frais de Colab, la durée d'exécution maximale des notebooks est de 12 heures, selon la disponibilité et vos habitudes d'utilisation. Colab Pro, Pro+ et le paiement à l'usage vous offrent une disponibilité de calcul accrue en fonction de votre solde d'unités de calcul.

En règle générale, la durée d'exécution maximale des notebooks est de 12 heures, selon la disponibilité et vos habitudes d'utilisation. Après l'épuisement de vos unités de calcul disponibles avec le forfait Pro, Pro+ ou de paiement à l'usage, vous pouvez vous attendre à ce que le backend cesse de fonctionner.

Colab Pro+ permet l'exécution continue de code pendant 24 heures maximum, si vous disposez de suffisamment d'unités de calcul. Les délais d'inactivité ne s'appliquent que si l'exécution du code prend fin.

Vous pouvez assouplir entièrement les limites d'exécution et délais d'inactivité en achetant une VM dédiée sur GCP Marketplace.

Quelle est la quantité de mémoire disponible dans Colab ?link

Dans la version sans frais de Colab, vous pouvez accéder aux VM avec un profil de mémoire système standard.

Dans les versions payantes de Colab, vous pouvez accéder aux machines avec un profil système à haute capacité de mémoire, selon la disponibilité et votre solde d'unités de calcul.

Notez que la mémoire renvoie à la mémoire système. Toutes les puces GPU ont le même profil de mémoire.

Comment exploiter tout le potentiel de Colab ?link

Une fois que vous avez terminé votre tâche, pensez à fermer les onglets Colab. Évitez aussi de recourir inutilement à des GPU ou à de la mémoire supplémentaire. Vous réduirez ainsi le risque de voir votre utilisation limitée dans Colab. Si vous atteignez les limites, vous pouvez toujours acheter d'autres ressources de calcul via le paiement à l'usage.

Pour savoir comment exploiter pleinement la version payante de Colab, consultez Tirer pleinement parti de votre abonnement à Colab.

Un message m'avertit que mon GPU n'est pas utilisé. Que dois-je faire ?link

Colab propose des environnements informatiques accélérés facultatifs, y compris le GPU et le TPU. L'exécution de code dans un environnement GPU ou TPU ne signifie pas automatiquement que le GPU ou le TPU sont utilisés. Pour éviter d'atteindre vos limites d'utilisation du GPU, nous vous recommandons de passer à un environnement d'exécution standard si vous n'utilisez pas le GPU. Sélectionnez Exécution > Modifier le type d'exécution et définissez l'option Accélérateur matériel sur Aucun.

Pour en savoir plus sur l'utilisation des environnements d'exécution GPU et TPU dans Colab, consultez les exemples de notebooks TensorFlow With GPU (TensorFlow avec GPU) et TPUs In Colab (TPU dans Colab).

La nouvelle version de Colab axée sur l'IA

En quoi consiste la nouvelle version de Google Colab axé sur l'IA ?link

Cette nouvelle version réinvente l'expérience avec Colab en le transformant en un partenaire de codage intelligent. Elle propose une suite de fonctionnalités d'IA profondément intégrées, conçues pour comprendre vos objectifs et accélérer l'ensemble de votre workflow. Tout cela est accessible à travers une expérience conversationnelle unifiée, disponible directement dans votre notebook. Voici les principales fonctionnalités :

Comment utiliser les nouvelles fonctionnalités d'IA dans Colab ?link

Les fonctionnalités d'IA sont activées par défaut pour tous les utilisateurs éligibles et sont intégrées dans l'ensemble de l'interface Colab. Pour commencer, le moyen le plus simple est de cliquer sur l'icône Gemini en forme d'étincelle, dans le pied de page du notebook, pour ouvrir le panneau de discussion principal. À mesure que vous tapez, vous verrez aussi des suggestions de saisie semi-automatique basées sur l'IA.

Je ne trouve pas les nouvelles fonctionnalités d'IA. Pourquoi ?link

Pour que vous puissiez accéder aux fonctionnalités d'IA de Colab, votre compte Google doit indiquer que vous avez au moins 18 ans. Si vous avez l'âge requis et que vous ne voyez toujours pas ces fonctionnalités (comme l'icône Gemini en forme d'étincelle ou les suggestions de saisie semi-automatique basées sur l'IA), veuillez vérifier si votre langue est prise en charge.

Si, après vérification, vous remplissez bien les conditions et vous n'avez toujours pas accès aux fonctionnalités, veuillez le signaler à l'aide de l'outil de commentaires intégré au produit (Aide > Donner votre avis). Pour recevoir une réponse par e-mail, vous devez cocher la case "Nous pourrons vous demander plus d'informations ou vous en envoyer par e-mail".

Que puis-je faire avec l'IA dans Colab ?link

L'IA de Colab est conçue pour être un partenaire polyvalent. Vous pouvez lui demander d'effectuer ce qui suit :

L'IA peut-elle exécuter du code de manière autonome dans mon notebook ?link

Oui. L'une des principales caractéristiques de Colab axé sur l'IA est sa capacité à créer et exécuter des plans pour atteindre un objectif. Lorsque vous demandez une tâche en plusieurs étapes, comme analyser un ensemble de données, l'agent vous présente un plan à examiner. Vous pouvez ensuite choisir de l'exécuter, tout en gardant le contrôle pendant que l'agent travaille. Lors de l'exécution, il peut analyser les résultats, corriger automatiquement les erreurs et ajuster son plan.

L'IA dans Colab a-t-elle accès à Internet ?link

L'IA de Colab ne navigue pas directement sur Internet. Toutefois, elle peut générer et exécuter du code qui accède à Internet (par exemple, en utilisant des requêtes pour appeler une API ou wget afin de télécharger un fichier dans votre environnement d'exécution).

L'IA de Colab peut-elle accéder à mes fichiers Google Drive ou à mes secrets utilisateur ?link

Par défaut, l'IA de Colab n'a pas accès à vos fichiers Google Drive ni à vos secrets utilisateur. Toutefois, elle peut générer du code qui y accède à votre demande explicite.

Quels types de fichiers l'IA de Colab peut-elle traiter en vue d'une analyse de données ?link

L'IA de Colab prend en charge différents types de fichiers courants, dont les fichiers CSV, TSV, JSON et Excel (XLS, XLSX, XLSM, XLSB). Vous pouvez importer des fichiers directement dans l'interface de chat pour les analyser.

Comment puis-je donner mon avis sur les fonctionnalités d'IA dans Colab ?link

Votre avis est essentiel pour que des améliorations puissent être apportées. Lorsque l'IA génère une réponse, vous pouvez évaluer celle-ci à l'aide des icônes J'aime ou Je n'aime pas. Pour envoyer des commentaires plus détaillés, utilisez le menu à développer à droite, indiqué par trois points (...) > Donner votre avis.

Comment utiliser le code généré par l'IA de Colab ?link

L'IA de Colab est un puissant collaborateur conçu pour accélérer votre workflow et vous aider à prototyper des idées plus rapidement que jamais. Comme pour tout assistant de codage, vous êtes responsable de l'utilisation que vous faites du code. Nous vous recommandons vivement de soigneusement tester, vérifier et valider tout le code généré pour vous assurer qu'il est exact, sûr et conforme aux exigences de votre projet avant de l'utiliser. Pour vous aider dans cette optique, Colab cite aussi tout code généré qui cite directement une source sous licence Open Source.

Quelles sont les données recueillies ? Comment sont-elles utilisées ?link

Lorsque vous utilisez des fonctionnalités d'IA génératives dans Colab, Google collecte des requêtes, du code associé, des résultats générés, des informations associées sur l'utilisation des fonctionnalités et vos commentaires. Google utilise ces données pour fournir, améliorer et développer ses produits et services, ainsi que les technologies de machine learning, y compris les produits d'entreprise de Google tels que Google Cloud.

Afin de nous aider à améliorer nos produits et leur qualité, des évaluateurs manuels peuvent lire, annoter et traiter vos requêtes, le résultat généré, les informations associées sur l'utilisation des fonctionnalités et vos commentaires. Veuillez ne pas inclure d'informations sensibles (confidentielles) ni personnelles permettant de vous identifier ou d'identifier d'autres personnes dans vos requêtes ou vos commentaires. Vos données seront stockées de telle sorte que Google ne pourra pas savoir qui les a fournies, ne pourra plus traiter les demandes de suppression et les conservera pendant 18 mois au maximum.

Questions supplémentaires

Quels sont les navigateurs compatibles ?link

Colab fonctionne avec la plupart des principaux navigateurs, et a fait l'objet des tests les plus complets pour les dernières versions de Chrome, Firefox et Safari.

En quoi ce projet est-il lié à colaboratory.jupyter.org ?link

En 2014, nous avons collaboré avec l'équipe de développement de Jupyter pour publier une première version de l'outil. Depuis, Colab a continué d'évoluer pour répondre aux besoins en interne.

Qu'en est-il des autres langages de programmation ?link

Colab vise principalement la prise en charge de Python et de son écosystème d'outils tiers. Nous savons que les utilisateurs apprécieraient une compatibilité avec d'autres noyaux Jupyter (tels que R ou Scala). Nous aimerions assurer une compatibilité avec ces noyaux, mais nous n'avons pas encore de date d'échéance estimative.

J'ai trouvé un bug ou j'ai une question. Qui dois-je contacter ?link

Ouvrez n'importe quel notebook Colab. Accédez au menu "Aide", puis sélectionnez "Donner votre avis".

Pourquoi envoyer une invite demandant l'activation des cookies tiers ?link

Colab utilise des iFrames HTML et des service workers hébergés sur des origines séparées afin d'afficher les sorties riches de manière sécurisée. Les navigateurs nécessitent l'activation des cookies tiers pour utiliser les service workers dans les iFrames. La solution alternative à l'activation des cookies tiers pour tous les sites consiste à autoriser le nom d'hôte suivant dans les paramètres du navigateur : googleusercontent.com.

Comment puis-je modifier la police de l'éditeur ?link

Colab utilise une police monospace générique pour l'éditeur. Vous pouvez configurer la famille de polices qui est utilisée pour le format monospace dans la plupart des navigateurs modernes. Voici quelques exemples courants :

Colab est-il compatible avec Python 2 ?link

Python 2 n'est plus compatible avec Colab. Pour plus d'informations sur la migration de votre code Python 2 vers Python 3, consultez la section Portage de code Python 2 vers Python 3.

Où puis-je en savoir plus sur les versions payantes de Colab ?link

Consultez les questions fréquentes sur la page d'inscription.

Comment la facturation fonctionne-t-elle pour les versions payantes de Colab ?link

Vous trouverez sur la page d'inscription des informations sur Colab Pro, Colab Pro+ et le paiement à l'usage, y compris sur les tarifs et la gestion des mises à niveau.

Comment puis-je accéder à Colab avec un compte Workspace ?link

C'est l'administrateur de votre organisation qui autorise ou non les utilisateurs Workspace à accéder à Colab.

Les organisations disposant de Workspace for Education sont tenues d'obtenir une autorisation parentale permettant aux élèves (de moins de 18 ans) d'utiliser les services supplémentaires avec leur compte Google Workspace for Education. Pour ce faire, utilisez ce modèle de document. Assurez-vous d'inclure Colab dans la liste des services supplémentaires.

Pour en savoir plus, consultez l'article Communiquer avec les parents et représentants légaux au sujet de Google Workspace for Education du centre d'aide.