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.

El nuevo Colab centrado en la IA es una reinvención de la experiencia de Colab, que lo transforma en un asistente de programación inteligente. Cuenta con un paquete de capacidades de IA profundamente integradas, diseñadas para comprender tus objetivos y acelerar todo tu flujo de trabajo. Se accede mediante una experiencia de conversación unificada que está disponible en tu notebook. Estas son algunas de sus características principales:

• Consultas iterativas: con una interfaz conversacional simple, puede generar código, explicar conceptos y corregir errores.
• Agente de ciencia de datos (DSA) de nueva generación: un agente capaz de analizar datos de forma autónoma, generar un plan, ejecutar código y presentar resultados.
• Transformación de código sin esfuerzo: puede modificar el código existente en tu notebook mediante descripciones en lenguaje natural.

Las funciones están habilitadas de forma predeterminada para todos los usuarios que cumplen con los requisitos y se integran en toda la interfaz de Colab. La forma más sencilla de comenzar es hacer clic en el ícono de estrella de Gemini en el pie de página del notebook para abrir el panel principal del chat. También verás opciones de autocompletado basadas en IA a medida que escribas.

Para acceder a las funciones potenciadas por IA de Colab, debes tener una Cuenta de Google para mayores de 18 años. Si cumples con el requisito de edad y aún no ves las funciones (como el ícono de estrella de Gemini o las opciones de autocompletado con IA), asegúrate de estar en un país o región admitido.

Si ya confirmaste que cumples con los requisitos y aún no tienes acceso, usa la herramienta de comentarios integrada en el producto (Ayuda > Enviar comentarios) para informar sobre este problema. Si quieres obtener una respuesta por correo electrónico, selecciona la casilla "Es posible que te enviemos correos electrónicos con más información o actualizaciones".

La IA de Colab está diseñada para ser un asistente versátil. Puedes pedirle lo siguiente:

• Generar y transformar código: pídele funciones cortas, plantillas, o incluso refactoriza el código en varias celdas.
• Hablar sobre bibliotecas de Python: descubre nuevas herramientas y solicita ejemplos de uso basados en el contexto de tu trabajo.
• Corregir errores de forma inteligente: cuando aparezcan errores, Colab sugerirá de forma iterativa correcciones en una vista de diferencias para que las revises.
• Ejecutar flujos de agentes autónomos: activa flujos de trabajo de análisis completos con el agente de ciencia de datos. Solo tienes que proporcionar un objetivo de alto nivel y el agente generará un plan, ejecutará el código necesario y presentará sus hallazgos.
• Analizar tus datos: Sube archivos (como CSV, JSON o Excel) o señala datos en tu entorno de ejecución y pídele a la IA que realice análisis en profundidad, cree visualizaciones y descubra estadísticas.

Sí. Una característica clave de la nueva IA de Colab es su capacidad de crear y ejecutar planes para lograr un objetivo. Cuando solicites una tarea de varios pasos, como analizar un conjunto de datos, el agente presentará un plan para que lo revises. Luego, puedes elegir ejecutarlo y mantener el control mientras el agente trabaja. Durante la ejecución, puede razonar sobre los resultados, corregir errores por sí mismo y ajustar su plan.

La IA de Colab en sí no navega por Internet de forma directa. Sin embargo, puede generar y ejecutar código que accede a Internet (p. ej., mediante solicitudes para llamar a una API o wget para descargar un archivo en tu entorno de ejecución).

De forma predeterminada, la IA de Colab no tiene acceso a tus archivos de Google Drive ni a los secretos del usuario. Sin embargo, puede generar código que acceda a ellos a solicitud explícita tuya.

La IA de Colab admite una variedad de tipos de archivos comunes, incluidos CSV, TSV, JSON y archivos de Excel (XLS, XLSX, XLSM y XLSB). Puedes subir archivos directamente a la interfaz de chat para su análisis.

Tus comentarios son fundamentales para mejorar la experiencia. Para cualquier respuesta generada por IA, verás los íconos Me gusta y No me gusta. Úsalos para calificar la calidad del resultado. Para enviar comentarios más detallados, usa el menú ampliado de la derecha (...) > la opción Enviar comentarios del menú.

La IA de Colab es un colaborador potente diseñado para acelerar tu flujo de trabajo y ayudarte a crear prototipos de ideas más rápido que nunca. Como con cualquier asistente de codificación, eres responsable del uso que le des al código. Antes de usarlo, te recomendamos que pruebes, revises y valides cuidadosamente todo el código generado para asegurarte de que sea preciso, seguro y cumpla con los requisitos de tu proyecto. Para ayudar con esto, Colab también marcará cualquier código generado que se cite directamente de una fuente con una licencia de código abierto.

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.

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".