Colab es un servicio alojado de Jupyter Notebook que no requiere configuración y que ofrece acceso sin coste económico a recursos de computación, como GPUs y TPUs. Colab es una solución especialmente adecuada para el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la educación.

Sí. Puedes usar Colab sin coste adicional.

Para poder ofrecer acceso a la mayor cantidad posible de alumnos y grupos con pocos recursos de todo el mundo, Colab da prioridad a los usuarios que estén programando activamente en un cuaderno. Colab también restringe las acciones que afecten negativamente a otras personas o que estén orientadas a eludir nuestras políticas contra el abuso. Para ver una lista de acciones que no están permitidas, consulta ¿Qué actividades están restringidas en Colab?. Los recursos de Colab no están garantizados ni son ilimitados, y los límites de uso a veces varían. Estas restricciones son necesarias para que Colab pueda ofrecer recursos sin coste económico. Para obtener más información, consulta Límites de recursos.

En los entornos de ejecución gestionados de Colab están prohibidas las acciones abusivas que afecten negativamente a otras personas y las acciones que estén orientadas a eludir nuestras políticas. No se permite hacer lo siguiente en entornos de ejecución gestionados de Colab:

• Alojar archivos, servir contenido multimedia u ofrecer otros servicios web que no estén relacionados con la computación interactiva de Colab
• Descargar torrents o participar en sistemas de archivos compartidos de punto a punto
• Conectarse a proxies remotos
• Minar criptomonedas
• Ejecutar ataques de denegación de servicio
• Craquear contraseñas
• Usar varias cuentas para eludir las restricciones de acceso o de uso de recursos
• Crear ultrafalsos

Lamentablemente, no podemos ofrecer más detalles sobre cómo funciona nuestro sistema de detección de abusos, puesto que hay agentes perniciosos que tratan de aprovecharse de los recursos informáticos que ofrece Colab.

Además de estas restricciones, para poder ofrecer acceso a alumnos y grupos con pocos recursos de todo el mundo, Colab da prioridad a los usuarios que estén programando activamente en un cuaderno. No se permite realizar las acciones siguientes en entornos de ejecución gestionados con la versión sin coste económico de Colab si el usuario no tiene un saldo positivo de unidades de computación de Colab. Estas acciones podrán cancelarse en cualquier momento sin previo aviso:

• Usar herramientas de control remoto, como shells SSH o escritorios remotos
• Eludir la interfaz del cuaderno para interactuar principalmente a través de una interfaz web
• Realizar entrenamientos de ajedrez
• Ejecutar trabajadores de computación distribuida

Puedes quitar estos tipos de restricciones comprando uno de nuestros planes de pago aquí y manteniendo un saldo positivo de unidades de computación. Es posible que no se cancelen todos los entornos de ejecución que coincidan con las descripciones anteriores, ya que intentamos ofrecer todos los recursos que podemos dentro de lo razonable para beneficiar a la comunidad global.

Puedes comprar recursos garantizados sin las limitaciones de uso establecidas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tus propios recursos de computación mediante un entorno de ejecución local controlado por ti. Ten en cuenta que montar Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no es compatible con las opciones anteriores.

Para ofrecer acceso a alumnos y a grupos con pocos recursos de todo el mundo, Colab da prioridad a los usuarios que estén programando activamente en un cuaderno.

Los usuarios de nuestra versión sin coste económico suelen experimentar interrupciones en sus entornos de ejecución cuando intentan eludir la interfaz del cuaderno y utilizan una interfaz web en un entorno de ejecución gestionado de Colab para generar contenido. Estas experiencias son populares e impresionantes, pero consumen muchos recursos de computación y consideramos que no son prioritarias para los usuarios de la versión sin coste económico de Colab, a quienes queremos ayudar a programar.

Puedes quitar estos tipos de restricciones comprando uno de nuestros planes de pago aquí.

Puedes comprar recursos garantizados sin las limitaciones de uso establecidas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tus propios recursos de computación mediante un entorno de ejecución local controlado por ti. Ten en cuenta que montar Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no es compatible con las opciones anteriores.

Jupyter es el proyecto de código abierto en el que se basa Colab. Colab te permite usar y compartir cuadernos de Jupyter con otros usuarios sin tener que descargar, instalar ni ejecutar nada.

Todos los cuadernos de Colab se almacenan en Google Drive o puedes cargarlos desde GitHub. Los cuadernos de Colab se pueden compartir igual que los archivos de Documentos de Google y Hojas de cálculo de Google. Para hacerlo, haz clic en el botón Compartir que está situado en la parte superior derecha de todos los cuadernos de Colaboratory o sigue estas instrucciones para compartir archivos en Google Drive.

Se compartirá todo su contenido (texto, código, resultados y comentarios). Si quieres evitar que el resultado de las celdas de código se guarde o se comparta, selecciona Editar > Configuración del cuaderno > Omitir resultado de las celdas de código al guardar este cuaderno. No se compartirá la máquina virtual que estés usando, ni tampoco las bibliotecas ni los archivos personalizados que hayas configurado. Te recomendamos que incluyas celdas que instalen y carguen las bibliotecas o los archivos personalizados que necesite tu cuaderno.

Sí, selecciona "Subir cuaderno" en el menú Archivo.

Para buscar cuadernos, puedes usar Google Drive. Si haces clic en el logotipo de Colab situado en la parte superior izquierda de la vista del cuaderno, se mostrarán todos los cuadernos en Drive. Para buscar cuadernos que hayas abierto recientemente, selecciona Archivo > Abrir cuaderno.

El código se ejecuta en una máquina virtual dedicada a tu cuenta. Las máquinas virtuales se eliminan cuando pasan un tiempo inactivas y tienen un ciclo de vida máximo que aplica el servicio de Colab.

Puedes descargar cualquier cuaderno de Colab que hayas creado desde Google Drive siguiendo estas instrucciones. También puedes descargar tus cuadernos desde el menú Archivo de Colab. Todos los cuadernos de Colab se almacenan en el formato de cuaderno de Jupyter de código abierto (.ipynb).

Selecciona Entorno de ejecución > Desconectarse y eliminar entorno de ejecución para restablecer el estado original de todas las máquinas virtuales gestionadas que tengas asignadas. Esto puede serte útil en los casos en que una máquina virtual se ha vuelto inestable, por ejemplo, porque se han sobrescrito archivos del sistema accidentalmente o porque se ha instalado software no compatible. Colab limita la frecuencia con la que se puede realizar esta acción para evitar que se produzca un consumo excesivo de recursos. Si la operación falla, vuelve a intentarlo más tarde.

Las operaciones de Google Drive pueden agotar el tiempo de espera cuando el número de archivos o subcarpetas de una carpeta se vuelve demasiado grande. Evita almacenar miles de elementos en la carpeta de nivel superior "Mi unidad": si almacenas más de aproximadamente diez mil elementos en el directorio raíz, es posible que falle el montaje.
Si tienes este problema, prueba a mover los archivos y carpetas que estén almacenados directamente en "Mi unidad" a subcarpetas, aunque cada carpeta no debería contener más de diez mil elementos.
Puede producirse un problema similar al leer otras carpetas después de ejecutar drive.mount() correctamente. Al acceder a algún elemento de una carpeta que contenga muchos elementos, se pueden producir errores como OSError: [Errno 5] Input/output error. Puedes solucionar este problema moviendo los elementos almacenados en esa carpeta a subcarpetas.
Ten en cuenta que "eliminar" archivos y subcarpetas moviéndolos a la papelera puede no ser suficiente. Si este método no funciona, también debes vaciar la papelera.
También puedes probar a usar DagsHub Storage, una alternativa a Google Drive diseñada para trabajar con grandes conjuntos de datos y aprendizaje automático, y que suele ser más escalable y fiable para el tipo de flujo de trabajo habitual en Colab. Consulta más información en su documentación o en el cuaderno de ejemplo. DagsHub es un servicio externo no asociado a Google.

Es posible que los archivos almacenados en Google Drive se almacenen en un territorio alejado de tu entorno de ejecución de Colab. Para maximizar el rendimiento, reduce las lecturas y las escrituras de Drive. Ten en cuenta que las operaciones en carpetas montadas mediante drive.mount() dependen del tiempo de ejecución de Colab. Si intentas mover archivos de una carpeta a otra a través de Colab y la operación se interrumpe, es posible que pierdas todos los datos en tránsito.

Al montar Google Drive en Colab, estás dando permiso para que cualquier código incluido en tu cuaderno acceda a los archivos que tengas en tu Google Drive. Normalmente, requerimos a los usuarios que concedan manualmente este acceso cada vez que se conecten a un nuevo entorno de ejecución añadiendo una celda de código al cuaderno. De esta forma, nos aseguramos de que el usuario sea plenamente consciente de los permisos que está concediendo al cuaderno.
En algunos casos, solo requerimos la autorización de Google Drive una vez y, en las sesiones siguientes, Google Drive se volverá a montar de forma automática. Para proteger tus archivos, esto solo se permite si el cuaderno supera varias comprobaciones. Por ejemplo, Google Drive no se montará automáticamente si otro usuario ha modificado el cuaderno.

Hay varios límites de uso en Google Drive, como un número máximo de operaciones por usuario y por archivo, y cuotas de ancho de banda. Si se superan estos límites, se producirá un error de tipo Input/output error como se explica más arriba y se mostrará una notificación en la interfaz de Colab. Algunas causas habituales de este error son acceder a un archivo compartido por muchos usuarios o acceder a demasiados archivos distintos muy rápidamente. A continuación se indican varias formas de evitarlo:

• Copia el archivo usando drive.google.com y no lo compartas con muchos usuarios para que estos no agoten los límites.
• Evita hacer muchas lecturas de E/S pequeñas; en vez de eso, copia los datos de Drive en la máquina virtual de Colab en formato de archivo (por ejemplo, archivos .zip o .tar.gz) y desarchiva los datos de forma local en la máquina virtual en vez de en el directorio activado de Drive.
• Espera un día hasta que se restablezcan los límites de cuota.

Google Drive limita cuántos datos puede almacenar cada usuario. Si recibes un Input/output error al operar con Drive y aparece una notificación que indica que has superado la cuota de almacenamiento, elimina archivos que utilicen drive.google.com y vacía la papelera para liberar espacio. Es posible que pase un rato hasta que el espacio libre esté disponible en Colab.

Si quieres comprar más espacio para Drive, visita Google Drive. Ten en cuenta que, al comprar más espacio para Drive, no aumentará la cantidad de disco disponible en las VM de Colab. Para ello, necesitas una suscripción a Colab Pro.

Para ofrecer de forma dinámica GPUs potentes a escala a un precio reducido, Colab necesita tener flexibilidad para ajustar dinámicamente los límites de uso y la disponibilidad de hardware.

En la versión sin coste económico de Colab, el acceso a recursos caros, como las GPUs, está muy restringido. En la versión de pago de Colab, queremos ofrecer a nuestros usuarios una excelente relación calidad-precio.

Puedes comprar recursos garantizados sin las limitaciones de uso establecidas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tus propios recursos de computación mediante un entorno de ejecución local controlado por ti. Ten en cuenta que montar Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no es compatible con las opciones anteriores.

Colab puede ofrecer recursos sin coste económico porque, por un lado, tiene límites de uso dinámicos que a veces fluctúan y, por otro lado, no ofrece recursos garantizados ni ilimitados. Esto significa que los límites de uso generales, los tiempos de espera por inactividad, la duración máxima de las máquinas virtuales, los tipos de GPU disponibles y otros factores pueden variar a lo largo del tiempo. Colab no publica estos límites. Uno de los motivos es que pueden variar a lo largo del tiempo.

Puedes acceder a más potencia de computación y a tiempos de ejecución más largos comprando uno de nuestros planes de pago aquí. Estos planes tienen una dinámica similar en lo referente a que la disponibilidad de recursos puede variar a lo largo del tiempo. Cuando a un usuario de nuestros planes de pago se le agote el saldo de unidades de computación, se le aplicarán las políticas y restricciones de la versión sin coste económico hasta que aumente el saldo de unidades de computación.

Puedes comprar recursos garantizados sin las limitaciones de uso establecidas por Colab a través de GCP Marketplace o Colab Enterprise. También puedes usar tus propios recursos de computación mediante un entorno de ejecución local controlado por ti. Ten en cuenta que montar Google Drive en el sistema de archivos del entorno de ejecución no es compatible con las opciones anteriores.

Los tipos de GPUs y TPUs disponibles varían a lo largo del tiempo. Esto es necesario para que Colab pueda ofrecer recursos sin coste económico.

Puedes acceder a GPUs premium según la disponibilidad comprando uno de nuestros planes de pago aquí.

Si quieres acceder a hardware específico dedicado, prueba a usar Colab a través de GCP Marketplace.

Colab da prioridad a la computación interactiva. El tiempo de ejecución se agotará en caso de inactividad.

En la versión sin coste económico de Colab, los cuadernos pueden ejecutarse durante 12 horas como máximo, según la disponibilidad y tus patrones de uso. Colab Pro, Pro+ y el modelo de pago por uso te ofrecen una mayor disponibilidad de computación en función de tu saldo de unidades de computación.

Por lo general, los cuadernos pueden ejecutarse durante 12 horas como máximo, según la disponibilidad y tus patrones de uso. El backend finalizará si agotas las unidades de computación disponibles de tu plan Pro, Pro+ o de pago por uso.

Colab Pro+ permite ejecutar código de forma continua durante un máximo de 24 horas si tienes suficientes unidades de computación. Solo se aplicarán tiempos de espera por inactividad en caso de que finalice la ejecución del código.

Puedes eliminar por completo los límites de tiempo de ejecución y los tiempos de espera por inactividad comprando una máquina virtual dedicada en Google Cloud Marketplace.

En la versión sin coste económico de Colab, puedes acceder a máquinas virtuales con una capacidad estándar de memoria del sistema.

En las versiones de pago de Colab, puedes acceder a máquinas con una alta capacidad de memoria del sistema en función de la disponibilidad y de tu saldo de unidades de computación.

Ten en cuenta que el término "memoria" se refiere a la memoria del sistema. Todos los chips de GPU tienen la misma capacidad de memoria.

Te recomendamos que cierres tus pestañas de Colab cuando termines tus tareas y que evites usar GPUs o memoria adicional si no es necesario. De este modo, será menos probable que se te establezcan límites de uso en Colab. Siempre puedes comprar más recursos informáticos con el modelo de pago por uso en caso de que alcances los límites.

Para obtener más información sobre cómo obtener el mayor provecho de la versión de pago de Colab, consulta el artículo Saca el máximo partido de tu suscripción a Colab.

De forma opcional, Colab ofrece entornos de ejecución informáticos acelerados, que pueden incluir una GPU o una TPU. Ejecutar código en un entorno de ejecución con una GPU o TPU no implica necesariamente que esa GPU o TPU se esté utilizando. Para evitar superar tus límites de uso de GPU, te recomendamos que cambies a un entorno de ejecución estándar si no estás utilizando la GPU. Selecciona Entorno de ejecución > Cambiar tipo de entorno de ejecución y cambia la opción Aceleración por hardware a Ninguno.

Para ver ejemplos sobre cómo utilizar los entornos de ejecución con GPU y TPU en Colab, consulta los cuadernos de ejemplo TensorFlow con GPU y TPUs en Colab.

Vamos a lanzar gradualmente funciones de programación con IA, como el autocompletado con IA, la generación de código a partir de lenguaje natural y un bot de chat. Todas estas funciones están basadas en los modelos de asistencia de programación más avanzados de Google.

Los usuarios de algunas zonas ya tienen acceso a estas funciones.

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

Solo los suscriptores de pago de algunas zonas tienen acceso a las funciones de programación con IA. Para acceder a las funciones de programación con IA, debes cumplir estos requisitos:

• Comprueba que tu cuenta sea para mayores de 18 años

El autocompletado con IA se mostrará a medida que escribas. Tanto la generación de código a partir de lenguaje natural como el bot de chat tienen botones visibles (Generar y Gemini). Si no ves ninguno de estos botones y has comprobado que deberías tener acceso a esas opciones, envíanos tus comentarios desde Colab (ve a Ayuda > Enviar comentarios). Si quieres que te respondamos por correo , marca la casilla Puede que nos pongamos en contacto contigo por correo electrónico para solicitarte más información o actualizaciones.

Además, la generación de código está disponible durante un tiempo limitado para los usuarios que no están suscritos.

Colab puede ayudarte a programar y ofrecerte ayuda con temas relacionados con la programación, pero las funciones de programación con IA de Colab aún se encuentran en fase experimental y eres responsable del uso que hagas del código o de las explicaciones sobre programación. Debes probar y revisar cuidadosamente todo el código para detectar errores y vulnerabilidades, y determinar si es fiable antes de usarlo.

Si algún código generado está sujeto a una licencia de software libre, Colab citará dicha licencia.

Usa el bot de chat de Gemini en Colab únicamente para hacerle preguntas relacionadas con Colab o con programar en Colab. Si quieres preguntar a un bot de chat sobre algún otro tema, te recomendamos que uses Gemini para hacer consultas generales y preguntas sobre otros lenguajes de programación (como Java).

Las funciones de programación con IA de Colab funcionan mejor y están optimizadas para Python.

Las funciones de programación con IA de Colab están en fase experimental y es posible que algunas de las respuestas no sean precisas, por lo que te recomendamos que las revises. Con los comentarios que nos envíes, las funciones de programación con IA de Colab mejorarán día a día.

Agilizar las ideas de los usuarios con IA generativa es emocionante, pero aún estamos dando nuestros primeros pasos y las funciones de programación con IA son un experimento. Aunque Colab tiene controles de seguridad integrados y mecanismos claros de envío de comentarios según nuestros principios para la IA, ten en cuenta que puede mostrar información, enlaces o afirmaciones que no sean precisos o que sean ofensivos.

Si recibes una respuesta de IA que consideras que es insegura, que no es útil o que no es precisa, o que es deficiente por cualquier otro motivo, puedes informarnos de ello enviándonos tus comentarios.

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

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

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

Las funciones de programación con IA de Colab, al igual que otras experiencias de LLM independientes, tienen como objetivo generar contenido original y no replicar detalladamente contenido que ya exista. Hemos diseñado nuestros sistemas para limitar las posibilidades de que se replique detalladamente contenido que ya exista y seguiremos mejorando el funcionamiento de dichos sistemas. En caso de que Colab reproduzca una fuente de forma directa y detallada, citará dicha fuente.

Cuando utilices funciones de IA generativa en Colab, Google recogerá tus peticiones, el código relacionado, los resultados generados, información de uso de funciones relacionadas y tus comentarios. Google usa estos datos para proporcionar, mejorar y desarrollar productos, servicios y tecnologías de aprendizaje automático de Google, incluyendo productos de Google para empresas, como Google Cloud.

Para ayudar a mejorar la calidad de nuestros productos, puede que revisores humanos lean, anoten y traten tus peticiones, los resultados generados, información de uso de funciones relacionadas y comentarios. No incluyas en tus peticiones ni en tus comentarios información sensible (por ejemplo, información confidencial) ni información personal que se pueda usar para identificarte a ti o a otras personas. Tus datos se almacenarán de forma que Google no podrá saber quién los proporcionó. Google ya no podrá atender ninguna solicitud de eliminación de dichos datos, que se conservarán durante un máximo de 18 meses.

La opción Generar que se muestra en la celda de código proporciona ayuda en contexto para escribir fragmentos de código. Se generará código basándose en tus órdenes y en el contenido de cuadernos cercanos, que proporcionará contexto al modelo.

El bot de chat de Gemini en Colab se puede usar para preguntas más generales sobre Python. Este bot de chat proporcionará explicaciones junto con fragmentos de código.

Es una nueva experiencia de agente que te ayuda a explorar, analizar y visualizar datos, entre otras cosas.

Solo tienes que subir tus datos en el panel lateral de Gemini y hacer una pregunta. Data Science Agent creará un plan de análisis para ayudarte a completar tu tarea. Puedes iterar en este plan tantas veces como quieras enviando comentarios en el cuadro de entrada de la petición. Pide a Data Science Agent que adopte otro enfoque, que mejore el plan en función del análisis de funciones específicas o que cancele los pasos innecesarios.

Cuando estés conforme, haz clic en Ejecutar plan. En ese momento, Data Science Agent empezará a generar y ejecutar código para analizar tus datos según el plan establecido. Esta es su capacidad de agente: verás cómo razonará sobre el progreso del plan, corregirá el código que provoque algún error e incluso probará enfoques alternativos si el plan actual no funciona.

Una vez que el plan se haya completado, tendrás un cuaderno operativo con el análisis completo.

Aquí tienes algunos conjuntos de datos y peticiones de ejemplo que puedes usar para empezar a usar Data Science Agent:

• Encuesta anual de desarrolladores de Stack Overflow: por ejemplo, pide “Visualizar los lenguajes de programación más populares”
• Especies de iris: prueba a pedir “Calcula y visualiza las correlaciones de Pearson, Spearman y Kendall en estos datos”
• Clasificación de vidrios: prueba a decir “Entrena un clasificador de bosques aleatorio en este conjunto de datos”
• Consulta otros conjuntos de datos en Kaggle y Data Commons

¡Que disfrutes programando!

Sí. Podrás seguir activando Data Science Agent en tu cuaderno conversando con Gemini. Data Science Agent nunca sobrescribirá tus celdas, simplemente añadirá el código que genere.

Sí. Este agente generará código para cada paso de su plan y razonará sobre los resultados de la ejecución para entender si ha completado un paso correctamente, si es necesario corregir código que provoque algún error o si debe adoptar un enfoque diferente. El código ejecutado de forma autónoma se ejecutará en un entorno de ejecución en modo Agente para que no haya conflictos con el resto de tus ejecuciones.

No, no puede acceder a tu unidad de Drive ni a tus secretos de usuario. Se ejecuta en modo Agente, por lo que no puede acceder a tus datos de usuario. Para salir del modo Agente, vuelve a cargar tu cuaderno o cambia de entorno de ejecución.

Sí. Esto significa que el agente podría interactuar con APIs externas mientras ejecuta tu plan y podría subir o descargar datos mientras realiza su análisis.

Acepta archivos de muchos tipos, como CSV, TSV, JSON, XLS, XLSX, XLSM, XLSB, ODF, ODS, ODT y TXT. Los archivos pueden tener un tamaño de hasta 1 GB.

Puedes usar este agente para analizar un solo archivo o hasta cinco archivos a la vez.

Nos encantaría saber qué opinas. Puedes indicarnos si te gusta o no en el panel lateral de Gemini o enviarnos tus comentarios en el producto (ve a Ayuda > Enviar comentarios).

Colab funciona con la mayoría de los principales navegadores y se ha sometido a pruebas exhaustivas con las versiones más recientes de Chrome, Firefox y Safari.

En 2014 colaboramos con el equipo de desarrollo de Jupyter para publicar una versión inicial de la herramienta. Desde entonces, Colab ha seguido evolucionando en función de nuestro uso interno.

Colab se centra en la compatibilidad con Python y su ecosistema de herramientas de terceros. Sabemos que a los usuarios les gustaría que fuera compatible con otros kernels de Jupyter, como R o Scala. Nos gustaría ofrecer compatibilidad con otros lenguajes de programación, pero aún no disponemos de ninguna fecha estimada.

Abre cualquier cuaderno de Colab. A continuación, accede al menú Ayuda y selecciona Enviar comentarios.

Colaboratory utiliza iframes HTML y service workers alojados en orígenes diferentes para mostrar gran cantidad de resultados de forma segura. Es necesario habilitar las cookies de terceros en los navegadores para que puedan usar los service workers de los iframes. En lugar de habilitar las cookies de terceros en todos los sitios web, también se puede permitir el siguiente nombre de host en la configuración del navegador: googleusercontent.com.

Colab usa una fuente monoespaciada genérica para el editor. Puedes configurar el conjunto de fuentes utilizado para las fuentes monoespaciadas en la mayoría de los navegadores modernos. Estos son algunos de los más comunes:

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

Python 2 ya no se admite en Colab. Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo migrar código de Python 2 a Python 3.

Hay una sección de preguntas frecuentes en la página de registro.

Puedes encontrar información sobre Colab Pro y Pro+, y sobre el modelo de pago por uso (incluidos los precios y cómo se gestionan las actualizaciones de versiones) en la página de registro.

El acceso a Colab para usuarios de Workspace puede habilitarlo o inhabilitarlo el administrador de tu organización usando los controles pertinentes.

Las organizaciones que utilizan Workspace for Education deben obtener un consentimiento parental para que los alumnos menores de 18 años usen los servicios adicionales con su cuenta de Google Workspace for Education. Para ello, puedes usar esta plantilla de notificación. Asegúrate de incluir Colab en la lista de servicios adicionales.

Para obtener más información, lee el artículo Informar a padres y tutores sobre Google Workspace for Education de nuestro Centro de Ayuda.