Colaboratory

Preguntas frecuentes

Conceptos básicos

¿Qué es Colaboratory?

Colaboratory, o "Colab" para abreviar, es un producto de Google Research. Permite a cualquier usuario escribir y ejecutar código arbitrario de Python en el navegador. Es especialmente adecuado para tareas de aprendizaje automático, análisis de datos y educación. Desde un punto de vista más técnico, Colab es un servicio de cuaderno alojado de Jupyter que no requiere configuración y que ofrece acceso sin coste adicional a recursos informáticos, como GPUs.

¿De verdad se puede usar sin coste adicional?

Sí. Puedes usar Colab sin coste adicional.

Suena demasiado bien para ser verdad. ¿Qué limitaciones tiene?

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 adicional. Para obtener más información, consulta el apartado sobre límites de recursos.

A los usuarios que quieran disfrutar de un acceso más fiable a mejores recursos puede que les interese suscribirse a Colab Pro.

En Colab, los recursos se asignan dando prioridad a los casos prácticos interactivos. Están prohibidas las acciones asociadas a operaciones informáticas en bloque, las acciones que afecten negativamente a otras y las acciones orientadas a eludir nuestras políticas. No se permite hacer lo siguiente en entornos de ejecución de Colab:

Hay restricciones adicionales para los usuarios de pago, tal como se indica aquí.

¿Qué diferencia hay entre Jupyter y Colab?

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.

Usar Colab

¿Dónde se almacenan mis cuadernos? ¿Puedo compartirlos?

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.

Si comparto mi cuaderno, ¿qué se compartirá?

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.

¿Puedo importar un cuaderno de Jupyter o IPython en Colab?

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

¿Cómo puedo buscar cuadernos de Colab?

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.

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

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.

¿Cómo puedo descargar mis datos?

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).

¿Cómo puedo restablecer las máquinas virtuales en las que se ejecuta mi código y por qué a veces no es posible?

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.

¿Por qué drive.mount() a veces muestra un error de tiempo de espera agotado y por qué las operaciones de E/S realizadas en las carpetas montadas con drive.mount() también fallan a veces?

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. Si se incluyen directamente miles de elementos en el nivel superior de la carpeta "Mi unidad", es probable que se agote el tiempo de espera al montar la unidad. Es posible completar una operación fallida si la intentas varias veces, ya que el estado parcial de los intentos fallidos se almacena en caché de forma local antes de que se agote el tiempo de espera. Si tienes este problema, prueba a mover los archivos y carpetas que estén almacenados directamente en "Mi unidad" a una o varias subcarpetas. Puede producirse un problema similar al leer otras carpetas después de completar una operación 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 una o varias subcarpetas.
Ten en cuenta que eliminar archivos y subcarpetas o moverlos a la papelera puede no ser suficiente. Si este método no funciona, también debes vaciar la papelera.

¿Por qué al realizar la operación Montar Drive a veces se inserta código en el cuaderno?

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.

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

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:

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

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.

Límites de recursos

¿Por qué no se garantizan los recursos en Colab?

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 en GCP Marketplace para usarlos con Colab.

¿Cuáles son los límites de uso de Colab?

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

Puedes hacer que los límites de uso de Colab sean más laxos 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.

Puedes comprar recursos garantizados en GCP Marketplace para usarlos con Colab.

¿Qué tipos de GPUs están disponibles en Colab?

Los tipos de GPUs 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.

¿Cuál es el tiempo máximo de ejecución de los cuadernos de Colab?

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 y el modelo de pago por uso te ofrecen una mayor disponibilidad de computación en función de tu saldo de unidades de computación.

Colab Pro+ te permite ejecutar código en segundo plano, de forma que siga ejecutándose de manera continua durante un máximo de 24 horas. 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 GCP Marketplace.

¿Cuánta memoria hay disponible en Colab?

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 informáticas.

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.

¿Cómo puedo sacarle el máximo partido a Colab?

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.

Ha aparecido un mensaje que indica que no se está utilizando mi GPU. ¿Qué debo hacer?

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.

Preguntas adicionales

¿Qué navegadores son compatibles?

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.

¿Qué relación tiene con colaboratory.jupyter.org?

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.

¿Qué ocurre con los demás lenguajes de programación?

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.

¿Con quién me pongo en contacto si detecto un error o tengo alguna pregunta?

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

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

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.

¿Cómo puedo cambiar la fuente del editor?

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:

¿Es Colab compatible con Python 2?

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.

¿Dónde puedo consultar más información sobre las versiones de pago de Colab?

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

¿Cómo funciona la facturación de las versiones de pago de Colab?

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.

¿Cómo puedo acceder a Colab con una cuenta de Workspace?

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 para que centros educativos pidan el consentimiento de padres o tutores. Asegúrate de incluir a Colab en la lista de servicios adicionales.

Para consultar más información, lee el artículo Informar a padres y tutores sobre Google Workspace for Education de nuestro Centro de Ayuda. Ten en cuenta que, por el momento, no se admiten cuentas de Google de niños menores de 13 años para usar Colab.