Colab은 호스팅된 Jupyter Notebooks 서비스로, 설정 없이도 사용 가능하며 GPU 및 TPU를 비롯한 컴퓨팅 리소스를 무료로 제공합니다. Colab은 특히 머신러닝, 데이터 과학, 교육 분야에 적합합니다.

예. Colab은 무료로 사용할 수 있습니다.

가능한 한 전 세계의 많은 학생과 리소스가 부족한 그룹에 액세스를 제공할 수 있도록 Colab에서는 노트북으로 프로그래밍을 적극적으로 하는 사용자를 우선시합니다. 또한 Colab은 다른 사용자에게 부정적인 영향을 미치거나 Google의 악용 방지 정책을 우회하는 것과 관련된 작업을 제한합니다. 허용되지 않는 작업 목록은 Colab에서 제한되는 활동은 무엇인가요?를 참고하세요. Colab 리소스는 보장되거나 무제한으로 제공되지는 않으며 사용량 한도가 달라지기도 합니다. 이런 방식으로 운영해야 Colab에서 리소스를 무료로 제공할 수 있기 때문입니다. 자세한 내용은 리소스 한도를 참고하세요.

Colab 관리형 런타임에서는 다른 사용자에게 부정적인 영향을 미치는 악성 작업 및 Google 정책 우회와 관련된 작업을 금지합니다. 다음은 모든 관리형 Colab 런타임에서 허용되지 않습니다.

• Colab과의 상호작용 연산과 관련이 없는 파일 호스팅, 미디어 게재 또는 기타 웹 서비스 제공
• 토렌트 다운로드 또는 P2P 파일 공유 참여
• 원격 프록시 연결
• 암호화폐 채굴
• 서비스 거부 공격 실행
• 비밀번호 크래킹
• 여러 계정을 사용하여 액세스 또는 리소스 사용 제한 우회
• 딥페이크 생성

안타깝게도 구체적인 방법은 악의적인 행위자가 Colab에서 제공하는 컴퓨팅 보조금을 이용하려고 시도하기 때문에 악용 감지 시스템이 어떻게 작동하는지를 더 구체적으로 설명할 수는 없습니다.

이러한 제한사항 외에도 Colab은 전 세계 학생과 리소스가 부족한 그룹에 액세스를 제공하기 위해 노트북에서 적극적으로 프로그래밍하는 사용자를 우선시합니다. 다음은 Colab 컴퓨팅 단위 잔여 용량 없이 무료로 실행되는 관리형 Colab 런타임에서 허용되지 않으며 경고 없이 언제든지 종료될 수 있습니다.

• SSH 셸, 원격 데스크톱과 같은 원격 제어
• 주로 웹 UI를 통해 상호작용하도록 노트북 UI 우회
• 체스 학습
• 분산 컴퓨팅 작업자 실행

여기에서 유료 요금제 중 하나를 구매하면 컴퓨팅 단위 잔여 용량을 유지하여 이러한 유형의 제한사항을 제거할 수 있습니다. 설명과 일치하는 런타임 중 일부는 종료되지 않을 수도 있습니다. Google에서는 합당한 범위 내에서 글로벌 커뮤니티에 이익이 되도록 최선을 다하고 있습니다.

GCP Marketplace 또는 Colab Enterprise를 통해 Colab에서 시행하는 사용 제한 없이 보장된 리소스를 구매하거나 직접 제어하는 로컬 런타임을 통해 자체 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다. 런타임 파일 시스템에 Google Drive를 장착하는 방법은 이러한 접근 방식에서는 작동하지 않습니다.

전 세계의 학생과 리소스가 부족한 그룹에 액세스를 제공하기 위해 Colab은 노트북에서 적극적으로 프로그래밍하는 사용자를 우선시합니다.

무료 등급 사용자가 콘텐츠 생성을 위해 Colab 관리형 런타임에서 노트북 UI를 우회하고 웹 UI를 사용하려고 하면 일반적으로 런타임이 종료되는 문제가 발생합니다. 이러한 환경은 대중적이고 인상적이지만 컴퓨팅 집약적이므로 프로그래밍에 도움을 주고자 하는 무료 등급 사용자에게는 우선순위가 없습니다.

여기에서 유료 요금제 중 하나를 구매하면 이러한 유형의 제한사항을 제거할 수 있습니다.

GCP Marketplace 또는 Colab Enterprise를 통해 Colab에서 시행하는 사용 제한 없이 보장된 리소스를 구매하거나 직접 제어하는 로컬 런타임을 통해 자체 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다. 런타임 파일 시스템에 Google Drive를 장착하는 방법은 이러한 접근 방식에서는 작동하지 않습니다.

Jupyter는 Colab의 기반이 되어 주는 오픈소스 프로젝트입니다. Colab을 사용하면 아무것도 다운로드하거나 설치, 실행하지 않고도 Jupyter 메모장을 다른 사람과 공유할 수 있습니다.

Colab 메모장은 Google Drive에 저장되거나 GitHub에서 로드할 수 있습니다. 또한 Colab 메모장은 Google Docs 또는 스프레드시트와 마찬가지로 공유할 수 있습니다. Colab 메모장 오른쪽 상단에서 공유 버튼을 클릭하거나 Google Drive의 파일 공유 안내를 따르세요.

메모장을 공유하면 텍스트, 코드, 출력, 댓글 등 메모장의 모든 내용이 공유됩니다. 메모장을 저장할 때 수정 > 노트북 설정 > 이 메모장을 저장할 때 코드 셀 출력 생략을 선택하면 코드 셀 출력이 저장되거나 공유되지 않습니다. 설정한 모든 맞춤설정 파일 및 라이브러리를 비롯해 사용 중인 가상 머신은 공유되지 않습니다. 그러므로 메모장에 필요한 맞춤설정 라이브러리 또는 파일을 설치하고 로드하는 셀을 포함하는 것이 좋습니다.

예. 파일 메뉴에서 '메모장 업로드'를 선택하세요.

Google Drive로 Colab 메모장을 검색할 수 있습니다. 메모장 뷰 왼쪽 상단에 있는 Colab 로고를 클릭하면 드라이브에 저장된 메모장이 모두 표시됩니다. 파일 > 메모장 열기를 사용하면 최근에 열었던 메모장을 검색할 수 있습니다.

코드는 계정 전용 가상 머신에서 실행됩니다. 한동안 유휴 상태이면 가상 머신은 삭제되고 Colab 서비스에서 설정된 최대 수명이 적용됩니다.

이 안내에 따라 내가 작성한 Colab 메모장을 Google Drive에서 다운로드하거나, Colab의 파일 메뉴에서 다운로드할 수 있습니다. 모든 Colab 메모장은 오픈소스 Jupyter 메모장 형식(.ipynb)으로 저장됩니다.

런타임 > 런타임 연결 해제 및 삭제를 선택하면 나에게 할당된 모든 관리형 가상 머신이 원래 상태로 돌아갑니다. 초기화는 시스템 파일을 실수로 덮어썼거나 호환되지 않는 소프트웨어를 설치하여 가상 시스템이 비정상 상태가 된 경우 도움이 됩니다. Colab에서는 과도한 리소스 소모를 방지하기 위해 초기화 실행 빈도를 제한하고 있습니다. 초기화에 실패했다면 나중에 다시 시도해 보세요.

폴더에 파일 또는 하위 폴더 수가 너무 많아지는 경우 Google Drive 작업이 타임아웃될 수 있습니다. 최상위 '내 드라이브' 폴더에 수천 개의 항목을 저장하지 마세요. 루트 디렉터리에 약 10,000개가 넘는 항목을 저장하면 마운트에 실패할 수 있습니다.
이 문제가 발생하면 '내 드라이브'에 직접 포함된 파일 및 폴더를 하위 폴더로 이동해 보세요. 단, 각 폴더에는 10,000개가 넘는 항목이 포함되어서는 안 됩니다.
drive.mount()가 성공한 후 다른 폴더의 항목을 읽을 때 유사한 문제가 발생할 수 있습니다. 많은 항목이 포함된 폴더의 항목에 액세스하면 OSError: [Errno 5] Input/output error와 같은 오류가 발생할 수 있습니다. 이 경우 직접 포함된 항목을 하위 폴더로 이동하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.
파일 또는 하위 폴더를 휴지통으로 이동하여 '삭제'하는 것으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 이 경우 휴지통을 비워야 합니다.
또한 Google Drive 대신 DagsHub Storage를 사용해 볼 수도 있습니다. DagsHub Storage는 대규모 데이터 세트 및 머신러닝 작업을 위해 만들어졌으며, Colab에서 일반적으로 사용되는 워크플로 유형에 대해 더 확장 가능하고 안정적인 경향이 있습니다. 해당 문서에서 자세히 알아보거나 노트북 예시를 확인해 보세요. DagsHub는 Google과 관련이 없는 서드 파티 서비스입니다.

Google Drive에 저장된 파일이 Colab 런타임과 먼 리전에서 저장되어 있을 수 있습니다. 성능을 극대화하려면 Drive에서 읽기/쓰기 횟수를 줄이세요. drive.mount()로 마운트된 폴더의 작업은 Colab 런타임에 의존합니다. Colab을 통해 한 폴더에서 다른 폴더로 파일을 이동하려고 했는데 작업이 중단되면 전송 중인 모든 데이터가 손실될 수 있습니다.

Colab에 Google Drive를 마운트하면 노트북의 모든 코드가 Google Drive의 모든 파일에 액세스할 수 있게 됩니다. 일반적으로 사용자가 새 런타임에 연결할 때마다 노트북에 코드 셀을 추가하여 이 액세스 권한을 수동으로 부여해야 합니다. 이렇게 하면 사용자가 노트북에 부여되는 권한을 완전히 파악할 수 있습니다.
Google Drive 승인을 한 번만 하면 되고 이후 세션에서는 Google 드라이브가 자동으로 다시 마운트되는 경우도 있습니다. Google은 파일 보호를 위해 노트북이 여러 검사를 통과한 경우에만 이를 허용합니다. 예를 들어 다른 사용자가 수정한 노트북에서는 Google Drive가 자동으로 마운트되지 않습니다.

Google Drive에는 사용자당 및 파일당 작업 수와 대역폭 할당량 등 다양한 한도가 적용됩니다. 이러한 한도를 초과하면 위에서와 같이 Input/output error가 트리거되며 Colab UI에 알림이 표시됩니다. 일반적으로 많은 사용자가 사용하는 공유 파일에 액세스하거나 너무 많은 수의 서로 다른 파일에 너무 빠르게 액세스하면 한도가 초과됩니다. 다음 해결 방법을 사용해 보세요.

• drive.google.com을 사용해 파일을 복사하고, 공유 범위를 넓게 지정하지 마세요. 다른 사용자가 한도를 모두 사용해버릴 수 있습니다.
• I/O 읽기를 조금씩 여러 번 사용하는 대신 보관처리 형식(예: .zip 또는 .tar.gz 파일)을 사용해 드라이브에서 Colab VM으로 데이터를 복사하세요. 그런 다음 마운트된 Drive 디렉터리 대신 VM에 로컬로 데이터를 보관 취소하세요.
• 할당량 한도가 재설정되도록 하루 동안 기다리세요.

Google Drive는 각 사용자가 드라이브에 저장할 수 있는 데이터 양에 한도를 부여합니다. Input/output error가 발생하며 드라이브 작업이 실패하고 저장용량 할당량이 초과되었다는 알림이 표시되면 drive.google.com을 사용해 일부 파일을 삭제하고 휴지통을 비워 여유 공간을 확보하세요. 이렇게 확보한 여유 공간을 Colab에서 사용할 수 있게 되기까지 잠시 시간이 걸릴 수 있습니다.

드라이브 저장용량을 추가로 구매하려면 Google Drive를 방문하세요. 참고로 드라이브 저장용량을 추가로 구매해도 Colab VM에서 사용 가능한 디스크 용량이 증가하지는 않습니다. 이러한 디스크 용량을 늘리려면 Colab Pro를 구독하세요.

저렴한 비용으로 강력한 GPU를 대규모로 동적으로 제공하려면 Colab에서 사용량 한도와 하드웨어 가용성을 유연하게 조정할 수 있어야 합니다.

무료 Colab 버전에서는 GPU와 같이 비용이 많이 드는 리소스에 대한 액세스가 크게 제한됩니다. Colab 유료 버전의 경우 사용자에게 비용 대비 높은 가치를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

GCP Marketplace 또는 Colab Enterprise를 통해 Colab에서 시행하는 사용 제한 없이 보장된 리소스를 구매하거나 직접 제어하는 로컬 런타임을 통해 자체 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다. 런타임 파일 시스템에 Google Drive를 장착하는 방법은 이러한 접근 방식에서는 작동하지 않습니다.

Colab에서 리소스를 무료로 제공할 수 있는 이유는 보장된 리소스 또는 무제한 리소스를 제공하는 대신 필요에 따라 사용량 한도를 동적으로 변경하는 방식으로 운영하기 때문입니다. 다시 말해 시간이 지남에 따라 전체 사용량 한도, 유휴 시간 제한 기간, VM의 최대 수명, 사용 가능한 GPU 유형, 기타 요인이 달라집니다. 이러한 한도는 시간이 지남에 따라 달라질 수 있기 때문에 Colab에서는 한도를 공개하지 않습니다.

여기에서 유료 요금제 중 하나를 구매하면 더 많은 컴퓨팅 성능과 더 긴 런타임을 이용할 수 있습니다. 이러한 요금제는 시간이 지남에 따라 리소스 가용성이 변경될 수 있다는 점에서 비슷한 유연성을 갖습니다. 컴퓨팅 단위 잔여 용량이 소진된 유료 사용자는 잔액이 늘어날 때까지 무료 등급 정책 및 제한사항으로 되돌아갑니다.

GCP Marketplace 또는 Colab Enterprise를 통해 Colab에서 시행하는 사용 제한 없이 보장된 리소스를 구매하거나 직접 제어하는 로컬 런타임을 통해 자체 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다. 런타임 파일 시스템에 Google Drive를 장착하는 방법은 이러한 접근 방식에서는 작동하지 않습니다.

Colab에서 사용할 수 있는 GPU 및 TPU 유형은 시간이 지남에 따라 달라집니다. 이러한 방식으로 운영해야 Colab에서 리소스를 무료로 제공할 수 있습니다.

여기에서 유료 요금제 중 하나를 구매하면 사용 가능한 프리미엄 GPU에 액세스할 수 있습니다.

특정 전용 하드웨어에 액세스하려면 GCP Marketplace Colab을 사용해 살펴보세요.

Colab에서는 대화형 컴퓨팅에 우선순위를 둡니다. 유휴 상태이면 런타임이 타임아웃됩니다.

무료 Colab 버전에서는 노트북의 가용성과 사용 패턴에 따라 최대 12시간 동안 실행할 수 있습니다. Colab Pro, Pro+, 종량제 서비스를 이용하면 컴퓨팅 단위 잔액에 따라 컴퓨팅 용량을 더 알뜰하게 활용할 수 있습니다.

가용성과 사용 패턴에 따라 다르지만 일반적으로 노트북은 최대 12시간 동안 실행할 수 있습니다. Pro, Pro+ 또는 종량제 서비스에서 사용 가능한 컴퓨팅 단위가 소진되면 백엔드 종료가 발생할 수 있습니다.

Colab Pro+는 컴퓨팅 단위가 충분하다면 최대 24시간 동안 연속 코드 실행을 지원합니다. 유휴 시 타임아웃은 코드 실행이 종료되는 경우에만 적용됩니다.

GCP Marketplace에서 전용 VM을 구매하면 모든 런타임 한도 및 유휴 시 타임아웃을 염려하지 않아도 됩니다.

무료 Colab 버전에서는 표준 시스템 메모리 프로필로 VM에 액세스할 수 있습니다.

유료 Colab 버전에서는 가용성과 컴퓨팅 단위 잔액에 따라 메모리 시스템 프로필이 높은 머신에 액세스할 수 있습니다.

메모리는 시스템 메모리를 의미합니다. 모든 GPU 칩은 동일한 메모리 프로필을 갖습니다.

작업을 마친 후 Colab 탭을 닫고, 작업에 필요하지 않은 GPU나 추가 메모리를 선택하지 않는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 Colab 사용 중 사용량 한도에 도달할 가능성이 낮아집니다. 한도 도달 시 언제든지 필요한 만큼 더 많은 컴퓨팅을 구매할 수 있습니다.

Colab 유료 버전을 최대한 활용하는 방법을 자세히 알아보려면 다음을 참고하세요.Colab 구독 최대한 활용하기를 클릭합니다.

Colab에서는 GPU와 TPU를 포함한 가속 컴퓨팅 환경을 선택사항으로 제공합니다. GPU 또는 TPU 런타임에서 코드를 실행한다고 해서 반드시 GPU 또는 TPU가 활용되는 것은 아닙니다. GPU 사용량 한도에 도달하지 않도록 GPU를 활용하지 않는 경우 표준 런타임으로 전환하는 것이 좋습니다. 런타임 > 런타임 유형 변경을 선택하고 하드웨어 가속기를 없음으로 설정하세요.

Colab에서 GPU 및 TPU 런타임을 활용하는 방법의 예를 보려면 GPU를 사용한 Tensorflow와 Colab의 TPU 예시 메모장을 참조하세요.

새롭게 재구성된 AI 우선 Colab은 Colab 환경을 새롭게 구상하여 지능형 코딩 파트너로 변신시켜 줍니다. 목표를 파악하고 전체 워크플로의 속도를 촉진하도록 설계된 여러 AI 기능이 긴밀히 통합되어 있는 제품군입니다. 통합된 대화형 환경을 통해 이 모든 AI 기능에 액세스할 수 있으며, 노트북에서 바로 사용할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 반복 쿼리: 코드 생성, 개념 설명, 오류 수정을 위한 간단한 대화형 인터페이스입니다.
• 차세대 데이터 과학 에이전트(DSA): 데이터를 자율적으로 분석하고, 계획을 생성하고, 코드를 실행하고, 결과를 제시할 수 있는 에이전트입니다.
• 간편한 코드 변환: 자연어 설명을 사용하여 노트북 전반에서 기존 코드를 수정하는 기능입니다.

AI 기능은 적격한 모든 사용자에게 기본적으로 사용 설정되어 있으며, Colab 인터페이스 전체에 통합되어 있습니다. 시작하는 가장 쉬운 방법은 노트북 바닥글에 있는 Gemini 반짝이 아이콘을 클릭하여 기본 채팅 패널을 여는 것입니다. 입력 시 AI 기반 자동 완성도 표시됩니다.

Colab의 AI 기능에 액세스하려면 Google 계정 연령이 만 18세 이상이어야 합니다. 연령 요건을 충족하는데도 Gemini 반짝이 아이콘 또는 AI 자동 완성과 같은 기능이 표시되지 않는 경우, 지원되는 지역에 있는지 확인하세요.

요건을 충족하는데도 액세스 권한이 없는 경우 제품 내 의견 도구(도움말 > 의견 보내기)를 사용하여 이 문제를 신고하시기 바랍니다. 이메일로 답변을 받고 싶다면 '추가 정보 또는 최신 소식을 이메일로 받아보겠습니다' 체크박스를 선택해야 합니다.

Colab의 AI는 다재다능한 파트너 역할을 하도록 설계되었습니다. 다음과 같은 작업을 요청할 수 있습니다.

• 코드 생성 및 변환: 짧은 함수, 상용구 또는 여러 셀에 걸친 코드 리팩터링을 요청하세요.
• Python 라이브러리에 대한 채팅: 새로운 도구를 탐색하고 작업 컨텍스트에 맞는 샘플 사용을 요청하세요.
• 지능적으로 오류 수정: 오류가 발생하면 Colab은 사용자가 검토할 수 있도록 차이점 뷰에서 수정 사항을 반복적으로 제안합니다.
• 자율적인 에이전트 흐름 실행: 데이터 과학 에이전트를 통해 완전한 분석 워크플로를 트리거합니다. 대략적인 목표를 제공하기만 하면 에이전트가 계획을 생성하고 필요한 코드를 실행한 후 결과를 제시해 줍니다.
• 데이터 분석: CSV, JSON 또는 Excel과 같은 파일을 업로드하거나 런타임의 데이터를 가리키고 AI에 심층 분석, 시각화 생성, 통계 파악을 요청합니다.

네. AI 우선 Colab의 주요 기능은 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하고 실행하는 것입니다. 데이터 세트 분석과 같은 여러 단계의 작업을 요청하면 에이전트는 사용자가 검토할 수 있도록 계획을 제시해 줍니다. 그러면 사용자는 계획을 실행하기로 선택하고, 에이전트가 작동하는 동안 에이전트를 계속해서 제어할 수 있습니다. 에이전트는 실행 중에 결과에 관해 추론하고 오류를 자체적으로 수정하며 계획을 조정할 수 있습니다.

Colab AI 자체가 인터넷을 직접 탐색하지는 않습니다. 하지만 인터넷에 액세스하는 코드를 생성하고 실행할 수 있습니다(예: API 또는 위젯을 호출하여 파일을 런타임에 다운로드하는 요청 사용).

기본적으로 Colab AI는 사용자의 Google Drive 파일 또는 사용자 보안 비밀에 액세스할 수 없습니다. 하지만 사용자의 명시적인 요청에 따라 이러한 데이터에 액세스하는 코드를 생성할 수 있습니다.

Colab AI는 CSV, TSV, JSON, Excel 파일(XLS, XLSX, XLSM, XLSB)을 비롯한 다양한 일반적인 파일 형식을 지원합니다. 사용자는 분석을 위해 채팅 인터페이스에서 직접 파일을 업로드할 수 있습니다.

사용자의 의견은 환경을 개선하는 데 매우 중요합니다. AI가 생성한 대답에는 좋아요 및 싫어요 아이콘이 표시되며, 이 아이콘을 사용하여 출력의 품질을 평가해 주시기 바랍니다. 자세한 의견을 보내려면 오른쪽의 더보기 메뉴(...) > 의견 보내기 옵션을 사용하세요.

Colab의 AI는 워크플로의 속도를 촉진하고 아이디어를 이전보다 빠르게 프로토타입으로 만들 수 있도록 설계된 강력한 협업 도구입니다. 다른 코딩 어시스턴트와 마찬가지로, 코드 사용에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 생성된 모든 코드는 신중하게 테스트, 검토, 검증하여 코드가 정확하고 안전하며 프로젝트의 요구사항을 충족하는지 확인한 후에 사용하는 것이 좋습니다. 이를 지원하기 위해, Colab은 오픈소스 라이선스를 따르는 소스에서 직접 인용된 생성 코드의 경우 출처도 명시합니다.

Colab에서 생성형 AI 기능을 사용하면 Google에서 프롬프트, 관련 코드, 생성된 출력, 관련 기능 사용 정보, 사용자 의견을 수집합니다. Google에서는 Google Cloud와 같은 Google의 엔터프라이즈 제품을 비롯한 Google 제품, 서비스, 머신러닝 기술을 제공, 개선, 개발하기 위한 용도로 이 데이터를 사용합니다.

품질 평가 및 제품 개선을 위해 검토자가 프롬프트, 생성된 출력, 관련 기능 사용 정보, 사용자 의견을 읽고 주석을 달고 처리할 수 있습니다. 프롬프트나 사용자 의견에 기밀 정보 등의 민감한 정보, 본인 또는 타인을 식별하는 데 사용할 수 있는 개인 정보를 포함하지 마세요. 사용자의 데이터는 누가 제공했는지 Google에서 알 수 없는 방식으로 저장되고, 더 이상 삭제 요청을 처리할 수 없으며, 최대 18개월 동안 보관됩니다.

Colab은 대부분의 주요 브라우저와 호환되며, 특히 Chrome, Firefox, Safari의 최신 버전을 대상으로 가장 철저하게 테스트되었습니다.

2014년에 Google에서는 Jupyter 개발팀과 함께 Colab의 초기 버전을 공개했습니다. 그 이후 Colab은 Google 내부에서 사용되면서 꾸준히 발전해 왔습니다.

Colab은 Python과 타사 도구로 이루어진 Python 생태계를 지원하는 데 초점을 두고 있습니다. 한편 Google에서는 사용자가 R 또는 Scala 등의 다른 Jupyter 커널 지원을 바란다는 점 또한 인지하고 있습니다. 이러한 커널을 지원할 의향은 있지만, 아직 확실한 계획은 없습니다.

Colab 메모장을 연 다음 도움말 메뉴로 이동하여 '의견 보내기...'를 선택하세요.

Colab은 풍부한 출력 결과를 안전하게 표시하기 위해 HTML iframe과 별도의 출처에서 호스팅되는 서비스 워커를 사용합니다. 브라우저에서 iframe 내의 서비스 워커를 사용하려면 타사 쿠키를 허용해야 합니다. 모든 사이트의 타사 쿠키를 허용하는 대신 브라우저 설정에서 호스트 이름 googleusercontent.com을 허용해도 됩니다.

Colab에서는 편집기에 일반 고정 너비 글꼴을 사용합니다. 현재 사용되는 대부분의 브라우저에서 고정 너비로 사용할 글꼴 모음을 구성할 수 있습니다. 일반적인 구성 방법은 다음과 같습니다.

• Firefox의 경우 Firefox 지원 문서에 나와 있는 단계에 따라 '고정 너비' 글꼴을 구성합니다.
• Chrome의 경우 'chrome://settings/fonts'로 이동하여 '고정폭 글꼴' 라벨이 있는 섹션을 수정합니다.

Python 2는 Colab에서 더 이상 지원되지 않습니다. Python 2에서 Python 3로 코드를 이전하는 방법을 알아보려면 Python 2 코드를 Python 3로 포팅하기를 참고하시기 바랍니다.

가입 페이지에 FAQ가 있습니다.

가격 및 업그레이드 처리 방법을 비롯한 Colab Pro, Pro+, 사용한 만큼만 지불 등 자세한 정보는 가입 페이지를 참고하세요.

Colab for Workspace 사용자의 액세스는 조직 관리자에게 제공되는 Workspace 사용/사용 중지 기능을 통해 제어됩니다.

Workspace for Education 조직의 학생(만 18세 미만)이 Google Workspace for Education 계정으로 추가 서비스를 사용하려면 조직에서 학부모의 동의를 받아야 합니다. 이 알림 템플릿을 사용하면 됩니다. 추가 서비스 목록에 Colab을 포함해야 합니다.

자세한 내용은 고객센터 도움말 'Google Workspace for Education에 관해 학부모 및 보호자와 소통하기'를 참고하세요.