O Colab é um serviço do Jupyter Notebook hospedado que não requer configuração para uso e oferece acesso sem custo financeiro a recursos de computação, incluindo GPUs e TPUs. Ele é adequado principalmente para aprendizado de máquina, ciência de dados e educação.

Sim. Não há custos financeiros para usar o Colab.

Para permitir o acesso ao maior número possível de estudantes e grupos com poucos recursos no mundo todo, o Colab prioriza os usuários que programam ativamente em um notebook. Ele também restringe ações que afetam negativamente outras pessoas ou que tentam contornar nossas políticas antiabuso. Consulte Quais atividades são restritas no Colab? para acessar uma lista das ações não permitidas. Os recursos do Colab não são garantidos nem ilimitados, e os limites de uso às vezes variam. Isso é necessário para que o Colab possa oferecer recursos sem custo financeiro. Para saber mais detalhes, consulte Limites de recurso.

Os ambientes de execução gerenciados do Colab proíbem ações abusivas que afetem negativamente outras pessoas e que tentam contornar nossas políticas. As ações a seguir não são permitidas nos ambientes de execução gerenciados do Colab:

• Hospedar arquivos, veicular mídias ou exibir outras ofertas de serviços da Web não relacionadas à computação interativa com o Colab
• Fazer o download de torrents ou compartilhar arquivos ponto a ponto
• Fazer conexão com proxies remotos
• Fazer a mineração de criptomoeda
• Executar ataques de negação de serviço
• Fazer o cracking de senhas
• Usar várias contas para contornar restrições de acesso ou uso de recursos
• Criar deepfakes

Não é possível informar mais detalhes sobre como nosso sistema de detecção de abuso funciona, porque usuários de má-fé tentam explorar os subsídios de computação oferecidos pelo Colab.

Além dessas restrições, e para permitir o acesso a estudantes e grupos com poucos recursos no mundo todo, o Colab prioriza os usuários que programam ativamente em um notebook. As ações a seguir não são permitidas nos ambientes de execução sem custo financeiro gerenciados do Colab, sem um saldo positivo de unidades de computação, e podem ser encerradas a qualquer momento sem aviso prévio:

• Controle remoto, como shells SSH e áreas de trabalho remotas
• Contornar a IU do notebook para interagir principalmente com uma IU da Web
• Fazer treinamento de xadrez
• Executar workers de computação distribuída

Para remover esses tipos de restrição, compre um dos nossos planos pagos e mantenha um saldo positivo de unidades de computação. É possível que alguns ambientes de execução correspondentes às descrições não sejam encerrados. Nosso objetivo é oferecer suporte na medida do possível para beneficiar a comunidade global.

É possível comprar recursos garantidos pelo GCP Marketplace ou Colab Enterprise, sem as limitações de uso impostas pelo Colab. Outra opção é usar seus próprios recursos de computação em um ambiente de execução local controlado por você. A montagem do Google Drive no sistema de arquivos do ambiente de execução não funciona com esses métodos.

Para permitir o acesso a estudantes e grupos com poucos recursos no mundo todo, o Colab prioriza os usuários que programam ativamente em um notebook.

Geralmente, os ambientes de execução dos usuários no nível sem custo financeiro são encerrados quando eles tentam contornar a interface do notebook e usar uma IU da Web em um ambiente de execução gerenciado do Colab para geração de conteúdo. Essas experiências são conhecidas e impressionantes, mas têm um uso intensivo de computação e estão fora das nossas prioridades para os usuários no nível sem custo financeiro, que queremos ajudar na área da programação.

Para remover esses tipos de restrições, compre um dos nossos planos pagos.

É possível comprar recursos garantidos pelo GCP Marketplace ou Colab Enterprise, sem as limitações de uso impostas pelo Colab. Outra opção é usar seus próprios recursos de computação em um ambiente de execução local controlado por você. A montagem do Google Drive no sistema de arquivos do ambiente de execução não funciona com esses métodos.

O Jupyter é o projeto de código aberto em que o Colab se baseia. O Colab permite que você use e compartilhe notebooks do Jupyter com outras pessoas, sem precisar fazer nenhum download, instalação nem executar nada.

Os notebooks do Colab são armazenados no Google Drive ou podem ser carregados pelo GitHub. Os notebooks do Colab podem ser compartilhados da mesma forma que Documentos ou Planilhas Google. Basta clicar no botão Compartilhar no canto superior direito de qualquer bloco do Colab ou seguir as instruções de compartilhamento de arquivos do Google Drive.

Se você decidir compartilhar seu notebook, todo o conteúdo dele (texto, código, saída e comentários) será compartilhado. É possível impedir que a saída das células de código sejam salvas ou compartilhadas em Editar > Configurações do notebook > Omitir saída da célula de código ao salvar este notebook. A máquina virtual que você está usando não será compartilhada, nem os arquivos e as bibliotecas que você configurou. Não é uma boa ideia incluir células que instalem e carreguem alguma biblioteca ou arquivos personalizados de que seu notebook precisa.

Sim. No menu Arquivo, selecione "Fazer upload de notebook".

É possível pesquisar notebooks do Colab usando o Google Drive. Clique no logotipo do Colab na parte superior esquerda da visualização de notebooks para ver todos eles no Drive. Você também pode pesquisar notebooks abertos recentemente em Arquivo > Abrir notebook.

O código será executado em uma máquina virtual particular da sua conta. As máquinas virtuais são excluídas quando estão inativas por muito tempo e têm um ciclo de vida máximo restringido pelo serviço do Colab.

É possível baixar qualquer bloco do Colab criado por você a partir do Google Drive, usando estas instruções ou no menu Arquivo do Colab. Todos os notebooks do Colab são armazenados no formato de notebook de código aberto do Jupyter ( .ipynb).

Selecione Ambiente de execução > Desconectar e excluir ambiente de execução para fazer com que as máquinas virtuais atribuídas a você voltem ao estado original. Isso pode ser útil quando a máquina virtual não está íntegra devido à substituição acidental do sistema de arquivos ou à instalação de software incompatível. O Colab limita a frequência com que isso pode ser feito para impedir o consumo indevido de recursos. Se ocorrer alguma falha em uma tentativa, tente novamente mais tarde.

As operações do Google Drive podem expirar quando o número de arquivos ou subpastas de uma pasta é muito grande. Evite armazenar milhares de itens na pasta de nível superior "Meu Drive". Ao chegar a cerca de 10 mil itens no diretório raiz, a montagem poderá falhar.
Se você tiver esse problema, tente mover os arquivos e as pastas diretamente em "Meu Drive" para subpastas com até 10 mil itens.
Um problema semelhante pode ocorrer ao ler outras pastas depois de um drive.mount() bem-sucedido. Acessar arquivos em qualquer pasta com itens demais pode provocar erros como OSError: [Errno 5] Input/output error. Isso pode ser resolvido ao mover os itens para subpastas.
Talvez colocar os arquivos ou as subpastas na lixeira não seja suficiente. Se não funcionar, esvazie a lixeira.
Você também pode usar o DagsHub Storage, uma alternativa ao Google Drive que foi desenvolvida para grandes conjuntos de dados e aprendizado de máquina. Geralmente, esse serviço é mais escalonável e confiável para o tipo de fluxo de trabalho comum no Colab. Leia mais nesta documentação ou confira o notebook de exemplo. O DagsHub é um serviço terceirizado não afiliado ao Google.

Os arquivos armazenados no Google Drive podem estar longe do ambiente de execução do Colab. Para maximizar o desempenho, reduza as leituras/gravações do Drive. As operações em pastas montadas por drive.mount() dependem do ambiente de execução do Colab. Se você tentar mover arquivos de uma pasta para outra no Colab e a operação for interrompida, talvez sejam perdidos todos os dados em trânsito.

Montar o Google Drive no Colab permite que o código do notebook tenha acesso a todos os arquivos no Google Drive. Geralmente exigimos que os usuários concedam o acesso manualmente sempre que se conectarem a um novo ambiente de execução adicionando uma célula de código ao notebook. Isso garante que o usuário tenha pleno conhecimento das permissões concedidas ao notebook.
Em alguns casos, solicitamos a autorização do Google Drive uma única vez, e ele é montado automaticamente nas próximas sessões. Para proteger os arquivos, isso só é permitido quando o notebook é aprovado em várias verificações. Por exemplo, nos notebooks editados por outro usuário, o Google Drive não é montado automaticamente.

O Google Drive define vários limites, incluindo o total de operações por usuário e por arquivo, além de cotas de largura de banda. Exceder esses limites aciona um Erro de entrada/saída mencionado acima e exibe uma notificação na interface do Colab. Uma causa comum é abrir um arquivo que é compartilhado várias vezes ou acessar muitos arquivos diferentes em sequência. Veja algumas soluções:

• Copie o arquivo usando drive.google.com e não compartilhe o documento muitas vezes para que outros usuários não esgotem o limite.
• Evite fazer muitas leituras de E/S pequenas. Como alternativa, copie os dados do Drive para a VM do Colab em um formato de arquivo (por exemplo, .zip ou .tar.gz) e desarquive os dados localmente na VM em vez de no diretório montado do Drive.
• Espere um dia para que os limites de cota sejam redefinidos.

O Google Drive define um limite de quantidade de dados que podem ser armazenados por cada usuário. Se ocorrerem falhas de Erro de entrada/saída nas operações do Drive, e uma notificação indicar que a cota de armazenamento foi excedida, exclua alguns arquivos usando drive.google.com e esvazie a lixeira para liberar espaço. Pode demorar um pouco até que o espaço recuperado esteja disponível no Colab.

Caso queira comprar mais armazenamento, acesse o Google Drive. A compra de espaço adicional no Google Drive não aumentará a capacidade de disco disponível nas VMs do Colab. Para fazer isso, assine o Colab Pro.

Para oferecer GPUs poderosas em grande escala por um valor baixo, o Colab precisa manter a flexibilidade para ajustar os limites de uso e a disponibilidade de hardware dinamicamente.

Na versão do Colab sem custo financeiro, o acesso a recursos caros como GPUs é muito restrito. Na versão paga do Colab, nosso objetivo é dar aos usuários um alto valor de acordo com os gastos.

É possível comprar recursos garantidos pelo GCP Marketplace ou Colab Enterprise, sem as limitações de uso impostas pelo Colab. Outra opção é usar seus próprios recursos de computação em um ambiente de execução local controlado por você. A montagem do Google Drive no sistema de arquivos do ambiente de execução não funciona com esses métodos.

O Colab é capaz de oferecer recursos sem custo financeiro por ter limites de uso dinâmicos que às vezes variam e por não fornecer recursos garantidos nem ilimitados. Isso significa que os limites de uso geral, assim como os tempos limite de inatividade, o ciclo de vida das VMs e os tipos de GPUs disponíveis podem variar. O Colab não publica esses limites, em parte porque eles podem variar com o tempo.

Para ter acesso a mais poder de computação e tempos de execução mais longos, compre um dos nossos planos pagos. Esses planos têm uma dinâmica semelhante, porque a disponibilidade de recursos pode mudar com o tempo. Os usuários pagantes que esgotarem o saldo de unidades de computação vão ser revertidos para as políticas e restrições do nível sem custo financeiro até que o saldo aumente.

É possível comprar recursos garantidos pelo GCP Marketplace ou Colab Enterprise, sem as limitações de uso impostas pelo Colab. Outra opção é usar seus próprios recursos de computação em um ambiente de execução local controlado por você. A montagem do Google Drive no sistema de arquivos do ambiente de execução não funciona com esses métodos.

As unidades disponibilizadas variam com o tempo. Isso é necessário para que o Colab possa oferecer acesso aos recursos sem custo financeiro.

Para acessar GPUs premium sujeitas à disponibilidade, compre um dos nossos planos pagos.

Para ter acesso a hardwares dedicados, use o GCP Marketplace do Colab.

O Colab prioriza a computação interativa. Os ambientes de execução vão expirar em caso de inatividade.

Na versão do Colab sem custo financeiro, os notebooks são executados por no máximo 12 horas, dependendo da disponibilidade e dos padrões de uso. O Colab Pro, Pro+ e o pagamento por utilização oferecem maior disponibilidade de computação com base no seu saldo de unidades.

Em geral, os notebooks são executados por no máximo 12 horas, dependendo da disponibilidade e dos padrões de uso. O encerramento do back-end poderá ocorrer se você esgotar suas unidades de computação disponíveis em um plano Pro, Pro+ ou de pagamento por utilização.

O Colab Pro+ é compatível com a execução contínua de código por até 24 horas quando há unidades de computação suficientes. Os tempos limite de inatividade só valerão se a execução do código for concluída.

É possível relaxar totalmente os limites do ambiente de execução e os tempos limite de inatividade ao comprar uma VM dedicada no GCP Marketplace.

Na versão do Colab sem custo financeiro, é possível acessar VMs com um perfil de memória padrão do sistema.

Nas versões pagas do Colab, é possível acessar máquinas com um perfil de alta memória do sistema, sujeitas à disponibilidade e ao saldo de unidades de computação.

"Memória" se refere à memória do sistema. Todos os chips de GPU têm o mesmo perfil de memória.

Considere fechar as guias do Colab ao terminar o trabalho e evite optar por GPUs ou memória extra quando isso não for necessário. Isso vai diminuir a probabilidade de você alcançar o limite de uso no Colab. Você pode comprar mais computação pelo pagamento por utilização se atingir os limites.

Para saber mais sobre como aproveitar todos os recursos da versão paga do Colab, consulte Como aproveitar ao máximo sua assinatura do Colab.

O Colab oferece opções de ambientes de computação acelerados que incluem GPU e TPU. Executar código em um ambiente de execução com GPU ou TPU não significa automaticamente que a GPU ou a TPU estão sendo usadas. Para evitar atingir os limites de uso da GPU, recomendamos mudar para um ambiente de execução padrão caso a GPU não esteja sendo utilizada. Selecione Ambiente de execução > Alterar o tipo de ambiente de execução e defina o Acelerador de hardware como Nenhum.

Para acessar exemplos de como usar os ambientes de execução com GPU e TPU no Colab, consulte os notebooks de exemplo TensorFlow com suporte a GPUs e TPUs no Colab.

O novo Colab AI-First é uma reinvenção da experiência do Colab, que transforma esse recurso em um parceiro de programação inteligente. Ele tem um pacote de recursos de IA totalmente integrados e projetados para entender suas metas e acelerar todo o fluxo de trabalho. Tudo isso é acessado em uma experiência de conversa unificada, disponível no seu notebook. As principais características incluem:

• Consulta com iteração: uma interface de conversação simples para gerar código, explicar conceitos e corrigir erros.
• Agente de Ciência de Dados de última geração (DSA): um agente que pode analisar dados de forma autônoma, gerar um plano, executar código e apresentar descobertas.
• Transformação de código sem esforço: a capacidade de modificar o código existente no notebook usando descrições em linguagem natural.

Os recursos de IA são ativados por padrão para todos os usuários qualificados e estão integrados em toda a interface do Colab. A maneira mais fácil de começar é clicar no ícone de brilho do Gemini no rodapé do notebook para abrir o painel principal de conversação. Você também vai ver preenchimentos automáticos com IA conforme digita.

Para ter acesso aos recursos de IA do Colab, sua conta do Google precisa informar que você tem mais de 18 anos. Se você atende a esse requisito e ainda não vê os recursos (como o ícone do Gemini ou o preenchimento automático com IA), verifique se está em uma localidade compatível.

Se você confirmou sua qualificação e ainda não consegue acessar os recursos, nos informe usando a ferramenta de feedback no produto (Ajuda > Enviar feedback). Se quiser receber uma resposta por e-mail, marque a caixa "Podemos enviar e-mails a você pedindo mais informações ou atualizações".

A IA do Colab foi projetada para ser uma parceira multifuncional. Você pode pedir para ela:

• Gerar e transformar código: solicite funções curtas, modelos ou até mesmo código de refatoração em várias células.
• Conversar sobre bibliotecas Python: encontre novas ferramentas e peça exemplos de uso com base no contexto do seu trabalho.
• Corrigir erros com inteligência: quando houver alguma falha, o Colab vai sugerir correções de modo iterativo em uma visualização de comparação para você revisar.
• Executar fluxos de agentes autônomos: acione fluxos analíticos completos com o Agente de Ciência de Dados. Basta fornecer um objetivo geral, e o agente vai gerar um plano, executar o código necessário e apresentar os resultados.
• Analisar seus dados: faça upload de arquivos (como CSVs, JSON ou Excel) ou indique dados no ambiente de execução e peça para a IA fazer uma análise detalhada, criar visualizações e descobrir insights.

Sim. Uma característica importante do Colab AI-First é a capacidade de criar e executar planos para alcançar um objetivo. Quando você solicita uma tarefa com várias etapas, como analisar um conjunto de dados, o agente apresenta um plano que você pode revisar. Depois, você pode escolher executar esse plano, mantendo o controle enquanto o agente trabalha. Durante a execução, ele pode pensar sobre os resultados, corrigir erros automaticamente e ajustar o planejamento.

A IA do Colab em si não navega diretamente na Internet. No entanto, ela pode gerar e executar um código que acesse a Internet, por exemplo, usando solicitações para chamar uma API ou wget para baixar um arquivo no ambiente de execução.

Por padrão, a IA do Colab não tem acesso a arquivos do Google Drive ou aos secrets do usuário. No entanto, ela pode gerar um código que os acesse se você solicitar explicitamente.

Ela oferece suporte a vários tipos de arquivos comuns, incluindo CSV, TSV, JSON e Excel (XLS, XLSX, XLSM, XLSB). Você pode fazer upload de arquivos diretamente na interface de conversa para análise.

Seu feedback é crucial para melhorar essa experiência. Você vai ver ícones de Gostei e Não gostei em qualquer resposta gerada por IA. Use isso para avaliar a qualidade do resultado. Para enviar um feedback mais detalhado, use o menu flutuante à direita (...) > Enviar feedback.

A IA do Colab é uma colaboradora avançada, criada para acelerar seu fluxo de trabalho e ajudar você a criar protótipos mais rápido do que nunca. Como acontece com qualquer assistente de programação, você é responsável pelo uso do código. Antes disso, é altamente recomendável testar, revisar e validar cuidadosamente todo o código gerado para garantir que ele seja preciso, seguro e que atenda aos requisitos do seu projeto. Para ajudar com isso, o Colab também vai listar qualquer código gerado que cite diretamente uma fonte com uma licença de código aberto.

Quando você usa recursos de IA generativa no Colab, o Google coleta comandos, códigos relacionados, resultados gerados, informações de uso de recursos relacionados e seu feedback. O Google usa esses dados para oferecer, melhorar e desenvolver produtos, serviços e tecnologias de aprendizado de máquina, incluindo produtos empresariais do Google, como o Google Cloud.

Para melhorar nossos produtos, revisores humanos podem ler, fazer anotações e processar seus comandos, os resultados gerados, as informações de uso de recursos relacionados e seu feedback. Não inclua informações confidenciais ou pessoais que possam ser usadas para identificar você ou outras pessoas nos seus comandos ou feedback. Seus dados vão ser armazenados de modo que o Google não consiga identificar quem os enviou, e não vai ser mais possível atender a solicitações de exclusão. Eles vão ser retidos por até 18 meses.

O Colab funciona com a maioria dos navegadores e foi testado exaustivamente com as últimas versões do Chrome, Firefox e Safari.

Em 2014, nós trabalhamos com a equipe de desenvolvimento do Jupyter para lançar uma versão inicial da ferramenta. Desde então, o Colab continuou evoluindo, de acordo com as necessidades internas de uso.

O foco do Colab é a compatibilidade com o Python e o ecossistema de ferramentas de terceiros. Sabemos que existem usuários interessados no suporte a outros kernels do Jupyter (por exemplo, R ou Scala). Gostaríamos de dar suporte a essas linguagens, mas ainda não temos um prazo estimado para isso.

Abra qualquer bloco do Colab. Depois, no menu Ajuda, selecione "Enviar feedback… ".

O Colab usa iframes HTML e service workers hospedados em origens separadas para exibir saídas avançadas. Os navegadores requerem ativar cookies de terceiros para usar os service workers nos iframes. Uma opção para não ativar cookies de terceiros é permitir o seguinte nome do host nas configurações no seu navegador: googleusercontent.com.

O Colab usa uma fonte genérica monoespaçada para o editor. É possível configurar a família de fontes monoespaçadas usadas na maioria dos navegadores. Estes são exemplos de algumas comuns:

• No Firefox, siga as etapas especificadas nos documentos de suporte do Firefox para configurar a fonte "Monoespaçada".
• No Chrome, navegue até "chrome://settings/fonts" e modifique a seção "Fonte de largura pré-determinada".

O suporte ao Python 2 foi suspenso no Colab. Para mais informações sobre como migrar o código, leia sobre a portabilidade de código do Python 2 para o Python 3.

Há uma seção de perguntas frequentes na página de inscrição.

Consulte a página de inscrição para saber mais sobre o Colab Pro, Pro+ e pagamento por utilização, incluindo preços e upgrades.

O gerenciamento do acesso de usuários do Workspace ao Colab é feito pelos controles de ativação/desativação do Workspace disponibilizados ao administrador da sua organização.

As organizações que participam do Workspace for Education precisam receber autorização dos responsáveis para que alunos (menores de 18 anos) possam usar serviços adicionais com a conta do Google Workspace for Education. Isso pode ser feito com este modelo de aviso. Inclua o Colab na lista de serviços adicionais.

Para saber mais, leia nosso artigo da Central de Ajuda Comunicação com os pais e responsáveis sobre o Google Workspace for Education.