Colab Pro 구독 후기 및 활용 방법

요즘 Colab 환경에서 Stable Diffusion Web UI로 간단한 작업 겸 취미 생활 하려는데,

 

간간히 접속 끊길 때마다 열 받아서, 홧김에 월 9.99 달러 주고 구독 해버렸다.

 

카드 등록만 하면 매우 쉽게 구독 되더라.

 

코랩은 일정 시간 지나면 모든 런타임이 재설정 되는데 (런타임에서 코드를 실행하지 않는 경우 더 빠른 방식).

 

유료 구독자는 런타임에 더욱 오랫동안 액세스할 수 있다고 한다.

 

직관적으로 셀 실행 속도가 빨라진 게 이미 체감이 되어서 좋다 ㅎㅎ

 

코랩 프로의 주요 정보들을 간단하게 정리해보겠다.

 

https://colab.research.google.com/notebooks/pro.ipynb#scrollTo=65MSuHKqNeBZ

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구독하고 노트북 들어가면 친절하게 팝업을 띄워준다. 

 

 

프로가 활성화되면서 GPU 등급 고를 수 있게 되었다.

 

프리미엄으로 설정하면 된다.

 

사용 가능 여부에 따라 V100 또는 A100 Nvidia GPU 중 하나를 사용할 수 있다고 한다.

 

아마 프로 플러스 구독자에게 더 좋은 걸 우선 할당하고, 프로 구독자는 남으면 주는 식인 것 같다.

 

무료 버전에서는 Nvidia T4 GPU를 사용한다고 한다.

 

다음 셀을 실행하여 할당된 GPU를 확인할 수 있다.

 

gpu_info = !nvidia-smi
gpu_info = '\n'.join(gpu_info)
if gpu_info.find('failed') >= 0:
  print('Not connected to a GPU')
else:
  print(gpu_info)

 

실행 결과가 ‘Not connected to a GPU’인 경우,

 

메뉴의 런타임 > 런타임 유형 변경에서 런타임을 변경하여 GPU 가속기를 사용 설정한 후 다시 실행하면 된다.

 

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유료 구독자는 고용량 메모리 VM을 사용할 수 있다. (사용 가능한 경우).

 

아래 코드를 실행해서 사용 가능한 메모리 용량을 확인할 수 있다. 

 

from psutil import virtual_memory
ram_gb = virtual_memory().total / 1e9
print('Your runtime has {:.1f} gigabytes of available RAM\n'.format(ram_gb))

if ram_gb < 20:
  print('Not using a high-RAM runtime')
else:
  print('You are using a high-RAM runtime!')

 

 

실행 결과가 ‘Not using a high-RAM runtime’인 경우,

 

메뉴의 런타임 > 런타임 유형 변경에서 고용량 RAM 런타임을 사용 설정하고,

 

런타임 구성 드롭다운에서 고용량 RAM을 선택한 다음 코드 셀을 다시 실행하면 된다.