通过谷歌Colab与GPU连接本地运行时

Question

通过谷歌Colab与GPU连接本地运行时

pythonjupyter-notebookgoogle-colaboratory

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我的目标是通过Jupyter Notebook从本地计算机连接到Google Colab GPU。

根据文档完成以下步骤： 1. 安装jupyter_http_over_ws：`pip install jupyter_http_over_ws` 2. 启用jupyter_http_over_ws：`jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws` 3. 使用以下命令打开Jupyter Notebook：`jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0` 4. 从终端使用URL连接到Colab。例如：

5. 终端显示：[I 18:12:04.374 NotebookApp] 302 GET /?token=这里是我的TOKEN（我的IP）0.000000ms。不确定302 GET是什么意思。 6. 在Colab中使用os.getcwd()得到的是本地PC的当前目录，并且print(torch.cuda.is_available())返回False。我成功地从本地计算机连接到Colab，但目标是相反的：在本地计算机上获取GPU。可能出现了问题，请帮助检查。

- germanjke

你看到这个了吗？https://dev59.com/orzpa4cB1Zd3GeqPJmLn - Roman Czerwinski

是的，但它对我来说似乎没有用处 :( - germanjke

302 means redirection for one addres to another - I see it always when I run in console on local computer because it redirects from localhost to localhost/?token=... - furas

我不知道你是否可以同时拥有本地运行时/文件和外部硬件/GPU。当你从外部的“Colab”连接到本地运行时，你就可以访问本地文件和本地硬件。如果你运行本地的“jupyter lab”（而不是“jupyter notebook”），并且你可以连接到外部运行时（在Google服务器上），那么你将可以访问外部文件和外部硬件。 - furas

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我认为你理解错了。Colab只是在Web浏览器和普通服务器上运行的GUI，而不是在带有GPU的服务器上运行的，它可以连接到hosted runtime，这意味着Google服务器（硬件）带有GPU - 然后您可以直接访问此服务器上的文件，并且可以在带有GPU的硬件上运行代码。或者它可以连接到local runtime，这意味着没有GPU的本地计算机（硬件）-然后您可以直接访问本地文件，并且只能在本地硬件上运行代码。您无法同时访问两个运行时（硬件）。 - furas

1个回答

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- furas · Accepted Answer

我认为您误解了。 Colab只是一种运行在Web浏览器中的GUI，在普通的Google Web服务器上运行（具有对Google Drive的某些访问权限），而不是在特殊的使用GPU的Google服务器上运行。 Colab可以连接到hosted runtime，这意味着连接到带有GPU的Google服务器（硬件） - 然后您可以直接访问此服务器上的文件，并且可以在具有GPU的硬件上运行代码。或者它可以连接到local runtime，这意味着连接到您的本地计算机（硬件）没有GPU - 然后您可以直接访问本地文件，并且只能在本地硬件上运行代码。您无法同时访问两个运行时（硬件）。

以下是我的理解：连接到带有GPU/TPU的Google服务器：

连接到没有GPU的本地计算机：