Colaboratoryの評判・口コミ 全19件

改善してほしいポイント

ハイパーパラメータチューニング時に稼働時間が長すぎるとGoogle Colaboratoryがセッション切れになってしまい、ハイパラのチューニングがなかなか出来ない状況です。チューニング自体は最終段階で利用するため、頻度的には少なく、最終調整の一貫ではありますが、やはりセッション切れによるハイパラ調整が出来ない点は、何か改善かチューニング用の別機能をアップデートしてくれると嬉しいです。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

以前までは外注を行い自社の加工前のデータを委託していました。個人情報保護の兼ね合いもあり、なかなか難しい点もありましたが、自社で内製をしたところ、外注費用の削減にも繋がりました。また、自社で内製した場合のデータクレンジング含めて、細かなtipsなどもナレッジとして蓄積でき、Google Colaboratory上でも該当箇所を簡単に社内で共有できるので、本来発生するであろう研修費も削減が出来、この削減できた研修費を別領域の研修費に充てることが可能となりました。

改善してほしいポイント

オンラインサービスのため仕方ない点もあるが、接続環境や状況によって反応が極端に鈍くなる時がある。また日本語メニューしているものの、インターフェイスがまだまだ初心者には分かりづらいのでその辺りの改善を期待したい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

当初は高コストを見越していたがイニシャルコストを大幅にダウンできた。クリエイティブ制作面で選択肢の幅が広がり、結果的に受注数も増えた。Googleアカウント連携のため支払処理もスムーズ。

検討者へお勧めするポイント

低コストで高速GPU環境が導入でき、社内で作業環境も共有できる。

改善してほしいポイント

無料版では、一定時間放置すると再接続する必要があるのと、保存したデータなとが消えてしまうことです。ただ、無料版なので気をつけないといけない程度の問題です。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

githubのAIのサンプルコードなどがipynbのファイルになっている場合、URLを少し変えるだけでcolabo上で開くことができて、すぐ動かすことが出来て効率的です。

改善してほしいポイント

最上位プランの"colab pro+"で使えることが明示されているGPU(A100)は体感値で1/200程度の確率でないと使えないのは即改善して欲しい。
また、"colab pro"で使えるP100でも、GCPから実行した方が処理速度が早く、コスパが良くなるのは注意したい。
なお、アクティブユーザーが増えるにつれて、"colab pro+"が後出しされたが、新設プランにかかわらずその内容は目新しさがなく料金のみが吊り上げられたものだった。
この上位プランのリリースにより、既存の"colab pro"の内容は改悪され、そのどちらも利用している身としては嬉しいことではなかった。
今後、このような不毛なプラン改定はやめて欲しい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

オンプレで特に高価な業務用GPUにはじまるハードウェアを揃える必要なく機械学習ができるので、経済的な貢献が大きい。
更にはプログラムを実行する環境構築が不要なので時間的な節約にもなり、効率的に業務に臨めるので当面は解約する予定はない。

検討者へお勧めするポイント

現時点では無料でT4が使えるので、pythonが使える人は誰しも触ってみて欲しい。

改善してほしいポイント

以前はGoogle Colab ProでNvidia V100を使っていましたが、メニューが改定されたことで上位のGPUの利用にはPro+の契約が必要になりました。
Pro＋でも月額5000円程度なので大した金額ではないのですが、Proと5倍の価格差を考えると、その中間あたりでもう少しコストパフォーマンスがいいメニューが出ることを望みます。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

機械学習用のコードを作成する際に利用しています。
社内には自分が自由に使えるGPU搭載マシンがなく、とはいえパブリッククラウドでGPU搭載インスタンスを利用すると、結構な金額になってしまいます。
Pro契約にしておけば月額10ドル程度でNvidia P100以上のGPUを使えるので、金額を気にすることなく計算を流せるようになりました。また、GitHubとの連携も取れるので、作成したコードの管理も手間いらずになりました。

改善してほしいポイント

Google が提供するWebアプリケーションサービスの悪い特徴で、応答速度が遅い。環境を保存できないので、note を閉じてから再度の実行時にはpip等でライブラリやパッケージを再度インストールしなければならない。仮想インスタンスのスナップショットのような機能があればなお良し。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

機械学習の実行環境に利用。ローカルのリソースを使用しているときや9時間以内で結果が返ってくる、データ量がそれほど多くない機械学習には最適。無料枠でもメモリ12GBまで利用可能なのでローカルリソースの節約に十分に役立った。結果も自動でGoogleドライブに保存されるため、Gsute を使っている方は有料ライセンスでGoogleドライブの容量を増やして使い、本格的に環境移行するのもあり。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

利用できるGPUがTesla K80かTesla T4なのですが選択できるようにしてほしいです。またGPUの種類が豊富になればなお嬉しいです。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

業務で自然言語処理を行っているのでPoCを行う時に利用させて頂いております。またハンズオンとしても利用しています。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

おすすめです。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

Python以外の言語もはじめから使える状態で用意してくれるといいなあ…。たとえばRubyとか、JavaScriptとか。少しムリすれば使えるのは知っているけれど、やはりノーコードで使いたいので。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

社内のPython勉強会で使っています。
スライドでコードを見せてもなかなか理解が進まないので、Colabo上で写経してもらい、実際の動作をノートブックで見てもらうのを繰り返します。習熟スピードが以前より上がったと思います。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

Jupyterが使えるという時点でかなりニッチなので、これ以上改善してほしい点は特にない…が、各言語の環境をはじめから用意しておいてくれるともっとうれしい。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

コードと実行結果が併記できる特性を生かして、各言語のコードスニペットのメモ・共有に使っている。やりはじめると本を執筆してる感覚が出てくるので、ゲーミフィケーションというか楽しみながら知の共有ができるメリットがあると思う。
業務用途では機械学習までいかなくてもGoogleスプレッドシートのデータから定期的なレポート作成がその場でできてたいへん便利。