Google Colabの使用:LLM開発への最速スタート

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そこでGoogle Colabの出番です。これは、無料のGPUアクセス、インストールの手間なし、即座のセットアップを提供するブラウザベースのノートブックです。ノートブックを開き、Pythonコードを書いて、数秒で実験を開始できます。

学習、プロトタイピング、小規模なファインチューニングや評価タスクの実行など、Colabはアイデアから実行への最速の方法です。

Google Colabとは実際に何か

Google Colab(Colaboratoryの略)は、クラウドハードウェア上で実行される完全に管理されたPythonノートブックを提供します — 多くの場合GPUを使用します。すべてが一時的な仮想マシン上でリモートで実行されるため、ラップトップのパワーが構築できるものを制限しなくなります。

ブラウザ内で即座に使用できるJupyter環境のようなものです:

Pythonがプレインストール済み
主要なライブラリ(PyTorchやTransformersなど)がすでに利用可能
ワンクリックでGPUアクセス

そのため、Colabは学習、プロトタイピング、LLM実験のための定番ツールとなっています。

動画ウォークスルー:Google Colabの使い始め 🎥
依存関係のインストール
GPUアクセスの確認
Google Driveでのデータの読み込みと保存

動画ウォークスルー:Google Colabの使い始め 🎥

この動画では、Google Colabのセットアップ方法、GPUアクセスの確認方法、大規模言語モデル(LLM)の実験を開始するためのPythonコードの書き方を説明します。また、データの保存と読み込みのためにGoogle Driveをマウントする方法も学びます。

実践での動作方法

Colabノートブックを開いて「接続」をクリックすると、Googleがあなた専用の一時的なクラウドマシンを起動します。
「ランタイム → ランタイムのタイプを変更」でCPU、GPU、またはTPUを選択できます。

ランタイム → ランタイムのタイプを変更

依存関係のインストール

Colabには多くのライブラリがプレインストールされています — torch、transformers、datasetsなど — しかし、時には新しいパッケージや特定のバージョンが必要になることがあります。

torch
transformers
datasets

何かをインストールするには、ローカルで行うようにpipを使用するだけです:

pip
!pip install transformers==4.44.0

「!」は、Colabにコマンドをシェルで実行するように指示します(Pythonではありません)。

!

複数の依存関係がある場合は、一緒にインストールできます:

!pip install accelerate peft bitsandbytes

各ノートブックセッションは一時的です — ランタイムが再起動すると、インストールされたすべてのパッケージが消えます。
そのため、再接続時にすばやく再実行できるように、すべてのインストールをノートブックの上部のセットアップセルに保持するのが最善です。

ヒント:カーネルがリセットされるとインストールが消えるため、現在の実験に本当に必要なものだけをインストールしてください。これにより、セットアップが軽量になり、起動時間が短くなります。

GPUアクセスの確認

環境の準備ができたら、GPU可用性をテストします:

import torch
torch.cuda.is_available()

Trueを返す場合、GPU準備完了です。

True

これで、通常のJupyterノートブックと同じようにPythonコードを書いて実行できます — 関数の定義、セルの実行、出力の視覚化、結果の対話的な保存などです。

Google Driveでのデータの読み込みと保存

Colab仮想マシンは一時的です — セッションが終了すると、ローカルファイルは消去されます。
作業を保存したり、データセットに永続的にアクセスしたりするには、Google Driveを接続します:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

これにより、DriveがColab環境にマウントされ、/content/driveで利用可能になります。
その後、ローカルディレクトリと同じようにDriveから直接ファイルを読み込んで保存できます。

/content/drive

例:

# 結果を保存
model.save_pretrained('/content/drive/MyDrive/llm-experiments/my_model')

# データセットを読み込む
import pandas as pd
data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/data/sample.csv')

これで完了です — ブラウザから直接コーディング、テスト、実験を開始する準備が整いました。

無料版 vs Pro版で期待できること

無料ティアはこの認定に最適です。ほとんどの場合、T4またはV100 GPUへのアクセスを取得できます。
頻繁な切断やGPU可用性の制限に気付いた場合は、Colab Pro(月額10ドル)にアップグレードして、より長いセッションとより高い優先度を得ることができます。

これはオプションです — 必須ではありません。

LLM作業でのColabの強み

Colabは以下に最適です:

実験 — モデル、プロンプト、データセットを対話的にテスト
小規模モデルのファインチューニング — LoRAなどの効率的な方法を使用して最大7Bパラメータ
ベンチマーキング — ローカルセットアップなしで評価スクリプトをすばやく実行
学習 — 同一の環境により、チュートリアルとレッスンがスムーズに

大規模なファインチューニングや本番環境へのデプロイメントについては、プログラムの後半でより強力な計算オプションを探ります。

よくある落とし穴(と簡単な修正)

✅ すべてが一時的です — 定期的にDriveに保存してください。
✅ セッションは期限切れになります — 必要に応じて再接続してセットアップセルを再実行してください。
✅ ハードウェアは異なる場合があります — 特定のGPUモデルに依存しないでください。

これらはバグではありません — 即座の無料クラウドアクセスのためのトレードオフです。
頻繁にチェックポイントを保存することに慣れれば、Colabは解放的に感じられます。

計算コストに関する重要な注意事項

このプログラム全体を通じて、常に計算要件を最小限に抑えることを目指します。ほとんどのレッスンとプロジェクトは無料または低コストのリソースで実行できます — プログラムを完了するために合計約5ドル以下で済みます。

とはいえ、Colabの基本ティアやコミュニティクラウドサービスなどの無料GPUオプションは信頼性が低い場合があります。実行中にセッションが切断されたり、需要が高い場合に起動に失敗したりすることがあります。その場合、有料オプション(Colab Proなど)へのアップグレードにより、時間とフラストレーションを節約できることがよくあります。

それでも注意してください — 有料計算は「設定して忘れる」ものではありません。

使用量とコストを監視する責任があります。常に:

どのコードが実行されているか、どのくらいの時間がかかるかを知る
ノートブックやクラウドインスタンスを無人で実行したままにしない
完了したら速やかにすべてのセッションをシャットダウンする

これをエンジニアリング規律の一部と考えてください:効率性とコスト意識は、LLMエンジニアリングの中核スキルです。

次のステップ

これで、すぐに使える開発環境が整いました — セットアップなし、インストールなし、即座のGPUアクセスだけです。

次のレッスンでは、Colabを使用してHugging Face Leaderboardのベンチマーク結果を再現します。
評価コードを実行し、パフォーマンスを測定し、リーダーボードの結果が実際に成立するかどうかを確認します。

始めましょう — 最初のColab実験があなたを待っています。

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