گوگل کولب چیست؟ محدودیت‌ها و بهترین جایگزین در ایران

گوگل کولب (Google Colab) یا به‌طور کامل Google Colaboratory یک محیط برنامه‌نویسی ابری و رایگان است که توسط گوگل برای اجرای کد پایتون آنلاین ارائه شده است. این پلتفرم که بر پایه Jupyter Notebook ساخته شده، امکان نوشتن و اجرای کد Python را بدون نیاز به نصب هیچ نرم‌افزاری فراهم می‌کند. اگر بخواهیم بگوییم از مهم‌ترین ویژگی‌های گوگل کولب چیست، دسترسی رایگان به GPU و TPU برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش‌های سنگین است.

کولب پایتون به‌ویژه برای دیتا ساینتیست‌ها، محققان هوش مصنوعی و دانشجویان علم داده محبوب است، زیرا بدون نیاز به سخت‌افزار قدرتمند شخصی، امکان انجام پروژه‌های پیچیده را فراهم می‌کند. بااین‌حال، کاربران ایرانی با محدودیت‌های جدی در دسترسی به این سرویس مواجه هستند و نیاز به جایگزین‌های مناسب دارند.

در این مقاله با مفهوم گوگل کولب، امکانات و کاربردهای آن، تفاوت Google Colab با Jupyter Notebook و Jupyter Lab، محدودیت‌های استفاده از Colab برای کاربران ایرانی و معرفی بهترین جایگزین ایرانی این سرویس آشنا خواهید شد.

تعریف و مفهوم Google Colab

بیایید همین ابتدا ببینیم گوگل کولب چیست که این همه در میان برنامه‌نویسان و متخصصان علم داده محبوب شده است؟ Google Colaboratory (یا به اختصار Colab) یک سرویس ابری رایگان از گوگل است که به کاربران امکان می‌دهد کدهای پایتون را مستقیماً ازطریق مرورگر وب خود بنویسند، اجرا کنند و با دیگران به اشتراک بگذارند. این پلتفرم در واقع نسخه‌ای میزبانی‌شده از Jupyter Notebook است که روی سرورهای گوگل اجرا می‌شود.

نکته جالب اینجاست که شما برای استفاده از گوگل کولب نیازی به نصب Python، کتابخانه‌های علم داده یا حتی پیکربندی محیط توسعه ندارید. تنها چیزی که لازم است یک مرورگر وب و اتصال به اینترنت است. تمام محاسبات روی سرورهای ابری گوگل انجام می‌شود و شما فقط نتایج را مشاهده می‌کنید.

ارتباط نزدیک Colab با پروژه متن‌باز Jupyter یکی از دلایل اصلی محبوبیت آن است. اگر قبلاً با Jupyter Notebook کار کرده باشید، محیط Colab برایتان کاملاً آشنا خواهد بود. هر دو از همان ساختار سلول‌های کد (Code Cells) و سلول‌های متن (Text Cells) استفاده می‌کنند که امکان ترکیب کد، توضیحات و خروجی‌های بصری را در یک فایل واحد با پسوند ipynb فراهم می‌آورند.

اما تفاوت اصلی چیست؟ Jupyter Notebook معمولاً روی کامپیوتر شخصی شما نصب و اجرا می‌شود، اما گوگل کولب کاملاً ابری است. این یعنی شما می‌توانید از هر دستگاهی (لپ‌تاپ، تبلت یا حتی گوشی) به پروژه‌های خود دسترسی داشته باشید، بدون نگرانی از محدودیت‌های سخت‌افزاری.

کولب پایتون؛ محیطی برای اجرای کد پایتون آنلاین

یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های Google Colab، پشتیبانی کامل از زبان برنامه‌نویسی Python و اکوسیستم غنی آن است. این پلتفرم به‌طور پیش‌فرض با نسخه‌های به‌روز پایتون و بیش از 100 کتابخانه محبوب علم داده ازجمله NumPy، Pandas، Matplotlib، Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch نصب شده ارائه می‌شود.

مقاله مرتبط: پایتون (Python) چیست؟

برای کاربرانی که می‌خواهند اجرای کد پایتون آنلاین را بدون دردسر تجربه کنند، Colab بهترین گزینه است. فرض کنید می‌خواهید یک الگوریتم یادگیری ماشین را آزمایش کنید اما سیستم شما قدرت محاسباتی کافی ندارد. کافی است به سایت colab.research.google.com بروید، یک نوت‌بوک جدید ایجاد کنید و کدتان را بنویسید.

چیزی که کولب پایتون را برای مبتدیان جذاب می‌کند، حذف کامل فرایند پیچیده نصب و پیکربندی است. در روش سنتی، شما باید Python را نصب کنید، محیط مجازی بسازید، کتابخانه‌ها را با pip نصب کنید و با مشکلات سازگاری دست و پنجه نرم کنید. اما در Colab، همه‌چیز از قبل آماده است.

برای مثال، اگر بخواهید یک مدل یادگیری عمیق با TensorFlow بنویسید، کافی است در یک سلول کد بنویسید:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

و بلافاصله نتیجه را ببینید، بدون هیچ نصب یا پیکربندی اضافی

علاوه‌بر این، Colab به شما امکان می‌دهد کتابخانه‌های اضافی را نیز به راحتی نصب کنید. با یک دستور ساده !pip install package_name می‌توانید هر پکیج پایتونی که نیاز دارید را اضافه کنید. این انعطاف‌پذیری باعث شده که اجرای کد پایتون آنلاین در Colab تقریباً به اندازه کار روی یک سیستم شخصی قدرتمند باشد.

امکانات و ویژگی‌های Google Colab

حالا که فهمیدیم گوگل کولب چیست، وقت آن رسیده که به قابلیت‌های واقعی این پلتفرم نگاهی بیندازیم. چیزی که Colab را از یک محیط برنامه‌نویسی معمولی متمایز می‌کند، ترکیب دسترسی رایگان به منابع محاسباتی قدرتمند، یکپارچگی عمیق با اکوسیستم گوگل و ویژگی‌های همکاری تیمی است.

۱- استفاده از GPU و TPU رایگان

یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های Google Colab، دسترسی رایگان به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تنسور (TPU) است. این منابع سخت‌افزاری که معمولاً هزینه‌های هنگفتی دارند، در Colab به‌صورت محدود اما کاملاً رایگان در اختیار کاربران قرار می‌گیرند.

TPU یا Tensor Processing Unit، سخت‌افزار اختصاصی گوگل برای عملیات یادگیری ماشین است که برای محاسبات ماتریسی بهینه‌سازی شده و سرعتی چند برابر GPU معمولی دارد. این تکنولوژی به‌ویژه برای آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ با فریمورک‌هایی مانند TensorFlow مناسب است.

البته باید درنظر داشت که در نسخه رایگان، دسترسی به این منابع محدود است. هر session اجرایی حداکثر ۱۲ ساعت طول می‌کشد و بعداز توقف فعالیت، ماشین مجازی شما reset می‌شود. این محدودیت برای جلوگیری از سوءاستفاده (مثل استخراج رمزارز) وضع شده و در نسخه‌های پولی مانند Colab Pro و Pro+ تا ۲۴ ساعت افزایش می‌یابد.

۲- امکان اتصال Google Drive به Colab

یکی از قابلیت‌هایی که مدیریت پروژه در Colab را بسیار ساده می‌کند و در گوگل کولب چیست باید به آن اشاره می‌کردیم، یکپارچگی کامل با Google Drive است. تمام نوت‌بوک‌های شما به‌صورت خودکار در Drive ذخیره می‌شوند و می‌توانید به‌راحتی به فایل‌های موجود در حساب خود دسترسی داشته باشید.

برای mount کردن Drive به محیط Colab، کافی است این کد ساده را اجرا کنید:

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

بعداز تأیید دسترسی، تمام فایل‌های Drive شما در مسیر /content/drive/MyDrive قابل دسترسی خواهند بود. این یعنی می‌توانید دیتاست‌های بزرگ را در Drive نگه دارید و مستقیماً در کدهای Colab از آن‌ها استفاده کنید.

مزیت دیگر این اتصال، امکان اشتراک‌گذاری واقعی‌زمان پروژه‌ها است. درست مثل Google Docs، می‌توانید نوت‌بوک خود را با اعضای تیم به اشتراک بگذارید و همزمان روی یک پروژه کار کنید. تغییرات هر نفر بلافاصله برای دیگران نمایش داده می‌شود و حتی می‌توانید comment بگذارید و نظرات همکاران را ببینید.

این قابلیت برای تیم‌های تحقیقاتی، دانشجویان که روی پروژه‌های گروهی کار می‌کنند و اساتیدی که می‌خواهند کدهای دانشجویان را بررسی کنند فوق‌العاده مفید است.

۳- اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در Colab

Google Colab به‌عنوان یک محیط استثنائی برای آموزش و تست مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. پلتفرم از تمام فریمورک‌های محبوب این حوزه پشتیبانی می‌کند، ازجمله TensorFlow، PyTorch، Keras و Scikit-learn.

تفاوت اصلی یک محیط development معمولی با گوگل کولب چیست؟ باید گفت آماده بودن فوری همه‌چیز است. نیازی نیست ساعت‌ها وقت بگذارید تا CUDA، cuDNN و درایورهای GPU را نصب و پیکربندی کنید. همه این‌ها از قبل روی سرورهای گوگل نصب شده‌اند.

برخی فریمورک‌های پشتیبانی‌شده در colab:

• TensorFlow: آموزش یادگیری عمیق
• PyTorch: تحقیقات علمی
• Scikit-learn: الگوریتم‌های کلاسیک
• Keras: توسعه سریع مدل

۴- قابلیت افزایش سرعت اجرای کد در Colab

داشتن GPU یا TPU به تنهایی کافی نیست؛ باید بدانید چگونه از آن‌ها به‌درستی استفاده کنید. چند نکته و امکان عملی برای بهینه‌سازی کدها Colab وجود دارد:

۱. بارگذاری هوشمند داده‌ها:

به‌جای خواندن فایل‌های بزرگ از Drive در هر epoch، آن‌ها را یک‌بار بخوانید و در حافظه RAM نگه دارید، یا از tf.data.Dataset و torch.utils.data.DataLoader با prefetching استفاده کنید تا داده‌ها پیش از نیاز آماده شوند.

۲. استفاده از mixed precision training:

این تکنیک سرعت آموزش را تا ۳ برابر افزایش می‌دهد بدون اینکه دقت مدل کم شود:

# برای TensorFlow
from tensorflow.keras import mixed_precision
mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16')

 # برای PyTorch
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()

۳. batch size بهینه:

با افزایش اندازه دیتاست (batch size) تاجایی‌که حافظه GPU اجازه می‌دهد از GPU به‌صورت کامل استفاده کنید. معمولاً batch sizeهای ۳۲، ۶۴ یا ۱۲۸ مناسب هستند.

۴. مانیتورکردن مصرف منابع:

از دستور !nvidia-smi برای چک کردن استفاده از GPU و !free -h برای بررسی RAM استفاده کنید تا گلوگاه‌ها (bottleneck) را شناسایی کنید.

یک نکته مهم دیگر این است که در نسخه رایگان، اگر ماشین مجازی شما idle بماند (مثلاً کدی اجرا نشود)، بعد از حدود ۹۰ دقیقه disconnect می‌شود. برای جلوگیری از این اتفاق می‌توانید کدی بنویسید که هر چند دقیقه یک عملیات ساده انجام دهد تا session فعال بماند.

۵. قابلیت‌های هوش مصنوعی (AI-First Colab)

همچنین Colab اخیراً ویژگی‌های هوش مصنوعی جدیدی مانند دستیار کدنویسی و Data Science Agent اضافه کرده که با استفاده از مدل‌های زبانی مانند Gemini، می‌توانند کد شما را کامل کنند، خطاها را توضیح دهند یا حتی براساس توضیحات شما کد تولید کنند. این ابزارها می‌توانند سرعت توسعه را به‌طور قابل‌توجهی افزایش دهند.

تفاوت Google Colab با Jupyter Notebook و Jupyter Lab

احتمالاً تا اینجای گوگل کولب چیست متوجه شدید که Google Colab و Jupyter خیلی به هم شبیه هستند. اما دقیقاً چه تفاوتی با هم دارند؟ اگر قبلاً با ژوپیتر کار کرده‌اید یا می‌خواهید بدانید کدام یکی برای شما مناسب‌تر است، بیایید این تفاوت‌ها را به زبان ساده بررسی کنیم.

تفاوت Google Colab و Jupyter Notebook

Jupyter Notebook یک نرم‌افزار متن‌باز است که باید روی کامپیوتر خودتان نصبش کنید. وقتی Jupyter را نصب می‌کنید، تمام محاسبات روی سیستم شما انجام می‌شود و به منابع سخت‌افزاری خودتان وابسته هستید.

اما Google Colab نسخه ابری همین Jupyter است که نیازی به نصب ندارد. کافی است یک مرورگر داشته باشید و وارد سایت شوید. تفاوت‌های اصلی عبارت‌اند از:

• محل اجرا: Jupyter روی کامپیوتر شما، Colab روی سرورهای گوگل
• نیاز به نصب: ژوپیتر باید نصب شود، Colab فقط نیاز به یک حساب گوگل دارد.
• منابع سخت‌افزاری: Jupyter محدود به سیستم شماست، Colab دسترسی رایگان به GPU/TPU دارد.
• همکاری تیمی: ژوپیترلب محدود به سیستم شخصی است، اما کلاب مثل Google Docs قابل اشتراک‌گذاری است.
• ذخیره‌سازی: Jupyter فایل‌ها را local نگه می‌دارد، Colab در Google Drive

به زبان ساده، اگر لپ‌تاپ قدرتمندی دارید و دوست دارید همه‌چیز روی سیستم خودتان باشد، Jupyter گزینه خوبی است. اما اگر می‌خواهید از هر جایی به پروژه‌تان دسترسی داشته باشید و از GPU رایگان استفاده کنید Colab را باید انتخاب کنید.

تفاوت Google Colab و Jupyter Lab

Jupyter Lab نسخه پیشرفته‌تر Jupyter Notebook است با رابط کاربری حرفه‌ای‌تر. تصور کنید Notebook یک ویرایشگر متن ساده است، اما Lab یک محیط توسعه کامل مثل Visual Studio Code.

در Jupyter Lab می‌توانید چندین نوت‌بوک را همزمان باز کنید، ترمینال داشته باشید، فایل‌های مختلف را کنار هم ببینید و حتی افزونه‌های مختلف نصب کنید. این قابلیت‌ها برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده خیلی مفید است. اما Google Colab سادگی را در اولویت قرار داده. رابط کاربری آن ساده‌تر است و روی همکاری و دسترسی آسان تمرکز دارد. یعنی شما چندین tab باز نمی‌کنید یا افزونه نصب نمی‌کنید، بلکه مستقیماً می‌نویسید و اجرا می‌کنید.

به‌طور خلاصه: Jupyter Lab برای کسانی که به یک محیط توسعه کامل نیاز دارند و روی سیستم خودشان کار می‌کنند بهتر است. Colab برای کسانی که می‌خواهند سریع شروع کنند با تیم همکاری کنند و از منابع ابری استفاده کنند.

 محدودیت‌های Google Colab برای کاربران ایرانی

متأسفانه همان‌طورکه در مقدمه گوگل کولب چیست اشاره داشتیم، استفاده از آن برای کاربران ایرانی با چالش‌های خاصی همراه است که بخش زیادی از آن‌ها ربطی به خود پلتفرم ندارد، بلکه ناشی از محدودیت‌های سیاسی و تحریم‌هاست.

۱- تحریم‌های گوگل و عدم دسترسی از ایران

اولین و مهم‌ترین مشکل، مسدود بودن دسترسی مستقیم به Colab از ایران است. گوگل براساس تحریم‌های آمریکا، IPهای ایرانی را شناسایی و بلاک می‌کند. این یعنی حتی اگر بخواهید وارد سایت colab.research.google.com شوید با صفحه خطا مواجه می‌شوید.

راه‌حل رایج استفاده از VPN است، اما این هم مشکلات خودش را دارد:

• فیلترشکن‌ها خودشان توسط دولت محدود می‌شوند و ممکن است وسط کار قطع شوند.
• سرعت اینترنت با VPN معمولاً کاهش می‌یابد، مخصوصاً برای آپلود دیتاست‌های حجیم
• گوگل از تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای شناسایی کاربران ایرانی استفاده می‌کند، حتی با VPN

یک نکته مهم این است که گوگل علاوه‌بر چک کردن IP، از “Deep Fingerprinting” هم استفاده می‌کند. یعنی مرورگر شما الگوی رفتاری‌تان و حتی ساعت فعالیت شما را بررسی می‌کند. گاهی حتی با VPN، حساب شما مشکوک شناخته شده و محدود می‌شود.

۲- محدودیت‌های استفاده رایگان

حتی اگر بتوانید به Colab دسترسی پیدا کنید، نسخه رایگان محدودیت‌هایی دارد که برای کاربران ایرانی بیشتر احساس می‌شود:

• زمان محدود اجرا:

هر session حداکثر ۱۲ ساعت طول می‌کشد. بعداز آن، ماشین مجازی شما reset می‌شود و تمام داده‌های موقت (که در Google Drive ذخیره نکرده‌اید) از بین می‌روند.

• قطع اتصال خودکار:

اگر حدود ۹۰ دقیقه هیچ کدی اجرا نکنید، Colab فرض می‌کند شما دیگر فعال نیستید و session را می‌بندد. این مشکل بزرگی است وقتی مدل شما دارد آموزش می‌بیند و شما دارید استراحت می‌کنید!

• محدودیت منابع:

دسترسی به GPU/TPU براساس تقاضا است. یعنی گاهی اوقات که سرورها شلوغ باشند، ممکن است نتوانید GPU بگیرید. برای کاربران ایرانی که با VPN وصل هستند، اولویت دسترسی پایین‌تر است.

• مشکل خرید نسخه Pro:

بزرگ‌ترین محدودیت این است که کاربران ایرانی نمی‌توانند Colab Pro یا Pro+ بخرند. این اشتراک‌های پولی زمان‌ اجرای طولانی‌تر (تا ۲۴ ساعت)، حافظه بیشتر و GPU بهتری ارائه می‌دهند، اما پرداخت به دلار و ازطریق Google Pay انجام می‌شود که برای کاربران ایرانی غیرممکن است.

جدول مقایسه نسخه رایگان و پولی کولب

ویژگی	Colab Pro	Colab رایگان
حداکثر Runtime	۲۴ ساعت	۱۲ ساعت
حافظه RAM	تا ۵۲ گیگابایت	تا ۱۲ گیگابایت
دسترسی به GPU	اولویت‌دار	محدود
قیمت	11 تا 53 دلار/ماه (غیرقابل خرید از ایران)	رایگان

• وابستگی به اینترنت پایدار

آخرین مشکل اما نه کم‌اهمیت‌ترین، نیاز به اینترنت پایدار و پرسرعت است. گفتیم گوگل کولب چیست؟ محیطی کاملاً ابری است، یعنی هر کاری که می‌کنید به اینترنت نیاز دارد. در ایران که با قطعی‌های مکرر اینترنت، کندی سرعت و محدودیت‌های فیلترینگ مواجه هستیم، این موضوع می‌تواند بسیار آزاردهنده باشد:

1. آپلود یک دیتاست ۵ گیگابایتی ممکن است ساعت‌ها طول بکشد.
2. قطع اتصال ناگهانی می‌تواند ساعت‌ها کار شما را از بین ببرد.
3. حتی برای دیدن نتایج کد خود، نیاز به اتصال مداوم دارید.

برای مثال، یک مدل یادگیری عمیق دارید که ۸ ساعت طول می‌کشد تا آموزش ببیند. اگر ساعت ششم اینترنت شما قطع شود و VPN از کار بیفتد، تمام پیشرفت از بین می‌رود (مگر اینکه checkpoint ذخیره کرده باشید).

این محدودیت‌ها باعث شده که بسیاری از کاربران ایرانی به‌دنبال جایگزین‌های داخلی باشند که از تحریم‌ها آزاد، سرعت بالاتر و پایداری بیشتری دارند.

ژوپیتر لب ابری؛ بهترین جایگزین Google Colab در ایران

تا اینجا فهمیدیم که محدودیت‌های گوگل کولب چیست؟ اما با توجه به محدودیت‌هایی که Google Colab برای کاربران ایرانی دارد، طبیعی است که به‌دنبال راه‌حلی باشید که بدون دردسر، پایدار و قابل‌اتکا کار کند و  ژوپیتر لب ابری (Cloud Jupyter Lab) نقطه اتکا است. یک سرویس ایرانی که تمام قابلیت‌های Google Colab را دارد، اما بدون هیچ‌کدام از مشکلات آن.

ژوپیتر لب (Jupyter Lab) چیست؟

اگر Jupyter Notebook نسل اول بود، Jupyter Lab نسل دوم آن محسوب می‌شود. در واقع یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) کامل برای علم داده است که همه ابزارهای لازم برای کار حرفه‌ای را در یک رابط کاربری قدرتمند گردآوری کرده است.

در Jupyter Lab می‌توانید:

• چندین نوت‌بوک را هم‌زمان باز کنید و کنار هم مقایسه کنید.
• ترمینال لینوکس داشته باشید برای اجرای دستورات سیستمی
• فایل‌های مختلف (CSV، JSON، تصاویر) را مستقیماً مشاهده کنید.
• افزونه‌های مختلف نصب کنید برای قابلیت‌های بیشتر
• از ویرایشگر متن پیشرفته برای کدنویسی استفاده کنید.

این محیط توسط Jupyter Project توسعه داده شده و در بسیاری از دانشگاه‌ها و شرکت‌های بزرگ دنیا استفاده می‌شود. اگر می‌خواهید درک عمیق‌تری از قابلیت‌های Jupyter Lab داشته باشید، مقاله تخصصی ژوپیتر لب جزئیات بیشتری ارائه می‌دهد.

چرا ژوپیتر لب ابری بهترین گزینه برای کاربران ایرانی است؟

سوال اصلی این است: چرا باید از نسخه ابری Jupyter Lab استفاده کنید؟ پاسخ در چهار مزیت کلیدی خلاصه می‌شود:

۱. دسترسی بدون محدودیت از ایران

اولین و مهم‌ترین تفاوت، عدم نیاز به VPN است. سرورهای ژوپیتر لب ابری در ایران قرار دارند، یعنی هیچ تحریمی شما را محدود نمی‌کند. کافی است وارد شوید و شروع کنید. دیگر نگران قطع شدن VPN وسط کار نیستید.

۲. سرعت بالا با سرورهای داخلی

وقتی سرورها داخل کشور باشند، سرعت اینترنت شما مستقیماً به datacenter متصل می‌شود. این یعنی:

• آپلود یک دیتاست ۵ گیگابایتی که در Colab ساعت‌ها طول می‌کشد، اینجا چند دقیقه بیشتر نمی‌برد
• دانلود نتایج و مدل‌های آموزش‌دیده بدون کُندی
• اتصال پایدار بدون افت کیفیت

۳. پشتیبانی فارسی

یکی از مشکلات Google Colab این است که وقتی با مشکل مواجه می‌شوید، باید ساعت‌ها در فروم‌های انگلیسی سرچ کنید. اما در ژوپیتر لب ابری، تیم پشتیبانی فارسی‌زبان آماده کمک است. سؤال‌های فنی‌تان را به زبان مادری بپرسید و پاسخ بگیرید.

۴. انطباق با اکوسیستم Jupyter

چون ژوپیتر لب ابری دقیقاً همان Jupyter Lab استاندارد را اجرا می‌کند (بر خلاف Colab که یک fork سفارشی است)، تمام پکیج‌ها، افزونه‌ها و آموزش‌های موجود برای Jupyter روی آن کار می‌کنند. بدون سازگاری یا مشکل نسخه.

مزایای استفاده از ژوپیتر لب ابری

حالا بیایید مزایای عملی را بررسی کنیم که استفاده از این سرویس را برای پروژه‌های واقعی جذاب می‌کند:

منابع اختصاصی بدون محدودیت زمانی

برخلاف Colab که session شما را بعد از ۱۲ ساعت می‌بندد، در ژوپیتر لب ابری شما یک سرور اختصاصی دارید که تا زمانی که نیاز دارید فعال است. این یعنی:

• مدل‌های بزرگی که ۲۴ یا ۴۸ ساعت طول می‌کشند تا آموزش ببینند، بدون وقفه اجرا می‌شوند.
• دیگر نگران timeout یا قطع session نیستید.
• می‌توانید چندین پروژه را همزمان روی یک سرور اجرا کنید.

انعطاف‌پذیری در انتخاب پکیج سخت‌افزاری

یکی از مشکلات Colab این است که نمی‌دانید چه GPU دریافت خواهید کرد. گاهی T4 می‌گیرید، گاهی K80 قدیمی. اما در ژوپیتر لب ابری، شما خودتان پکیج را انتخاب می‌کنید و بسته به نیاز پروژه، می‌توانید از CPU ساده تا GPU‌های پیشرفته را انتخاب کنید. این انعطاف بسیار مهم است، چون می‌توانید برای تست‌های اولیه از منابع کم‌تر و برای آموزش نهایی از منابع قدرتمند‌تر استفاده کنید.

امنیت داده‌ها در سرورهای داخلی

وقتی با داده‌های حساس (مثلاً اطلاعات پزشکی، مالی یا شخصی) کار می‌کنید، این موضوع مهم است که بدانید داده‌های شما کجا ذخیره می‌شوند. در Google Colab، داده‌ها روی سرورهای گوگل در خارج از کشور است و دست شما زیاد به جایی بند نیست. اما در ژوپیتر لب ابری، داده‌های شما روی سرورهای داخلی در یک شرکت مشخص باقی می‌مانند. این یعنی:

• کنترل کامل بر حریم خصوصی داده‌ها
• عدم نگرانی از قوانین GDPR یا محدودیت‌های انتقال داده
• امکان استفاده برای پروژه‌های دولتی یا شرکتی که محدودیت امنیتی دارند.

قیمت مناسب و پرداخت ریالی

آخرین اما بسیار مهم، موضوع هزینه است. Google Colab Pro حدود 11 دلار در ماه هزینه دارد که برای کاربران ایرانی قابل‌خرید نیست. حتی اگر راهی برای پرداخت پیدا کنید، باید هر ماه هزینه متغیری را باتوجه به نرخ ارز بپردازید.

ژوپیتر لب ابری با قیمت‌گذاری ریالی و متناسب با شرایط اقتصادی ایران، ارائه داده می‌شود که می‌توانید براساس استفاده واقعی‌تان بپردازید.

کاربردهای ژوپیتر لب ابری برای کاربران ایرانی

حالا که دیدیم فرق ژوپیتر لب ابری با گوگل کولب چیست، بیایید ببینیم چه کسانی و برای چه کارهایی از ژوپیتر لب ابری استفاده می‌کنند:

۱- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:

اگر دارید مدل‌های deep learning می‌سازید، نیاز به GPU دارید. ژوپیتر لب ابری با پشتیبانی از PyTorch، TensorFlow و JAX، محیط مناسبی برای آموزش مدل‌های پیچیده است.

۲- تحلیل داده و Data Science:

برای تحلیلگران داده که با Pandas، NumPy و Matplotlib کار می‌کنند، محیطی مناسب با حافظه بالا و سرعت پردازش خوب فراهم می‌کند.

۳- پردازش تصویر و NLP:

پروژه‌های computer vision یا پردازش زبان فارسی که نیاز به منابع محاسباتی زیاد دارند، می‌توانند بدون محدودیت اجرا شوند.

۴- آموزش و تحقیقات دانشگاهی:

استادان و دانشجویان ایرانی می‌توانند بدون نگرانی از تحریم، پروژه‌های تحقیقاتی خود را پیاده‌سازی کنند. این موضوع در دانشگاه‌ها بسیار مهم است، چون بسیاری از تحقیقات منتشر شده در مجلات معتبر بین‌المللی از Jupyter استفاده می‌کنند.

 مزایا و امکانات ژوپیتر لب ابری ابر فردوسی

حالا که با ژوپیتر لب آشنا شدید، وقت آن است که ببینید ابر فردوسی چه امکاناتی برای شما فراهم کرده تا تجربه‌ای بدون دغدغه داشته باشید:

۱. بازارچه ابری با دستیاری اختصاصی برای هر نیازی

ابر فردوسی دو پلتفرم قدرتمند برای کار با Jupyter ابری ارائه می‌دهد:

• بازارچه ابری: دانلود، نصب و فعال‌سازی خودکار پکیج‌های پرکاربرد مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، PyTorch، TensorFlow، Keras، Scikit-learn و SciPy بدون نیاز به دانش فنی. به‌طوری‌که فقط با یک کلیک همه‌چیز آماده است.
• کلید API: برای کاربران حرفه‌ای که به مدیریت سرور و منابع نیاز دارند. صرفه‌جویی در هزینه با تغییر تعداد و منابع سرورها براساس نیاز، اطمینان از امنیت با چرخه تغییر رمزهای اتصال و امکان اتصال به ورودی و خروجی‌ها و تغییر گروه‌های امنیتی

۲. منابع سخت‌افزاری اختصاصی و متنوع

برخلاف Colab که GPU مشترک می‌دهد، در ابر فردوسی منابع کاملاً اختصاصی هستند:

سری سخت‌افزاری	مناسب برای	حافظه	پهنای باند
H Series	مدل‌های Transformer بزرگ	HBM2	40-80 گیگابایت
Tesla Series	پروژه‌های عمیق و عمومی Deep Learning	HBM2	تا 70 گیگابایت
RTX Series	رندرینگ، آموزش ویدیو، هوش مصنوعی متوسط	GDDR6X	تا 170 گیگابایت

علاوه‌بر این‌ها، پردازنده‌های AMD EPYC و Intel Xeon، رم DDRF و هارد NVME و اینترنت نامحدود پرسرعت در دسترس است.

۳. کنترل هزینه با پرداخت به‌اندازه مصرف

یکی از دغدغه‌های اصلی استفاده از سرویس‌های ابری، کنترل هزینه است. ابر فردوسی این مشکل را با سه قابلیت کلیدی حل کرده:

• امکان خاموشی سرور: وقتی از سرور استفاده نمی‌کنید آن را خاموش کنید. تمام داده‌ها و تنظیمات حفظ می‌شود و هزینه‌ای پرداخت نمی‌کنید. وقتی دوباره روشن کردید، همه‌چیز همان‌جایی است که گذاشته بودید.
• تعرفه انعطاف‌پذیر: می‌توانید به‌صورت ساعتی، روزانه، هفتگی یا ماهانه پرداخت کنید. برای تست کوتاه مدت ساعتی، برای پروژه‌های طولانی مدت ماهانه.
• ژوپیترلب دمو رایگان: قبل‌از خرید، نسخه رایگان را امتحان کنید. عملکرد سرور، سرعت اینترنت و رابط کاربری را ببینید بعد تصمیم بگیرید.

۴. آنتی‌تحریم و بدون محدودیت

شاید مهم‌ترین ویژگی برای کاربران ایرانی، DNS اختصاصی و فضای آماده برای دریافت پکیج‌ها و دیتاست‌ها است. این یعنی:

• دانلود کتابخانه‌های پایتون از مسیری پرسرعت بدون فیلتر
• دسترسی به دیتاست‌های بزرگ (مثل ImageNet، COCO) بدون VPN
• سفارش و تحویل آنی سرور – در لحظه سفارش بدهید و بلافاصله شروع کنید

۵. امنیت داده با اسنپ‌شات و بک‌آپ لحظه‌ای

یکی از کابوس‌های هر محققی از دست دادن داده‌ها یا مدل آموزش‌دیده است. ابر فردوسی با قابلیت اسنپ‌شات این نگرانی را از بین می‌برد:

• در هر لحظه از وضعیت سرور عکس بگیرید.
• در صورت بروز مشکل به snapshot قبلی برگردید.
• بک‌آپ خودکار برای اطمینان بیشتر

چرا ابر فردوسی را انتخاب کنیم؟

همان‌طور که مشخص است ابر فردوسی فراتر از یک ارائه‌دهنده سرویس ابری، شریک پروژه شماست:

• پرداخت قسطی: 50% نقد، مابقی در یک یا دو قسط ماهانه
• تخفیفات ویژه: گرنت لبزنت تا 100%، گرنت ستاد هوش مصنوعی تا 200 میلیون تومان، ایرانداک 5%، دانشجویان و اساتید 30%، صنایع و شرکت‌ها 20%، پاداش دعوت دوستان 10%
• تضمین بازگشت وجه: اگر راضی نبودید، وجه برگشت داده می‌شود.
• پشتیبانی رایگان: تیم فنی همه‌روزه آماده مشاوره و حل مشکلات شما است.
• میزبانی در بهترین دیتاسنترها: دانشگاه فردوسی و دانشگاه خواجه نصیر

اگر هنوز مطمئن نیستید، می‌توانید با 100 هزار تومان اعتبار رایگان ابر فردوسی شروع کنید. این اعتبار برای تست سرورها، آشنایی با محیط و اجرای پروژه‌های کوچک کافی است. -بدون ریسک، بدون تعهد- فقط امتحان کنید.

نتیجه‌گیری

همان‌طورکه در مقاله گوگل کولب چیست گفتیم، اگرچه که Google Colab یک ابزار عالی برای شروع سریع کار با پایتون و یادگیری ماشین است، اما برای کاربران ایرانی با چالش‌های بزرگی همراه است: تحریم‌ها، نیاز به VPN، محدودیت‌های زمانی و عدم امکان خرید نسخه Pro. این مشکلات می‌تواند جریان کار شما را مختل کند و ساعت‌ها زحمت را بر باد دهد.

ژوپیتر لب ابری ابر فردوسی یک جایگزین واقعی و دائمی است. با دسترسی بدون محدودیت، سرورهای داخلی پرسرعت، منابع اختصاصی و قیمت‌گذاری منصفانه، می‌توانید بدون دغدغه روی پروژه‌های خود تمرکز کنید. دانشجو، محقق، کارشناس داده و… همه ایرانیان می‌توانند از امکانات این پلفترم استفاده کنند.

اگر تاکنون از Google Colab یا ژوپیتر لب ابری استفاده کرده‌اید، تجربه‌تان را با ما به اشتراک بگذارید. چه مشکلاتی داشتید؟ چه راه‌حلی پیدا کردید؟ نظرات شما می‌تواند به دیگران کمک کند تا تصمیم بهتری بگیرند.

 سؤالات متداول