ما الفرق بين Google Colab وبين Jupyter

إن Google Colab و Jupyter هما منصتان يتم إستخدامهم لتطوير وتشغيل الأكواد التفاعلية في Python.

أولا إن Google Colab هو مبني على السحابة (cloud) حيث هو بيئة تطوير متكاملة على السحابة مما يعني أنك لا تحتاج إلى تثبيت أي شيء على جهازك الشخصي و يوفر لك قدرة الوصول إلى الموارد مثل وحدات المعالجة الرسومية (GPU) ووحدات المعالجة المتعددة (TPU) بشكل مجاني دون الحاجة إلى أن يكون لديك موارد كبيرة على جهازك . و يتيح لك مشاركة الأوراق (Notebooks) بسهولة مع الآخرين و يمكنك الوصول إلى المشروع من أي جهاز و اى مكان .و بما أن Colab جزء من Google فإنه يتكامل بسهولة مع أدوات Google الأخرى مثل Google Drive لتخزين و قراءة البيانات منه.

أما Jupyter فهو بيئة محلية على جهازك و هو أداة مفتوحة المصدر تُستخدم لتشغيل الأكواد التفاعلية حيث يمكنك تثبيتها على جهاز الكمبيوتر الخاص بك وتعمل بشكل محلي.  و يمكنك تخصيص البيئة بالكامل كما تشاء واختيار المكتبات أو الأدوات التي تريد استخدامها حيث أنك لديك الوصول الكامل والتحكم على جهازك . ويمكنك تشغيله بدون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت .و هنا إذا أردت استخدام وحدة معالجة رسومية (GPU) أو وحدة معالجة متعددة (TPU) فيجب على جهازك أن يحتوي على تلك الموارد والتي هي مكلفة جدا .

أما بخصوص الأفضل بينهما فإذا كنت تحتاج إلى بيئة سحابية مجانية وسهلة الوصول مع دعم GPU/TPU فإن Google Colab هو الخيار الأفضل لك لأنه يوفر هذه الميزات بشكل مجاني ويسهل الوصول إليها من أي مكان.

أما إذا كنت تفضل بيئة محلية مع تحكم كامل وتخصيص أعلى فإن Jupyter هو الخيار الأنسب إذا كنت ترغب في التحكم الكامل في البيئة وتخصيص النظام حسب حاجتك بالإضافة إلى أنه لا يعتمد على الاتصال بالإنترنت.

الفرق الرئيسي بين Google Colab وJupyter Notebook يكمن في المنصة وطريقة الاستخدام فمثلا نجد أنّ Google Colab يعتمد على السحابة الإلكترونية أو الاستضافة السحابية من جوجل ولا يحتاج إلى تثبيت مسبق كما أنه يوفر وصولا مجانيا لفترات محدودة إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات المعالجة التنسورية (TPU)، مما يجعله مثاليا لمهام التعلم الآلي والتعاون الفوري عبر Google Drive.

أما Jupyter Notebook فهو أداة مفتوحة المصدر تثبّت محليا على جهازنا مما يمنح تحكما كاملا في التخصيص والمكتبات والموارد، لكنه يعتمد على إمكانيات جهازك الشخصي أقترح عليك هاتين المقالتين للاستفاضة أكثر:

 and what is GPU/TPU?

بتاريخ 6 دقائق مضت قال Youcef Kias:

 and what is GPU/TPU?

GPU صُممت في البداية لمعالجة الرسومات وتنفيذ عمليات عرض الصور والفيديو في الألعاب والتطبيقات المرئية، وتحتوي على آلاف الأنوية الصغيرة التي تُنفذ مهامًا متوازية بسرعة فائقة، وذلك يجعلها أسرع من وحدة المعالجة المركزية CPU في المهام التي تتطلب معالجة العديد من العمليات في وقت واحد.

وحاليًا تُستخدم في مجالات تتجاوز الرسومات، كالذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق، والحوسبة العلمية، وتعدين العملات الرقمية، والشركات المصنعة أشهرها NVIDIA ببطاقات مثل GeForce وRTX وAMD ببطاقات Radeon.

أما TPU صممتها جوجل خصيصًا لتسريع عمليات التعلم الآلي، وخاصة تلك المعتمدة على مكتبة TensorFlow، وهي مُحسنة لتنفيذ عمليات التنسورات (مصفوفات رياضية متعددة الأبعاد) بكفاءة عالية، وهي أساسية في تدريب الشبكات العصبية.

ستجد تفصيل بخصوص ذلك هنا: