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구글 코랩(Google Colab) 초보자 가이드 [시냇가의열매나무]

capstone012 2025. 9. 11. 09:16

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구글 코랩(Google Colab) 초보자 가이드 [시냇가의열매나무]

안녕하세요! 요청하신 유튜브 영상의 내용을 바탕으로 구글 코랩(Google Colab) 초보자 가이드를 알기 쉽게 정리해 드립니다.

이 가이드는 파이썬(Python) 기반의 데이터 분석이나 딥러닝(Deep Learning)을 처음 시작하는 분들이 구글 코랩을 효과적으로 사용할 수 있도록 중요한 개념과 용어 설명, 그리고 단계별 실행 절차를 자세히 담고 있습니다.

1. 구글 코랩이란 무엇인가?

**구글 코랩(Google Colaboratory)**은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 파이썬 개발 환경입니다. 복잡한 설치 과정 없이 웹 브라우저만으로 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.

클라우드(Cloud): 인터넷을 통해 컴퓨터 자원(저장 공간, 연산 능력 등)을 빌려 쓰는 기술을 말합니다. 코랩은 구글의 서버 컴퓨터를 사용하므로, 사용자의 컴퓨터 성능에 구애받지 않고 코드를 실행할 수 있습니다.
장점:
- 무료로 제공되는 GPU(그래픽 처리 장치) 및 **TPU(텐서 처리 장치)**를 사용하여 딥러닝과 같은 고성능 연산이 필요한 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다.
- 인터넷이 연결된 곳이라면 언제 어디서든 작업할 수 있습니다.
- 작성한 코드가 자동으로 구글 드라이브에 저장되어 편리합니다.

2. 구글 코랩 시작하기

코랩을 사용하기 위해서는 반드시 구글 계정에 로그인해야 합니다.

✅ 실행 절차

웹 브라우저를 열고 구글 계정에 로그인합니다.
구글 검색창에 **'구글 코랩'**을 검색합니다.
검색 결과에서 'Google Colaboratory' 또는 '코랩' 링크를 클릭합니다.
코랩 첫 화면에서 '새 노트북' 버튼을 클릭하거나, 상단 메뉴의 '파일' > '새 노트북'을 선택하여 새 작업 공간을 만듭니다.

3. 코랩 사용법: 셀(Cell)과 코드 실행

코랩은 '셀(Cell)' 단위로 코드를 작성하고 실행합니다.

셀(Cell): 코드를 입력하는 작은 블록입니다. 코드를 작성하는 '코드 셀'과 설명을 작성하는 '텍스트 셀'이 있습니다.

✅ 실행 절차

코드 작성하기: 코드 셀에 파이썬 코드를 작성합니다.
- 예시: print("Hello, World!")
코드 실행하기: 다음 세 가지 방법 중 하나를 선택하여 셀을 실행합니다.
- 'Shift + Enter': 셀을 실행하고 아래에 새로운 셀을 추가합니다.
- 'Ctrl + Enter': 현재 셀을 실행하고 셀 커서를 그대로 둡니다.
- 재생 버튼(▶️): 셀의 왼쪽 상단에 있는 재생 버튼을 클릭합니다.
셀 추가하기:
- 코드 셀을 추가하려면, 셀 아래에 마우스를 올리고 나타나는 '+ 코드' 버튼을 클릭합니다.
- 텍스트 셀을 추가하려면, '+ 텍스트' 버튼을 클릭합니다.

4. GPU 사용 환경으로 변경하기

딥러닝 모델 학습 등 GPU 연산이 필요한 경우, 코랩의 런타임 환경을 GPU로 변경해야 합니다.

✅ 실행 절차

상단 메뉴에서 **'런타임'**을 클릭합니다.
**'런타임 유형 변경'**을 선택합니다.
'하드웨어 가속기' 드롭다운 메뉴에서 기본값인 'None(CPU)'을 **'T4 GPU'**로 변경합니다.
'저장' 버튼을 클릭하면 GPU에 연결됩니다. 연결 상태는 화면 우측 상단에서 확인할 수 있습니다.

5. 파일 및 폴더 관리하기

코랩은 가상 환경에서 실행되므로, 로컬 컴퓨터의 파일을 사용하려면 코랩에 파일을 업로드해야 합니다.

가상 공간(Virtual Space): 구글에서 사용자에게 일시적으로 제공하는 가상의 컴퓨터 공간입니다. 이 공간에 업로드된 파일은 일정 시간이 지나면 삭제되므로, 중요한 파일은 반드시 구글 드라이브나 로컬 컴퓨터에 백업해야 합니다.

✅ 실행 절차

파일 업로드하기:
- 왼쪽 패널의 '파일' 탭을 클릭합니다.
- 업로드 아이콘(⬆️)을 클릭하거나, 파일을 직접 드래그앤드롭하여 업로드합니다.
새 파일 및 폴더 생성하기:
- 왼쪽 패널의 '파일' 탭에서 '새 폴더' 아이콘(📁)을 클릭해 폴더를 만듭니다.
- 원하는 폴더나 위치에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 '새 파일'을 선택하여 파일을 생성할 수 있습니다.
파일 다운로드하기:
- '파일' 탭에서 다운로드할 파일을 오른쪽 클릭하고 '다운로드'를 선택합니다.

6. 참고 자료

영상 링크: (513) 구글 코랩(Google Colab) 초보자 가이드 - YouTube
- 링크: https://www.youtube.com/watch?v=Tgxtc1UcUyI
추가 참고문헌:
- Google. (2025). Google Colaboratory 사용 가이드. (Google Colab 공식 문서)
- Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. O'Reilly Media. (코랩을 활용한 머신러닝 교재)

구글 코랩(Google Colab) 초보자 완전 가이드

1. 구글 코랩 소개

구글 코랩(Google Colab)이란?

**구글 코랩(Google Colaboratory)**은 구글에서 제공하는 클라우드 기반 무료 파이썬 개발 환경입니다. 별도의 소프트웨어 설치 없이 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.

주요 특징

무료 제공: 기본적인 컴퓨팅 자원을 무료로 사용 가능
GPU/TPU 지원: 딥러닝을 위한 고성능 연산 장치 사용 가능
클라우드 저장: 작업한 파일이 구글 드라이브에 자동 저장
협업 기능: 여러 사용자가 동시에 작업 가능
패키지 사전 설치: 주요 파이썬 라이브러리들이 미리 설치되어 있음

용어 설명

셀(Cell): 코드나 텍스트를 입력하는 단위 블록
런타임(Runtime): 코드가 실행되는 가상 환경
노트북(Notebook): 여러 셀들로 구성된 하나의 작업 파일
GPU(Graphics Processing Unit): 그래픽 처리를 위한 칩으로, 딥러닝 연산에 특화
TPU(Tensor Processing Unit): 구글이 개발한 AI 연산 전용 칩

2. 구글 코랩 시작하기

📋 사전 준비사항

필수 요구사항

구글 계정 (Gmail 계정)

웹 브라우저 (Chrome, Firefox, Safari 등)

안정적인 인터넷 연결

🚀 시작 절차

1단계: 구글 로그인

1. 웹 브라우저를 열고 구글에 로그인
2. 로그인 상태를 확인 (우측 상단 프로필 이미지)

⚠️ 중요: 구글 로그인이 되어있지 않으면 작업한 내용이 저장되지 않습니다.

2단계: 구글 코랩 접속

방법 1: 직접 접속
- 주소창에 colab.research.google.com 입력

방법 2: 검색을 통한 접속
- Google에서 "구글 코랩" 또는 "Google Colab" 검색
- 공식 사이트 클릭

참조 링크: Google Colab 공식 사이트

3단계: 새 노트북 생성

1. "새 노트북" 버튼 클릭
   또는
2. 파일 → 드라이브에 새 노트북 선택

3. 기본 사용법과 인터페이스

화면 구성 요소

주요 구성 요소

메뉴바: 파일, 편집, 보기, 삽입, 런타임, 도구, 도움말
도구모음: 자주 사용하는 기능들의 아이콘 모음
셀 영역: 코드나 텍스트를 작성하는 공간
사이드바: 파일 탐색기, 코드 스니펫, 변수 검사기 등

📝 기본 코드 실행

코드 셀에서 파이썬 코드 실행

# 예제 1: 기본 출력
print("Hello, Google Colab!")

# 예제 2: 간단한 계산
result = 10 + 10
print(result)

실행 방법 (3가지)

방법 1: Shift + Enter (실행 후 다음 셀로 이동)
방법 2: Ctrl + Enter (현재 셀에서 실행)
방법 3: 셀 왼쪽 재생 버튼(▶) 클릭

💡 팁: 처음 실행할 때는 런타임 연결 시간이 걸릴 수 있습니다.

셀 타입 변경

코드 셀과 텍스트 셀

코드 셀: 파이썬 코드 작성 및 실행
텍스트 셀: 마크다운 형식의 문서 작성

셀 추가 방법

+ 코드: 새 코드 셀 추가
+ 텍스트: 새 텍스트 셀 추가

4. GPU TPU 환경 설정

GPU/TPU란?

GPU: 딥러닝, 머신러닝 모델 학습을 빠르게 처리
TPU: 구글의 AI 전용 칩으로 더욱 고성능 연산 제공

🔧 GPU 환경 설정

GPU 활성화 절차

1. 런타임 메뉴 클릭
2. "런타임 유형 변경" 선택
3. 하드웨어 가속기에서 "GPU" 또는 "T4 GPU" 선택
4. "저장" 버튼 클릭

📊 성능 비교

CPU: 기본 연산 (일반적인 파이썬 코드)

GPU: 딥러닝 모델 학습 시 10-100배 빠름

TPU: 특정 모델에서 GPU보다도 빠른 성능

GPU 상태 확인 코드

# GPU 사용 가능 여부 확인
import torch
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA device count: {torch.cuda.device_count()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"Current CUDA device: {torch.cuda.current_device()}")
    print(f"CUDA device name: {torch.cuda.get_device_name()}")

🔄 CPU로 되돌리기

1. 런타임 → 런타임 유형 변경
2. 하드웨어 가속기에서 "CPU" 선택
3. "저장" 클릭

유료 플랜 옵션

Colab Pro: 월 $9.99
- 더 빠른 GPU 액세스
- 더 긴 런타임 지속 시간
- 더 많은 메모리

Colab Pro+: 월 $49.99
- 최고 성능 GPU 액세스
- 백그라운드 실행 가능
- 최우선 액세스 권한

5. 파일 관리 및 업로드

파일 시스템 이해

구글 코랩은 임시 가상 환경을 제공합니다. 런타임이 종료되면(약 9-12시간 후) 업로드한 파일들이 모두 삭제됩니다.

📁 파일 업로드 방법

방법 1: 드래그 앤 드롭

1. 왼쪽 사이드바에서 폴더 아이콘 클릭
2. 업로드할 파일을 드래그하여 파일 영역에 드롭
3. 업로드 완료까지 대기

방법 2: 업로드 버튼 사용

1. 폴더 아이콘 → 업로드 아이콘 클릭
2. "파일 선택" 버튼 클릭
3. 로컬 컴퓨터에서 파일 선택
4. "열기" 클릭

📄 새 파일 생성

설정 파일 생성 예제 (ChatGPT API 키)

1. 폴더 아이콘 → 새 파일 아이콘 클릭
2. 파일명 입력: "chatgpt.py" (주의: .env 파일은 보이지 않음)
3. 파일 더블클릭하여 편집기 열기
4. 내용 입력:

# chatgpt.py 설정 파일 예제
API_KEY = "your-api-key-here"
MODEL = "gpt-3.5-turbo"
MAX_TOKENS = 1000

⚠️ 보안 주의사항: API 키 등 민감한 정보는 쌍따옴표 없이 입력하고, 공개 저장소에 업로드하지 마세요.

폴더 생성 및 구조화

# 코드로 폴더 생성
import os
os.makedirs('data', exist_ok=True)
os.makedirs('models', exist_ok=True)
os.makedirs('results', exist_ok=True)

파일 읽기 및 처리 예제

# 업로드된 CSV 파일 읽기
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

# 텍스트 파일 읽기
with open('sample.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
    print(content)

6. 프로젝트 저장 및 관리

📱 자동 저장 기능

구글 코랩은 작업 내용을 자동으로 구글 드라이브에 저장합니다.

수동 저장 및 다운로드

노트북 파일 다운로드

1. 파일 메뉴 클릭
2. "다운로드" 선택
3. ".ipynb 다운로드" 선택

개별 파일 다운로드

1. 왼쪽 사이드바에서 다운로드할 파일 선택
2. 파일 우클릭 → "다운로드" 선택

🗂️ 구글 드라이브에서 파일 확인

드라이브 접속 경로

1. 새 탭에서 drive.google.com 접속
2. "내 드라이브" → "Colab Notebooks" 폴더 확인
3. 저장된 노트북 파일들 확인

참조 링크: Google Drive

파일명 변경

1. 상단의 "Untitled0.ipynb" 클릭
2. 새로운 파일명 입력 (예: "colab_practice_20250101")
3. Enter 키 또는 다른 영역 클릭하여 저장

7. 유용한 단축키

🎯 필수 단축키

셀 실행

Shift + Enter: 셀 실행 후 다음 셀로 이동
Ctrl + Enter: 현재 셀 실행

셀 추가

Ctrl + M, A: 현재 셀 위에 새 셀 추가
Ctrl + M, B: 현재 셀 아래에 새 셀 추가

셀 타입 변경

Ctrl + M, Y: 코드 셀로 변경
Ctrl + M, M: 텍스트(마크다운) 셀로 변경

셀 삭제 및 편집

Ctrl + M, D: 현재 셀 삭제
Ctrl + M, Z: 셀 삭제 취소
Ctrl + /: 주석 처리/해제

기타 유용한 단축키

Ctrl + S: 저장
Ctrl + M, I: 런타임 중단
Ctrl + M, .: 런타임 재시작

📚 전체 단축키 목록 확인

도구 → 단축키 또는 Ctrl + M, H

8. 주의사항 및 제한사항

⚠️ 주요 제한사항

런타임 제한

세션 지속 시간: 최대 12시간 (유휴 시 더 짧음)
유휴 시간 제한: 90분 비활성 시 자동 종료
연속 사용 제한: 24시간 연속 사용 후 일정 시간 대기 필요

자원 제한

RAM: 무료 버전 최대 12GB
디스크: 임시 저장소 약 100GB (세션 종료 시 삭제)
GPU 사용량: 일일 사용량 제한 있음

💾 데이터 보존 전략

중요 데이터 백업

# 결과를 구글 드라이브에 저장
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# 결과 파일을 드라이브에 저장
import pandas as pd
df_result.to_csv('/content/drive/MyDrive/results.csv', index=False)

모델 저장

# 학습된 모델 저장
import torch
torch.save(model.state_dict(), '/content/drive/MyDrive/model.pth')

# 모델 불러오기
model.load_state_dict(torch.load('/content/drive/MyDrive/model.pth'))

🔒 보안 고려사항

API 키 관리

# 올바른 방법: 별도 파일로 관리
from chatgpt import API_KEY  # chatgpt.py에서 가져오기

# 피해야 할 방법: 코드에 직접 입력
# api_key = "sk-abcd1234..."  # 절대 금지!

개인정보 보호

민감한 데이터는 업로드하지 말 것
공개 노트북에 개인정보 포함하지 말 것
API 키 등은 환경변수나 별도 파일로 관리

9. 참고 자료

📖 공식 문서 및 튜토리얼

구글 코랩 공식 자료

파이썬 및 머신러닝 자료

📚 추가 학습 자료

온라인 강의

Coursera: Machine Learning 과정
edX: Python for Data Science
Kaggle Learn: 무료 데이터 사이언스 코스

커뮤니티

🛠️ 유용한 라이브러리 설치 명령어

# 주요 데이터 사이언스 라이브러리 (이미 설치됨)
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 추가 라이브러리 설치 예제
!pip install transformers
!pip install wandb
!pip install gradio

🔍 문제 해결 팁

일반적인 오류 해결

# 메모리 부족 해결
import gc
gc.collect()

# 런타임 재시작
# 런타임 → 런타임 재시작

# 패키지 재설치
!pip install --upgrade package_name

성능 최적화

# GPU 메모리 정리 (PyTorch)
torch.cuda.empty_cache()

# 배치 크기 조정
batch_size = 16  # GPU 메모리에 따라 조정

마무리

구글 코랩은 파이썬 학습과 데이터 사이언스, 머신러닝 프로젝트를 시작하기에 매우 좋은 플랫폼입니다. 무료로 제공되는 GPU 자원과 사전 설치된 라이브러리들 덕분에 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다.

핵심 포인트

구글 계정 로그인 필수
런타임 제한 시간 주의 (12시간)
중요 데이터는 구글 드라이브에 백업
GPU 사용시 성능 향상 체감 가능
단축키 활용으로 효율성 증대

초보자분들은 이 가이드를 참조하여 차근차근 연습해보시기 바랍니다. 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 몇 번 사용하다 보면 금세 익숙해질 것입니다.

참고문헌

Google Research. (2025). Colaboratory. Retrieved from https://colab.research.google.com
Google LLC. (2025). Google Drive. Retrieved from https://drive.google.com
Python Software Foundation. (2025). Python Documentation. Retrieved from https://docs.python.org/3/
PyTorch Team. (2025). PyTorch Tutorials. Retrieved from https://pytorch.org/tutorials/
Project Jupyter. (2025). Jupyter Notebook Documentation. Retrieved from https://jupyter-notebook.readthedocs.io/

구글 코랩(Google Colab) 초보자 가이드 정리

📑 목차

구글 코랩 소개
시작하기 (로그인 & 접속)
기본 사용법 (노트북, 셀, 코드 실행)
주요 단축키
GPU 사용법
파일 업로드 및 관리
작업 결과 저장 방법
실행 가능 체크리스트
참고 사이트 & 참고문헌

1. 구글 코랩 소개

구글 코랩(Google Colab): 구글이 제공하는 클라우드 기반 무료 파이썬 실행 환경.
장점:
- 별도 설치 필요 없음 (웹 브라우저만 있으면 됨).
- GPU(그래픽 처리 장치) 무료 제공 → 딥러닝 학습에 유용.
- 구글 드라이브와 연동해 파일 저장/불러오기 가능.

2. 시작하기

✅ 실행 절차:

구글 계정 로그인 → 구글 코랩 접속
새 노트북(New Notebook) 클릭 → 바로 실행 가능.

3. 기본 사용법

셀(Cell): 코드나 텍스트를 입력하는 공간.
실행 방법:
- Shift + Enter → 실행 후 새 줄 추가
- Ctrl + Enter → 현재 셀만 실행
코드 예시:
print(10 + 10)

4. 주요 단축키

셀 추가: Ctrl + M A (위에 추가), Ctrl + M B (아래 추가)
셀 삭제: Ctrl + M D
코드 ↔ 텍스트 전환: Ctrl + M M
초보자는 실행(Shift+Enter), 추가/삭제만 익혀도 충분!

5. GPU 사용법

✅ 실행 절차:

상단 메뉴 → 런타임(Runtime)
→ 런타임 유형 변경(Change Runtime Type)
→ **하드웨어 가속기(Hardware Accelerator)**에서 GPU 선택
연결 완료 후 GPU 환경에서 코드 실행 가능

💡 용어 풀이:

GPU: 그래픽 연산에 특화된 칩으로, 딥러닝 학습 속도를 대폭 향상시킴.

6. 파일 업로드 및 관리

파일 업로드: 왼쪽 파일(File) 탭 → 업로드 버튼 클릭 or 드래그 앤 드롭
폴더 생성: +폴더 → 원하는 파일 넣기 가능
**환경 설정 파일(.env 등)**도 업로드 가능 (API 키 저장 시 주의 필요 → 따옴표 제거 등).

✅ 업로드 예시:

왼쪽 파일 탭 → 업로드 버튼 → 내 컴퓨터 파일 선택 → 드래그 앤 드롭

7. 작업 결과 저장 방법

PC로 저장:
- 메뉴 → 파일(File) → 다운로드(예: .ipynb 형식)
구글 드라이브 자동 저장:
- 노트북이 자동으로 연결 계정의 구글 드라이브(내 드라이브/Colab Notebooks)에 저장됨.

8. 실행 가능 체크리스트 (🔲 → 따라 할 수 있는 영역)

⬜ 구글 계정 로그인
⬜ 코랩 접속
⬜ 새 노트북 열기
⬜ print("Hello Colab!") 실행
⬜ GPU 설정 변경 (런타임 → GPU 선택)
⬜ 내 컴퓨터에서 파일 업로드
⬜ 작업 파일 다운로드 & 드라이브 저장 확인

9. 참고 사이트

📺 유튜브 강의: 구글 코랩 초보자 가이드
📘 구글 공식 문서: Colab 소개
🖥️ GPU 관련 설명: Google Colab FAQ

📚 참고문헌

Google Colab 공식 문서, Google Research
유튜브 채널: 김성훈 교수 외, Colab Beginner’s Guide
François Chollet, Deep Learning with Python (딥러닝 환경에서 Colab 활용 예시 포함)

LIST

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