Permasalahan Pada Google Colab

Salah satu tools untuk pemrograman dengan Python yang terkenal saat ini adalah Google Colab. Tools ini sangat praktis karena cukup dengan sebuah browser dengan disertai akun Google sudah bisa menjalankan kode dalam bahasa Python yang berat. Bahkan Google colab juga menyediakan hardwarenya yang berupa Graphic Processing Unit (GPU) dan Tensor Processing Unit (TPU).

Dalam praktiknya ternyata banyak kendala-kendala yang kerap dialami peneliti dalam memanfaatkan fasilitas canggih milik Google tersebut. Beberapa masalah akan dibahas dalam postingan ini, tentu saja berdasarkan pengalaman yang terjadi. Mungkin banyak hal lain yang tidak dibahas dalam postingan ini yang butuh share juga dari pembaca lewat kolom komentar. Selain membahas masalah-masalah yang muncul, dibahas pula cara-cara penyelesaiannya.

Kompatibilitas

Banyak kode-kode yang dishare di internet dalam bentuk Google Colab ketika dijalankan tidak bisa/error. Hal ini kerap terjadi karena Google Colab sudah mengupdate ke versi terbaru dan tidak bisa lagi menjalankan versi-versi yang lama. Langkah terbaik untuk penyelesaiannya adalah mengembalikan Google Colab ke versi sebelumnya.

Ternsor Flow

Beberapa aplikasi terkadang masih menggunakan tensorflow versi 1.x yang lama, sedangkan Google Colab saat ini sudah menggunakan yang versi 2. Oleh karena itu perlu sebuah instruksi untuk mengembalikan ke versi tersorflow yang lam.

Simbol “%” biasanya digunakan untuk setting library pada Google Colab. Memang ada baiknya mengkonversi program Python kita dengan versi yang terbaru, namun ada kalanya karena keterbatasan waktu, cara tersebut layak untuk dipertimbangkan.

TIdak Semua Library Tersedia

Beberapa library seperti NumPy, Pandas, dan sejenisnya sudah disiapkan oleh Google Colab. Namun library tertentu yang jarang dipakai perlu dipasang pada Google Colab. Caranya tentu saja tidak bisa dengan cara konvensional pada command prompt dengan “PIP”, melainkan dengan running pada Cell Google Colab lewat tanda “!” di awal.

Sebagai contoh di atas adalah library “rasterio” yang sering digunakan untuk menampilkan network Deep Learning berupa gambar yang jelas. Namun yang menjengkelkan adalah ketika Google Colab dishutdown dan dihidupkan kembali, kita harus menginstal ulang, berbeda jika menggunakan Jupyter Notebook yang cukup sekali menginstall Library.

Perlu Mencabut Instalasi Library

Ternyata bukan masalah belum terinstal saja yang muncul, sudah diinstal pun terkadang perlu dicabut karena tidak sesuai dengan kondisi sebelumnya. Misalnya ketika dahulu kita men-training dengan library tertentu pada Deeplearning, ketika hasil training tersebut akan digunakan ternyata tidak kompatibel dengan library terkini, alhasil perlu dilakukan proses training ulang yang terkadang memakan waktu.

Cara paling gampang adalah mencabut library Google Colab terkini dilanjutkan dengan instal versi sebelumnya yang tepat ketika proses training berlangsung.

Sebelumnya akan ada proses konfirmasi apakah akan dicabut library terkininya? Ketik saja y dan proses uninstall akan berjalan. Lanjutkan dengan menginstall versi yang kompatibel dengan yang lampau agar hasil pelatihan dapat berjalan.

Kode di atas terjadi ketika Deeplearning dilatih, versi h5py menggunakan versi yang lama. Alhasil dengan versiyang baru tidak dapat dipanggil dan dikompilasi dengan networknya. Setelah uninstall dan diinstal dengan versi yang cocok, barulah dapat dimanfaatkan hasil pelatihan/training Deeplearning yang telah dilakukan dahulu.

File Terhapus Ketika Shutdown

Problem yang sering terjadi adalah ketika suatu file diupload di Google Colab maka file tersebut sejatinya adalah sementara. Artinya ketika Google Colab ditutup maka file tersebut otomatis hilang. Untungnya Google Colab menyediakan fasilitas terkoneksi ke Google Drive, sehingga fila akan tersimpan permanen di Google Drive. Hanya saja perlu setting tambahan seperti berikut ini.

Google Colab akan meminta kode tertentu (cukup dengan copas) dari Google Drive. Pastikan folder di Google Drive dapat diakses pada Google Colab. Kalau hanya berukuran beberapa kilobyte sih tidak masalah, repotnya jika filenya berukuran besar mendekati 1 Gb, tentu saja menjengkelkan. Jadi melakukan akses ke Google Drive wajib dilakukan.

Waktu Akses Terbatas

Jika proses memerlukan waktu yang lama, maka Google akan memutus proses itu, dalam waktu 1×24 jam (mirip pesan pak RT untuk para tamu). Selain itu terkadang jika Google melihat tidak ada aktivitas pada sesi Google Colab terkadang akan direset prosesnya.

Butuh Koneksi Internet

Tentu saja karena Google Colab menggunakan browser. Ada baiknya Anda menggunakan Jupyter Notebook karena lebih fleksibel. Ketika kode bisa dirunning, akan terus bisa dirunning, kecuali Versi Library Anda rubah.

Hal-hal di atas merupakan permasalahan yang harus dipahami oleh pengguna Google Colab. Mungkin banyak hal-hal lain yang belum disebutkan di atas. Oiya, untuk pemrograman hal-hal rahasia, sensitif, dan sejenisnya ada baiknya tidak menggunakan fasilitas cloud seperti Google Colab.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google

You are commenting using your Google account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.