Jupyter notebook 谷歌Colab在Jupyter笔记本上的使用案例？

使用GoogleColab的用例是什么？我的意思是，我知道它与Tensorflow的结合很好，但为什么会有人喜欢它而不是Jupyter笔记本呢

我使用Colab的原因

• 在任何计算机上工作。所有笔记本电脑都保存在Google Drive中
• 不必担心

  conda create env

  会把目录弄得乱七八糟
• 轻松分享给某人或每个人。就像谷歌医生一样
• 自动历史记录和版本控制
• 免费GPU（和TPU，截至2018-09-29）
• 表单小部件简单易用
• 良好的默认值

  • %matplotlib inline

    不需要
  • 可折叠外形（无需安装）
  • 更干净的界面（我更喜欢它而不是香草Jupyter）

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我从事非编程工作，我不想在我的工作计算机上安装所有东西，以便为Jupyter进行设置。有了Google Colab，我就可以开始工作，而无需进行任何安装，并与无法自己安装任何东西的非技术同事共享我的脚本。

更好的是，你可以免费连续12小时访问GPU！这对于数据科学领域的应用非常方便，尤其是在资源不足的社区。

顾名思义，Google Colab在产品中支持

协作。它也在谷歌服务器上运行，你不需要安装任何东西。此外，笔记本电脑会保存到您的
Google Drive帐户中

如果你只是在玩或做个人项目，Jupyter会很好用。如果您想构建
商业级模型并将其部署到生产中，Codelab提供了您需要的完整生命周期方法

保存到Google Drive，允许您同时共享和让多人处理同一文档。可折叠分区和分区树。
交互式小部件，如滑块

临时单元格：用于运行测试代码但未保存在笔记本中的单元格。
代码片段

pdb调试器支持

然而，运行时要约束得多，因为Jupyter只是一个web UI，您可以在其上实际安装所需的任何东西

Google Codelab是一个
完整生命周期工作台，它可以帮助您以笔记本电脑无法实现的方式构建/部署/扩展模型

有了Codelab，您
可以使用scikit learn或
TensorFlow在本地为您的模型制作原型，然后将其移动到云中，并在云中使用一个巨大的数据集对其进行训练

而Jupyter是Colaboratorial所基于的开源项目。Colaboratory允许您与他人使用和共享Jupyter笔记本，而无需在自己的计算机上下载、安装或运行除浏览器以外的任何内容

除此之外，它还有一整套库可供选择，用于与其他云服务交互，特别是
BigQuery
可折叠的大纲实际上是一些笔记本扩展，也可以在本地安装吗？@matanster是的，它被称为“可折叠标题”。它作为笔记本电脑扩展提供，您可以安装。它似乎也是封闭源代码：