מתחילים את המסע בענן
ברוכים הבאים לקורס המעשי! בפרק זה נלמד איך להפוך את הדפדפן שלכם לתחנת עבודה עוצמתית ל-Data Science.
Runtime
השרת המרוחק שמקצה גוגל להרצת הקוד במחברת.
GPU
מעבד גרפי המיועד להאצת חישובים מקביליים, קריטי ל-DEEP LEARNING.
Mounting
חיבור כונן ה-Google Drive של המשתמש למערכת הקבצים של ה-Colab.
האצת מחקר גנומי באמצעות Google Colab
חברת סטארט-אפ בתחום הביו-טק נתקלה במחסום טכנולוגי משמעותי: ניתוח רצפי DNA ארך כ-48 שעות על השרתים המקומיים של החברה, מה שעיכב את קצב המחקר. צוות ה-DATA SCIENCE החליט להעביר את ה-PIPELINE לסביבת Google Colab. על ידי שימוש ב-GPU מסוג A100 וחיבור ישיר ל-GOOGLE DRIVE לאחסון הנתונים, הם הצליחו לקצר את זמן העיבוד ל-3 שעות בלבד. המהלך אפשר להם לבצע איטרציות מהירות יותר ולחסוך בעלויות אחזקת שרתים פיזיים יקרים.
שאלה 1
מהו היתרון המרכזי של Google Colab עבור מדעני נתונים?
שאלה 2
מה קורה כאשר ה-Runtime מתנתק (Disconnect)?
ניתוח מקרה בוחן: אסטרטגיית תשתיות
בניתוח זה, נבחן את ההשפעה של בחירת תשתית ענן על יעילות המחקר והפיתוח. נתחו את המקרה של חברת הביו-טק תוך התייחסות לניהול משאבים ואופטימיזציה של עלויות אל מול ביצועים.
הנתונים נשלחו בהצלחה!
המדריך שלכם עודכן במערכת. תוכלו לראות את ההתקדמות בפורטל האישי.