Привет, друзья! Вы когда-нибудь сталкивались с проблемой передачи огромных файлов – датасетов для машинного обучения, резервных копий, архивов с видео или проектов – размером в 50 ГБ, 100 ГБ и даже больше? И знаете, как долго и мучительно это происходит через обычный браузер или десктопное приложение, особенно при не самом быстром интернете? Ваш компьютер неделями работает на пределе, а скорость передачи данных заставляет плакать?
ЗАБУДЬТЕ ОБ ЭТОМ!
В этом подробном видео-руководстве я покажу вам СЕКРЕТНЫЙ СПОСОБ, который позволит вам перекидывать файлы невероятного размера (до 750 ГБ в день) с любого удаленного источника (например, с другого облачного хранилища, прямого HTTP/FTP-линка или с Kaggle) на ваш Google Диск со сверхзвуковой скоростью, используя мощь бесплатного сервиса Google Colaboratory (Google Colab), и при этом полностью минуя ваш персональный компьютер!
очему Google Colab — это Революция в Передаче Данных?
Google Colab — это бесплатная облачная среда для работы с кодом Python, основанная на Jupyter Notebook. Но его истинная суперспособность, которую мы будем использовать, заключается в том, что он работает на серверах Google с ОЧЕНЬ быстрым каналом связи с другими сервисами Google, включая Google Диск.
⚡️ Сверхбыстрая Скорость: Вместо того, чтобы гонять 100 ГБ через свой домашний интернет (который может занимать часы или даже дни), вы поручаете эту задачу серверам Google. Передача между Colab VM и Google Drive происходит на скоростях, которые в десятки, а то и сотни раз быстрее вашего домашнего подключения. 100 ГБ могут быть перекинуты всего за считанные минуты!
💻 Независимость от ПК: Ваш компьютер нужен только для запуска самого блокнота Colab. После запуска процесса он может быть выключен (при использовании Colab Pro или специальных трюков для Free-версии, о которых я расскажу!). Ваш ПК освобождается, и вы можете заниматься своими делами.
💰 Бесплатно (или Очень Дешево): Базовый Colab полностью бесплатен. Для более продолжительных сессий и гарантированных ресурсов можно использовать Colab Pro/Pro+, что все равно невероятно дешево по сравнению с арендой выделенного сервера.
В этом видео мы подробно разберем все этапы, начиная от настройки и заканчивая фиксацией файла на вашем Диске.
1. Подготовка Среды Google Colab:
Создание Нового Ноутбука: Быстрый старт в Google Colab.
Подключение Google Диска (Mount Google Drive): Это критический шаг! Я покажу самый надежный способ монтирования Диска с помощью стандартного кода Python, чтобы Colab видел ваш Диск как локальную папку.
2. Загрузка Гигантского Файла в Colab VM:
Здесь начинается самое интересное. Мы не будем загружать файл через браузер, а воспользуемся мощными инструментами командной строки Linux, доступными в Colab:
Прямая Загрузка по URL через wget: Идеально подходит, если ваш файл (например, .zip, .tar, .rar или любой другой) доступен по прямой ссылке. Это самый быстрый способ!
Загрузка с Облачных Хранилищ/API: Демонстрация использования специальных библиотек или команд (например, для Kaggle Datasets), чтобы избежать ручных действий и автоматизировать процесс.
Важный Лайфхак: Работа с Архивами: Загрузка одного большого архива (например, 100 ГБ) всегда быстрее, чем загрузка 100 000 маленьких файлов. Я покажу, как быстро распаковать архив (unzip/tar) прямо на виртуальной машине Colab перед передачей на Диск (чтобы избежать проблем с медленным I/O при работе с тысячами файлов на самом Диске).
3. Переброс Файла на Google Диск (Волшебство Скорости!):
После того как файл или распакованные данные оказались на супербыстрой виртуальной машине Colab, их передача на ваш Google Диск займет всего несколько минут. Мы будем использовать простую и эффективную команду Linux cp (copy), которая в среде Colab работает с невероятной эффективностью.
Код для Быстрой Копирования: Простая, но мощная команда, которая мгновенно перебрасывает гигантские объемы данных из временной папки /content/ на монтированный Google Диск /content/drive/MyDrive/.
Ссылка на файл с кодом:
https://drive.google.com/file/d/18Fit...
#GoogleColab #GoogleDrive #БольшиеДанные #МашинноеОбучение #DataScience #ML #Python #ОблачныеТехнологии #ЗагрузкаФайлов #СверхбыстраяПередача #ColabPro #Лайфхак #Ускорение #wget #ПередачаДанных #БезПК
Информация по комментариям в разработке