Google Colab GPU設定ガイド

無料でGPUを使ってAI/機械学習を動かすための設定手順。

費用

無料

無料枠あり
Pro版 $10/月
Pro+版 $50/月

必要なもの

Googleアカウント

手順

01. Colabにアクセス

https://colab.research.google.com/

02. 新しいノートブックを作成

ファイル → ノートブックを新規作成

03. ランタイムのタイプを変更

ランタイム → ランタイムのタイプを変更 → ハードウェアアクセラレータ: GPU → 保存

04. GPU確認

セルに以下を入力して実行:

!nvidia-smi

GPU情報が表示されれば成功

APIキーの安全な設定

01. シークレットを開く

左サイドバーの鍵アイコン → 新しいシークレットを追加

02. キーを登録

名前: OPENAI_API_KEY
値: sk-...

03. コードで使用

from google.colab import userdata
api_key = userdata.get('OPENAI_API_KEY')

参考リンク

ここから先は、よくある質問と詰まりポイントを詳しく解説します。

Q&A - GPU関連

GPUが割り当てられない

無料枠のGPUは混雑時に利用制限がかかる。時間を変えて再試行するか、Pro版（$10/月）に加入すると優先的に割り当てられる。

T4とA100の違いは？

T4: 無料枠で使える基本GPU（16GB VRAM）
A100: Pro+版で使える高性能GPU（40GB/80GB VRAM）

大規模モデル（Llama 70Bなど）を動かすならA100が必要。

VRAMが足りない

小さいモデルに変更（7B→3B）
量子化モデルを使用（4bit/8bit）
バッチサイズを下げる
Pro+版でA100を使う

Q&A - セッション関連

セッションが切れる

無料版は12時間で強制切断。90分無操作でも切断。長時間処理は途中保存を入れる。

「ランタイムの接続が切れました」

GPUリソースを使い切った可能性。12時間待つか、別のGoogleアカウントで試す。

データが消えた

Colabはセッション終了でファイルが消える。Googleドライブにマウントして保存する:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Q&A - APIキー関連

シークレット機能が見つからない

左サイドバーの鍵アイコン。見つからない場合はブラウザを更新。

シークレットに保存したキーが読めない

「ノートブックからのアクセス」を有効にする必要がある。シークレット設定でトグルをONに。

セルにAPIキーを直書きしていい？

非推奨。ノートブックを共有したときに漏洩する。必ずシークレット機能を使う。

Q&A - Pro版

Pro版は必要？

無料版で十分なケース: 簡単な実験、短時間の処理
Pro版が必要なケース: 長時間学習、安定したGPU利用、大きいモデル

Pro版とPro+版の違い

Pro（$10/月）: 優先GPU割り当て、長時間セッション
Pro+（$50/月）: A100 GPU、バックグラウンド実行、最長24時間セッション

参考リンク

タグ: #GoogleColab #GPU #機械学習 #Python #無料