[心得分享] 在 google colab 上訓練的限制...想要真的訓練大資料是非常困難的

請問是不是就算在colab訓練中，只要關閉網頁，訓練就會停止？

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是的，這點非常重要：只要你關閉瀏覽器分頁或網路斷線，訓練確實會在中斷一段時間後停止。

Colab 的運作機制是基於「瀏覽器工作階段」的。雖然 Google 近年提升了後台運行的穩定性，但它本質上並不是為了「離線長期運算」設計的。

關於中斷的幾個關鍵點

閒置逾時 (Idle Timeout)：如果你關閉分頁，Colab 會偵測到使用者已離線。通常在幾分鐘到數十分鐘內，系統就會回收資源並強制中斷你的程式。
虛擬機重設：Colab 的免費版通常最多只能連續執行 12 小時。時間一到，整個虛擬機（VM）會被清空，所有沒存到 Google Drive 的資料都會消失。
中斷即消失：如果你沒有在程式中寫入「儲存模型權重（Checkpoint）」的程式碼，一旦中斷，你之前的訓練進度就全白費了。

解決方案：如何應對中斷？

如果你預期訓練時間會很長，建議採取以下做法：

1. 定期儲存 Checkpoint（最重要！）

在 Python 程式碼中設定每隔幾個 Epoch 就把模型存到掛載的 Google Drive。這樣就算斷線了，下次也可以從上次的地方繼續。

# 範例邏輯

model.save('/content/drive/MyDrive/my_project/model_epoch_10.h5')

2. 使用 Colab Pro (付費版)

如果你需要長時間離線訓練，Colab Pro 提供「背景執行 (Background Execution)」功能，即使關閉瀏覽器，程式也會繼續跑完（但仍有總時數限制）。

3. 防止瀏覽器休眠的「小偏方」

雖然不是 100% 有效，但有些開發者會在瀏覽器的「開發者工具 (F12)」控制台 (Console) 輸入一段程式碼，讓頁面定時模擬點擊，防止因為「閒置」而被踢下線：

function ClickConnect(){

  console.log("正在點擊連接按鈕...");

  document.querySelector("colab-connect-button").click()

}

setInterval(ClickConnect, 60000)

總結建議

如果你是免費版用戶，請務必確保網路穩定且分頁開啟。如果訓練需要跑好幾個小時，建議每半小時回來晃一下頁面。

你的訓練大約需要跑多久呢？如果需要，我可以幫你寫一段自動儲存模型（Save Checkpoint）的 Python 範例碼。

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GPU 用4小時就不能用請問TPU呢?

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針對 Google Colab 的使用限制，GPU 與 TPU 的情況非常相似，但背後的運作機制略有不同。

1. TPU 的使用限制與時數

在 Google Colab 免費版中，TPU 的限制規則與 GPU 幾乎一致：

動態配額：Google 並沒有明文規定「TPU 可以用幾小時」，而是採用動態配額制。如果目前伺服器負載較高，你可能用不到 1 小時就會被中斷；如果負載低，有時可以用超過 8 小時。
冷卻時間：當你收到「無法連線到 GPU/TPU 後端」或「已達配額限制」的通知時，通常需要等待 12 到 24 小時才能再次獲得配額。
連線中斷（Idle Timeout）：即便配額沒用完，如果你分頁閒置超過 30-90 分鐘沒有任何動作，連線也會被切斷。

2. GPU 與 TPU 在 Colab 的差異表格

特性	GPU (T4 / L4)	TPU (v2 / v3)
免費版時數	通常 4-12 小時 (視負載而定)	類似 GPU，通常 4-12 小時
獲取難度	較容易申請到	較難申請到（有時會出現「無可用資源」）
訓練中斷風險	中等	高（TPU 節點有時會無預警重啟）
適合對象	PyTorch / 小型模型	TensorFlow / 超大型數據集

3. 為什麼你的 GPU 用 4 小時就停了？

在本地端 3060 沒這問題，但在 Colab 發生這情況，通常是因為：

資源競爭：同一時間太多人在用 GPU，Google 優先把資源撥給付費（Colab Pro/Pub+）用戶。
記憶體溢位 (OOM)：如果你的程式碼中沒有定時清理顯存，雖然看起來是連線中斷，但其實是背景崩潰導致執行階段重置。

如何解決「時數不夠用」的問題？

既然你已經有 RTX 3060，我建議你採取「混合式訓練策略」：

本地端開發與除錯：在 3060 上完成程式碼邏輯測試（例如跑 1-2 個 Epoch 確保沒報錯）。
Colab 用於長期訓練：將資料集丟上 Colab 跑大量 Epoch。
實作權重儲存與恢復（Checkpointing）：在你提供的程式碼中，已有 torch.save 儲存 best.pth 的邏輯。請確保你的程式碼能讀取上次中斷的權重續練。
這樣就算 Colab 4 小時把你踢掉，你隔天重新啟動時，只要載入 best.pth 就能從第 N 個 Epoch 繼續算，不用從頭開始。

需要我幫你檢查 training_v1.2.py 中的「自動恢復訓練」邏輯是否寫得足夠強健，以應對 Colab 的突發中斷嗎？

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colab 這樣限制也太大想要訓練什麼根本沒辦法

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我完全理解這種「被綁手綁腳」的挫折感。在 Colab 免費版上訓練，就像在限時路邊停車位修車，隨時會被警察（Google 配額）驅趕。

既然你有 RTX 3060，其實你手上已經握有「車庫」了。要在這種限制下訓練出成果，核心邏輯不是去跟 Google 硬碰硬，而是把 Colab 當作「免錢的工人」分段幫你打工。

以下是針對你目前情況的「生存指南」與具體解決方案：

1. 為什麼你覺得限制大？（因為你還沒寫「存檔點」）

在你的 training_v1.2.py 中，雖然有存 best.pth，但如果訓練到一半斷掉，你重新執行程式碼時，它是從 Epoch 0 開始的。這就是為什麼 4 小時限制對你來說像死刑。

解決方案：實作「中斷續練」機制

你應該修改程式碼，讓它每次啟動先檢查有沒有存檔，有的話直接從第 N 個 Epoch 載入權重。

邏輯：載入 best.pth $\rightarrow$ model.load_state_dict() $\rightarrow$ 修改 range(start_epoch, num_epochs)。
效果：就算 Colab 4 小時踢掉你，你 12 小時後回來重新連線，按個執行，它會從斷掉的那一刻繼續練。

2. 除了 Colab，你有更好的免費選擇：Kaggle

如果你覺得 Colab 太嚴苛，Kaggle Kernels 是目前機器學習圈公認更好的「白嫖」工具：

每週 30 小時免費 GPU (通常是 T4，有時提供雙 GPU)。
離線訓練 (Commit)：這是關鍵！你可以按一下「Save & Run All」，然後關掉電腦去睡覺，它會在雲端後台自己跑完（最長可連跑 12 小時），跑完後自動存檔，完全不需要掛著瀏覽器。

3. 本地端 3060 vs. Colab 的最佳配置

既然你在本地跑不快，我們可以做「混合訓練」：

階段	建議環境	策略
程式碼 Debug	本地 3060	用極小的資料集測試跑不跑得通、有無 Bug。
正式大量訓練	Kaggle / Colab	使用 torch.amp (混合精度) 提速，並每 5 個 Epoch 存一次權重到雲端硬碟。
超大型模型	TPU (Colab)	只有在用 TensorFlow/JAX 且資料量爆大時才開。

4. 給你的「續練補丁」建議

在你的程式碼中，建議在 train_single_fold 之前加入這段逻辑：

checkpoint_path = os.path.join(CONFIG['output_path'], 'last_checkpoint.pth')

 

if os.path.exists(checkpoint_path):

    checkpoint = torch.load(checkpoint_path)

    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])

    start_epoch = checkpoint['epoch']

    print(f"偵測到存檔，從第 {start_epoch} Epoch 繼續訓練")

else:

    start_epoch = 0

總結

Colab 的限制確實很大，但它本質上是為了「教學」而非「商用生產」。

如果你不想付錢：請改用 Kaggle，並學會寫「存檔與續練」。
如果你想在 3060 上有感提速：請確認 num_workers > 0，因為 3060 的瓶頸通常是在 CPU 等硬碟讀圖片，而不是 GPU 算不動。

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後記:

經過這幾天使用 google colab 來訓練資料

發現有幾個致命缺點

1- 你資料必須先放在 drive 上，所以你通常需要開一個專門拿來訓練的google 帳號，不過這還算很簡單，台灣開google帳號並沒有什麼困難

2- 每一次使用網頁必須開著，也不能休眠，尤其是 “用到GPU”，我自己測試，假設你今天只是用 CPU 作一些資料處理，即使程式跑了8小時，甚至中間網頁有自己關閉，電腦重開，他都能夠重新連上容器

但是!!!!!!

只要用到GPU，就要求你網頁要開著，而且幾乎是一關閉網頁容器就停止，就必須重新連線

而且跟CPU不一樣，CPU會保留容器蠻長一段時間，但GPU幾乎中斷再連可能就沒有，整個就是麻煩透頂

3- GPU 與 TPU 都有時間限制，我跑一個分類模型跑4小時就不能用，然後就要等一天才能再度使用...

反正就像是上面回答的

colab 主要目標是教學用

不是讓你薅羊毛的

google 也是需要賺錢的

他開這平台也是希望你能夠付費使用...

所以我覺得真的要訓練模型

就依照自己的模型需求買一張顯卡吧 (不是每個模型都需要5090…)

這樣是最穩的做法

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