Google Colab 入門教學：
免費雲端 Python 筆記本，從第一個儲存格到借用 GPU

一、Colab 是什麼、適合誰

想學 Python 或跑 AI 模型，第一關往往不是程式本身，而是環境：裝 Python、裝套件、顯卡驅動，光設定就能勸退一半的人。Google Colab 把這整關拿掉了。

Colab（全名 Colaboratory）是 Google 提供的雲端 Jupyter 筆記本服務：一份「筆記本」由許多儲存格（cell）組成，程式碼和說明文字交錯排列，每格可以單獨執行、立刻看到結果。程式實際跑在 Google 機房的虛擬機上，你的電腦只負責顯示畫面，所以用十年前的老筆電也能訓練神經網路。

它最適合這幾種人：學 Python 和資料分析的初學者（零安裝）、需要臨時 GPU 跑模型的學生與研究者（免費或便宜）、想分享可執行範例的教學者（傳個連結對方就能跑）。反過來說，要長時間不中斷執行、要排程自動跑、或是正式產品的後端，Colab 都不是為此設計的。

二、三分鐘開始：第一個筆記本

1. 用 Google 帳號登入 colab.research.google.com。
2. 點「新增筆記本」，會得到一份 Untitled0.ipynb，點標題改名。檔案自動存在你雲端硬碟的 Colab Notebooks 資料夾。
3. 在第一個儲存格輸入一行，按 Shift+Enter 執行：

   print("哈囉，Colab！")

4. 第一次執行會花幾秒「連線」，那是 Google 在幫你開一台虛擬機。看到輸出就成功了。

三、基本操作：儲存格的遊戲規則

• 兩種儲存格：程式碼儲存格跑 Python；文字儲存格寫 Markdown 筆記。上方工具列的「＋程式碼」「＋文字」新增。
• 執行：Shift+Enter 執行並跳下一格；Ctrl+Enter 執行後留在原地。左側的播放按鈕也行。
• 變數會留著：執行過的變數存在記憶體裡，後面的儲存格都能用。這也代表執行「順序」很重要，跳著執行容易出現「變數不存在」的錯誤，重頭照順序跑一次（執行階段 → 全部執行）就能解。
• 安裝套件：指令前加驚嘆號就是 shell 指令：

  !pip install yfinance     # 安裝套件
  !ls                        # 看目前資料夾
  !nvidia-smi                # 看 GPU 狀態（啟用 GPU 後）

• 虛擬機是暫時的：中斷連線或閒置太久，虛擬機就被回收，記憶體變數、自己裝的套件、上傳到虛擬機的檔案全部消失（筆記本本身不會丟，它存在雲端硬碟）。所以 pip install 這類指令要寫在筆記本開頭，每次重連重跑一次。

四、檔案與 Google 雲端硬碟

資料放哪裡是新手第二個卡點。三種做法由淺入深：

• 臨時上傳：左側資料夾圖示 → 上傳。簡單，但虛擬機回收檔案就沒了，適合一次性的小檔案。
• 掛載雲端硬碟（最常用）：執行這兩行，授權後你的整個 Google Drive 會出現在 /content/drive：

  from google.colab import drive
  drive.mount('/content/drive')
  
  # 之後就能直接讀寫，例如：
  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/data/sales.csv')

  訓練結果、模型檔記得存回 Drive，才不會跟著虛擬機一起蒸發。
• 從網路抓：公開資料集直接 !wget 網址 或 !git clone 下來，通常比從 Drive 讀大檔還快。

五、啟用 GPU：免費算力怎麼借

1. 選單「執行階段」→「變更執行階段類型」。
2. 硬體加速器從 CPU 改選 T4 GPU（免費版唯一選項；付費方案多了 L4、A100 等）。
3. 儲存後重新連線，跑 !nvidia-smi 確認拿到卡。

六、方案與額度：2026 年版的完整帳本

付費制度的核心是「運算單元（compute unit，CU）」：訂閱送你一包 CU，開著 GPU 虛擬機就按時扣，越高階的卡扣越快。

CU 燒多快？依第三方實測（官方不公布），100 CU 大約是：T4 跑 80 至 90 小時、L4 跑 60 小時、A100 40GB 跑 18 小時、A100 80GB 只有 13 至 15 小時。也有使用者回報 2026 年 10 月底之後消耗速率調高了兩到三成，所以別把這張表當死數字，開跑後看右上角的資源監視器顯示的「每小時消耗率」最準。

2026 年的三個制度變化要知道：CU 有 90 天效期，過期不退不轉；3 月起消費者版 Colab 取消了排程執行筆記本的功能（要定時自動跑的需求得另尋出路）；8 月起 H100 等旗艦卡僅限 Pro+。

七、省額度的三個習慣

1. 用完就斷線，這是最大的陷阱。CU 是按「虛擬機開著的時間」扣，不是按你跑了多少程式扣。跑完忘記關，掛機一整晚就是白燒幾十個 CU。結束工作務必點「執行階段」→「中斷連線並刪除執行階段」。
2. 按需求選卡。寫程式、debug、處理資料用 CPU 或 T4 就好，真的要訓練才切 A100；同一份筆記本隨時可以換執行階段類型。用 A100 寫程式等於開著跑車怠速。
3. 長期輕量需求考慮替代品。只需要 T4 的話，Kaggle Notebooks 每週提供固定時數的免費 GPU，當 Colab 免費版排不到卡時的備胎很好用。

八、實用技巧與常見問題

值得知道的技巧

• 內建 AI 助理：Colab 已整合 Gemini，儲存格裡可以直接用自然語言生成程式碼、解釋錯誤訊息，對初學者除錯特別有用。
• 表單欄位：在註解加 #@param 可以把變數變成圖形化輸入欄，分享給不會寫程式的同事調參數。
• 直接開 GitHub 上的筆記本：把網址的 github.com 換成 colab.research.google.com/github，別人的教學筆記本一秒變成可執行。
• 防閒置斷線：長時間訓練時讓輸出持續有動靜（例如每個 epoch 印進度），比掛網頁外掛正派也有效。

常見問題

九、重點整理

• Colab 是瀏覽器裡的免費 Python 筆記本：零安裝、常用套件齊全、能借 GPU，筆記本存在 Google 雲端硬碟。
• 心智模型一句話：筆記本是永久的，虛擬機是暫時的。變數、套件、本地檔案都會隨虛擬機回收消失，成果記得存回 Drive。
• 免費版給 T4（有空才給、約 12 小時上限）；付費走 CU 制：Pro $9.99 含 100 CU、Pro+ $49.99 含 600 CU，CU 有 90 天效期。
• 已訂 Google AI Pro 的人每月附 200 CU，別重複訂閱 Colab Pro。
• 最貴的錯誤是跑完忘記斷線：CU 按開機時間扣，用完就「中斷連線並刪除執行階段」。
• 2026 年變化：消費者版取消排程執行、旗艦 GPU 限 Pro+、10 月後消耗速率調漲，一切以資源監視器為準。