Google Colab with R

2020-06-05

Google Colab, R, Development Settings

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I. 들어가며

빅데이터 시대에 맞춰서 다양한 툴이 나오는 가운데, Google Colab은 가히 혁명적이라 할 수 있다.
과거 높은 사양의 컴퓨터에서만 수행할 수 있었던 머신러닝과 딥러닝을 구글 코랩의 환경에서 무료로 배울 수 있는 기회를 구글이 제공하기 시작했다.
간단하게 아래 소스코드를 실행하여 CPU와 GPU의 연산속도를 비교 해보자.
- GPU를 사용한 TensorFlow

II. Google Colab with R

Google Colab은 매우 편리하다. 실제 강의를 시작하면서 파이썬 관련 모든 강의안은 Google Colab으로 제작중이다.
문제는 현재로써는 Google Colab만 지원한다는 점이다.
RStudio가 개발용으로 매우 훌륭한 도구이지만, 교육 목적으로는 조금 부족한 감이 있다. (UI 관점에서)
일단 환경이 다르면 강의하는 입장에서는 여러가지로 어렵다.
그래서 이번에 온라인 Tutorial을 제작하면서, Google Colab에서 R을 실행하고 또한 이를 바탕으로 강의를 제작하기로 했다.

III. Set up

다음 소스코드를 그대로 실행한다.

%load_ext rpy2.ipython

The rpy2.ipython extension is already loaded. To reload it, use:
  %reload_ext rpy2.ipython

간단한 EDA는 Jupyter에서 실행할 수 있다.

IV. R 소스코드 실행

이제 간단하게 R 소스코드를 실행해보자.
이 때, 임시적으로 %%R 매직 command를 활용한다.

(1) 패키지 설치

R에서 필요한 필수 패키지를 설치한다.
EDA를 위한 tidyverse 패키지와 머신러닝을 위한 caret패키지를 설치한다.

%%R
# 1. 패키지가 설치 function
install_pkgs <- function(pkg){
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
  if (length(new.pkg)) 
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
  sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

pkgs <- c("tidyverse", "nycflights13", "mlbench")
install_pkgs(pkgs)

R[write to console]: Installing packages into ‘/usr/local/lib/R/site-library’
(as ‘lib’ is unspecified)

R[write to console]: trying URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/nycflights13_1.0.1.tar.gz'
.
.

   tidyverse nycflights13      mlbench 
        TRUE         TRUE         TRUE

(2) EDA with tidyverse

tidyverse 패키지를 활용하여 간단한 EDA를 작업해보자.

%%R
nycflights13::flights %>% 
  mutate(
    cancelled = is.na(dep_time),
    sched_hour = sched_dep_time %/% 100,
    sched_min = sched_dep_time %% 100,
    sched_dep_time = sched_hour + sched_min / 60
  ) %>% 
  ggplot(mapping = aes(sched_dep_time)) + 
    geom_freqpoly(mapping = aes(colour = cancelled), binwidth = 1/4)

png

V. 결론

막상 설치를 해보면서 느낀 것이 있다면, 이렇게 rp2를 활용하여 R을 작업하는 것이 현명한 것 같지는 않아 보인다.
- %% 매직 명령어를 쓰는게 불편했다.
- 패키지 관리가 파이썬에 비해서 쉽지 않을 것 같다는 생각이 든다.
- 머신러닝 패키지를 설치하는데, 꽤나 많은 시간이 소요 되었다.
Stackoverflow에 링크된 모든 문서를 테스트해본 결과 아직까지는 환경설정이 불안정한 것 같다.
만약에, Google Colab에서 R을 꼭 사용하고 싶다면 아래 노트북을 복사해서 계속 사용하는 방안을 추천한다.
- https://colab.research.google.com/#create=true&language=r
- EDA 뿐만 아니라 머신러닝 패키지도 제법 잘 돌아간다.
패키지 관리가 문제인데, 현재로써는 system()를 사용하는 방법이 유력해 보이지만, 초보자분들 대상으로 강의시에는 적합하지 않은 것 같다.
강의용으로는 적합하지만, 강의용을 .RMD파일로 변환해서 수강생이 직접 .RMD 파일로 받도록 하는 것이 가장 좋을 것 같다는 생각을 해본다.

VI. Reference

Stackoverflow. How to use R with Google Colaboratory? Retrieved from https://stackoverflow.com/questions/54595285/how-to-use-r-with-google-colaboratory