免费12G运行内存的vps(Google colab)之如何SSH进行桌面化访问

今天我来分享一下Google公司的一个平台，Google colab，这个平台有什么用呢？这得看人来，对我来说就是学习知识的，对你们我叫不知道了。

何为Google colab? Google Colab（Colaboratory）是Google提供的云端Jupyter Notebook开发环境，主要作为Python /机器学习/深度学习教学的辅助工具，最大卖点是提供了免费的GPU（型号为Tesla K80 GPU），虽然虚拟化过后运行速度比直接装一颗一颗K80还慢（IO时间长），但是已经比大多数加上中低阶GPU的电脑还来的快了。不过每次开启有12小时的连续使用时间限制，12小时过后虚拟机需要重新开启才能继续运行，从而不能在Colab上运行一个需要跑超过12小时的程序。

好吧，说了这么多，总结下来其实就是一点，参考官方介绍如下：

Colaboratory（简称 Colab），您可在浏览器中编写和执行 Python 代码。

无论您是一名学生、数据科学家还是 AI 研究员，Colab 都能够帮助您更轻松地完成工作。您可以观看 Colab 简介了解详情，或查看下面的入门指南！

Google Colab 特点：

• 无需任何配置
• 免费使用 GPU
• 轻松共享

ok，开篇介绍了这么多它的背景以及它的作用，现在，我开始来介绍它在我手里的作用，就是你看到的标题说了，12G运行内存的vps（滑稽）

操作步骤:

第一步：打开Google coalb，并登录。

网址：https://colab.research.google.com/。如果没有登录Google account，打开就是下面的样式。

如果登录的话，直接操作就行了，点击代码，然后开始工作，前面已经介绍了，Colab是运行python代码的。（突然又发现了商机），所以，你直接在里面写python代码即可。

第二步：开始执行python代码，这个代码是为了后期执行

代码地址：GPU vps

打开连接登录谷歌账号，然后复制到网盘，具体操作如下;

然后进入自己的Colab平台，点击运行，具体操作看下图：

等待脚本运行，大概五分钟不到就会完成，之后出现如下信息：

然后点击该连接，就是蓝色字体那个，具体为什么就是我想经常折腾的大佬应该都懂吧，看到ngrok这么熟悉的都知道是映射吧。然后进入ngrok网站，如果有账号的直接登录，没有账号的注册一个，为了方便建议谷歌账号直接登录，登录之后然后复制你的 authtoken 值。

复制好之后粘贴到刚刚出现的那个界面，就是上图出现网站的图片那个。回车等待安装。等待安装完成之后出现如下界面，该界面就是设置你的ngrok映射网址。

回车等待安装，然后等待几秒就出现后期桌面化访问vps的登录信息，ssh登录信息。

第三步：安装X2Go工具

官网：X2Go

这里根据自己系统安装，我已经安装好了，就不演示，全部next就行，当然我Linux系统也安装了， 为了方便我用Windows系统演示连接。

第四步：通过Colab安装成功提供的信息进行SSH连接

我们选择X2Go模式进行连接，具体信息如下，就是安装完成的信息

复制X2Go的连接信息，然后SSH连接，本人已经配置Linux环境，所有很方便使用。

这个时候就可以查看这个服务的运行内存了

粘贴信息，然后回车，之后选择“yes”即可映射成功，之后打开X2Go软体，输入信息进行连接。

然后通过下面的信息进行配置，完全照搬就行了，之后保存。

第五步：开始享用12g vps的服务

终于到这一步了，这一步是这篇文章的重点也是本篇文章中心，连接成功之后就是如下界面了，惊不惊喜？意不意外？

之后等待加载，就是我们熟悉的桌面操作了，你非常非常熟悉的操作！哈哈哈

下面是该服务跑speedtest的速度，这个速度简直很谷歌，要不是这个墙，我觉得世界网络各种国家直接的响应应该在100ms以内。

好了，教程结束，请遵守道德，请不要违法使用该教程，否则后果自负。