colab-cli은(는) 무엇을 하나요?
Google Colab용 CLI 및 에이전트 스킬 — 끊김 없는 연결과 Google Drive 접근으로 GPU 런타임에서 Python을 실행합니다.
개요
MurphyLo/colab-cli는 Google Colab의 GPU/TPU 런타임을 명령줄 또는 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)에서 직접 사용할 수 있게 해주는 도구입니다.
웹 브라우저 없이도 Colab의 성능을 활용하여 머신러닝, 데이터 분석, 프로토타이핑을 수행할 수 있습니다.
주요 기능
- 끊김 없는 연결: 지속적인 keep-alive 메커니즘으로 연결이 끊어지지 않음
- GPU/TPU 런타임 지원: 필요에 따라 GPU 또는 TPU 런타임 선택 가능
- Google Drive 연동: 파일 읽기/쓰기, 모델 저장, 데이터셋 로드
- 원격 코드 실행: 로컬에서 작성한 Python 스크립트를 Colab 환경에서 실행
- 결과 수집: 실행 결과, 로그, 출력 파일을 로컬로 가져오기
설치
pip install murphylo-colab-cli
또는 소스에서 설치:
git clone https://github.com/MurphyLo/colab-cli.git
cd colab-cli
pip install -e .
사용 방법
1. Colab 노트북 생성 및 토큰 발급
- Google Colab에 접속하여 새 노트북을 생성합니다.
- 아래 셀을 실행하여 인증 토큰을 발급받습니다:
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
print("인증 완료! 토큰:", auth.get_auth_token())
- 발급된 토큰을 환경 변수에 설정합니다:
export COLAB_AUTH_TOKEN="your_token_here"
export COLAB_NOTEBOOK_ID="your_notebook_id"
2. CLI 명령어
런타임 시작
colab start --runtime gpu
Python 코드 실행
colab run "print('Hello from Colab GPU!')"
파일 업로드
colab upload local_script.py /content/remote_script.py
파일 다운로드
colab download /content/output.txt ./local_output.txt
Google Drive 마운트
colab drive mount
연결 상태 확인
colab status
런타임 종료
colab stop
에이전트(Agent) 통합
Claude Code / Cursor / Codex 용 설정
skills:
- name: "MurphyLo/colab-cli"
config:
colab_token: "${COLAB_AUTH_TOKEN}"
notebook_id: "${COLAB_NOTEBOOK_ID}"
그러면 에이전트가 다음과 같은 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다:
- "Colab GPU에서 이 모델을 학습시켜줘" → 자동으로 런타임 시작, 코드 전송, 결과 반환
- "Drive에서 데이터를 불러와서 분석해줘" → Drive 마운트, 데이터 로드, 분석 실행
- "최신 학습 결과를 Drive에 저장해줘" → 파일 업로드 및 Drive 동기화
환경 변수
| 변수명 | 설명 | 필수 여부 |
|---|---|---|
COLAB_AUTH_TOKEN | Colab 인증 토큰 | 필수 |
COLAB_NOTEBOOK_ID | 대상 노트북 ID | 필수 |
COLAB_RUNTIME_TYPE | 런타임 유형 (cpu, gpu, tpu) | 선택 (기본: cpu) |
COLAB_KEEPALIVE_INTERVAL | keep-alive 간격 (초) | 선택 (기본: 60) |
COLAB_DRIVE_MOUNT | Drive 자동 마운트 여부 | 선택 (기본: false) |
예제 워크플로우
머신러닝 모델 학습
# 1. GPU 런타임 시작
colab start --runtime gpu
# 2. Drive 마운트 (데이터셋 접근)
colab drive mount
# 3. 학습 스크립트 업로드
colab upload train.py /content/train.py
# 4. 학습 실행
colab run "python /content/train.py --epochs 10"
# 5. 결과 다운로드
colab download /content/model.pth ./model.pth
데이터 분석
colab run "import pandas as pd; df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/data.csv'); print(df.describe())"
주의사항
- Colab 무료 버전은 GPU 사용 시간에 제한이 있습니다.
- 연결이 유휴 상태로 오래 지속되면 Colab 서버에서 강제 종료될 수 있습니다(하지만 이 도구가 keep-alive로 방지합니다).
- 민감한 데이터를 Colab에 업로드할 때는 보안 정책을 확인하세요.
라이선스
MIT License