1) 無料でGPU/TPUを利用でき、クラウド上で大規模な計算を短時間で実行できます。環境構築が不要でブラウザから即座に動かせるため、プロトタイプ作成や機械学習実験を低コストで迅速に進められます。
2) リアルタイムでノートブックを共有・共同編集でき、Google Driveと連携してデータや結果を容易に保存・配布できます。チームでの共同開発や教育・レビュー作業を効率化し、再現性の高いワークフローを実現します。
3) 多数の科学技術系ライブラリが予めインストールされており、Pythonノートブック形式でコード・結果・図表を一元管理できます。データのマウントや外部ライブラリ導入も簡便で、学習と研究の生産性を向上させます。
1) セッションが短時間で切断され、ランタイムがリセットされます。長時間の学習や継続的な処理が中断され、メモリや変数の状態が消えるため、チェックポイントや外部保存を頻繁に行わないと作業が失われます。
2) GPU/TPUやCPUの割当が制限され、利用制限や待ち行列、プリエンプション（強制終了）が発生します。高負荷や連続利用には不向きで、同じ実行環境やパフォーマンスを保証できません。
3) ローカルに永続保存できず、Google Driveなど外部ストレージに依存します。機密データの扱いやアクセス制御に制約があり、プライバシー・セキュリティ面でオンプレミス環境よりリスクが高くなります。
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