Google 推出 Colab CLI，讓開發者和 AI 代理在終端中遠端使用 Colab GPU 和 TPU 執行 Python

本週，Google AI 團隊釋出了 Colab CLI，這是一個將本地終端連線到遠端 Colab 執行時的命令列工具。它讓開發者和 AI 代理能夠在雲 GPU 和 TPU 上執行程式碼，而全程無需離開終端。該工具在 Apache 2.0 許可下開源。

什麼是 Colab CLI？

Colab CLI 是 Google Colab 的命令列介面。使用者可以在終端中建立會話、執行程式碼和管理檔案。任何具有終端訪問許可權的代理都可以呼叫該工具，包括 Claude Code、Codex 和 Google 的 Antigravity。Google 提供了一個名為 COLAB_SKILL.md 的預打包技能檔案，為代理提供如何使用 CLI 的上下文。

安裝只需一條 uv tool install 命令：

uv tool install git+https://github.com/googlecolab/google-colab-cli

一個最小化會話如下：

colab new        # 配置一個 CPU 會話
echo "print('hello')" | colab exec  # 執行程式碼
colab stop       # 釋放虛擬機器

命令詳解

CLI 的命令分為會話、執行、檔案和自動化。colab new 用於配置會話，預設使用 CPU。新增 --gpu T4、--gpu L4、--gpu A100 或 --gpu H100 可使用 GPU；TPU 選項為 v5e1 和 v6e1。colab exec 從標準輸入、.py 檔案或筆記本執行 Python。它讀取本地檔案並傳輸其內容，因此本地編輯無需單獨的上傳步驟。colab stop 終止會話並釋放虛擬機器。

其他命令涵蓋檔案和身份驗證。colab upload 和 colab download 在本地和遠端之間傳輸檔案。colab drivemount 掛載 Google Drive，預設掛載到 /content/drive。colab auth 為 Google Cloud 服務驗證虛擬機器。

核心迴圈：colab exec 與結果恢復

核心迴圈很簡短：配置執行時 → 執行指令碼 → 拉回結果。colab download 檢索模型、資料集和其他檔案。colab log 將會話歷史匯出為 .ipynb、.md、.txt 或 .jsonl 格式。因此，遠端執行變成了磁碟上可重放的筆記本。colab repl 和 colab console 提供對虛擬機器的互動式訪問。colab install 使用 uv 安裝軟體包，並回退到 pip。會話後設資料儲存在 ~/.config/colab-cli/sessions.json。

示例：微調 Gemma 3 1B

Google 的官方釋出演示了一個代理驅動的微調任務。該任務使用 QLoRA 對 google/gemma-3-1b-it 進行微調，在 Text-to-SQL 資料集上訓練以改進 SQL 生成。Antigravity 代理透過五條命令執行完整的流水線：

colab new --gpu T4
colab install transformers datasets peft trl bitsandbytes accelerate
colab exec -f finetune_run.py
colab log --output gemma_finetune_log.ipynb
colab stop

然後代理下載介面卡模型、介面卡配置、分詞器配置和分詞器。使用者無需手動輸入雲配置命令。

用例

• 將筆記本上的訓練解除安裝到遠端 GPU 或 TPU，無需離開終端。
• 讓 Claude Code、Codex 或 Antigravity 等代理執行端到端 ML 流水線。
• 使用 QLoRA 遠端微調小型模型（如 Gemma 3 1B）。
• 將筆記本執行指令碼化並匯出可重放的 .ipynb 日誌，實現可重複性。
• 透過 colab repl 或 colab console 在虛擬機器上互動式除錯。

Colab CLI 與基於瀏覽器的 Colab 對比

CLI 並不取代筆記本 UI，而是針對指令碼化、自動化和代理驅動的工作。以下是兩種工作流在常見任務上的對比：

| 維度 | 基於瀏覽器的 Colab | Colab CLI | |------|-------------------|-----------| | 介面 | Web 筆記本 UI | 本地終端 | | 加速器選擇 | 瀏覽器中的執行時選單 | colab new 的 --gpu/--tpu 標誌 | | 代理使用 | 手動、UI 驅動 | 任何終端代理透過命令操作 | | 執行本地指令碼 | 貼上或上傳到單元格 | colab exec -f script.py | | 結果恢復 | 手動下載或 Drive | colab download、colab log | | 軟體包安裝 | 單元格內的 !pip | colab install（uv，後 pip） | | 會話控制 | 瀏覽器管理的執行時 | colab new、colab stop、colab status | | 代理技能檔案 | 無 | 內建 COLAB_SKILL.md |

優勢與考慮

優勢：

• 終端原生工作流，適合指令碼、CI 和代理迴圈。
• 一條命令即可配置 T4、L4、A100 或 H100 GPU。
• exec 傳輸本地檔案內容，無需上傳步驟。
• 日誌匯出為可重放的筆記本格式，保證可重複性。
• 在 Apache 2.0 許可下開源，並附帶代理技能檔案。
• 支援多種代理，不侷限於單一供應商。

考慮：

• 訪問需要身份驗證，預設策略為 oauth2。
• repl 和 console 在互動式執行時需要 TTY。
• 在指令碼中使用這兩個命令需透過管道傳輸標準輸入。
• 計算仍在 Colab 的後端及其執行時模型上執行。

關鍵要點

• Google 的 Colab CLI 允許從本地終端在遠端 Colab GPU 和 TPU 上執行程式碼。
• 一條命令配置加速器：colab new --gpu T4 至 A100 和 H100，以及 TPU。
• colab exec 將本地 .py 和 .ipynb 檔案傳輸到執行時，無需上傳步驟。
• 任何終端代理（Claude Code、Codex、Antigravity）均可透過內建的 COLAB_SKILL.md 驅動。
• 開源（Apache 2.0），colab log 匯出可重放的筆記本日誌。