在 AI/ML 開發與教學場景快速擴展的當下，開發者經常在本地 IDE 與雲端 Notebook 之間切換，導致工作流程分裂與效率下降。Google 推出的 Colab VS Code 擴充套件讓你可以使用 VS Code 直接連線到 Colab 雲端運算資源 (GPU/TPU)，包括免費或 Pro 等級的 GPU/TPU 都可以使用，讓 Jupyter Notebook 的工作流程首次真正融入主流 IDE 之中。這篇文章我將說明這項整合的技術原理、主要功能、實務效益與目前限制，並提供快速上手步驟與最佳實務建議。
背景介紹：VS Code 與 Google Colab 各自的定位
VS Code 是現今最廣泛使用的編輯器之一，理由包含：
- 輕量但功能完整
- 擴充性高
- 生態系成熟
- 適合一般軟體工程與大型專案管理
而 Google Colab 是一個雲端託管的 Jupyter Notebook 執行環境。核心特點如下：
- 無需安裝設定，開箱即用，直接在瀏覽器執行 Notebook
- 提供雲端運算資源，可免費使用 GPU、TPU (Pro 用戶可用更強硬體)
- 以雲端虛擬機執行 Python，適合資料分析、機器學習、深度學習訓練
- 基於 Jupyter Notebook，具有良好互動性與視覺化能力
- 執行環境屬暫存性，重開後內容會重置，需自行保存資料
- 可直接掛載 Google Drive 做讀寫與保存資料
- 支援即時協作，可多人同時編輯同一份 Notebook
- 適合模型開發、教學、研究
過去，VS Code 用於本地與專案的開發，Colab 用於瀏覽器中的 Notebook 執行，這兩者之間存在明顯的斷層。開發者們經常需要來回切換環境，Notebook 與專案程式碼同步也不太方便，難以整合 Git 與完整 IDE 功能，而在教學領域方面，不同的操作流程也常因環境差異造成額外負擔！
Google 官方觀察社群多年，看到大量 workaround、GitHub 專案、教學文章，目的都是「讓 VS Code 連上 Colab 環境」。如今官方決定推出 Colab VS Code Extension，完全解決這項需求！👍
技術整合架構：VS Code 直接成為 Colab 的前端
Colab VS Code Extension 是建立在 VS Code 的 Jupyter Extension 基礎之上，它的工作方式是：
- VS Code 編輯與呈現
.ipynb
- Colab Extension 提供 Kernel 選項，將 Notebook 的執行交給 Colab server
- 使用者在 VS Code 中編寫程式碼，但計算發生在雲端 GPU/TPU
- 執行結果透過 VS Code 的 Notebook 介面呈現
簡單來說，Google Colab 提供了一個託管的 Jupyter Notebook 服務，並讓 Colab 擴充套件直接從 VS Code 連線到這個服務，讓 VS Code 成為 Colab Notebook 的前端介面。這樣一來，使用者就能在熟悉的 VS Code 環境中，享受 Colab 提供的免費雲端 GPU/TPU 運算資源。
功能總覽：官方版 Colab VS Code Extension
Colab VS Code Extension 的主要功能如下：
- 在 VS Code 中開啟／建立 Notebook
- Kernel 選單中可選 Colab 伺服器
- 自動建立新 Colab Server 或連接既有 Server
- 使用 Colab 免費或 Pro 等級 GPU/TPU
- 完全不需在瀏覽器啟動 Colab
- 保留 VS Code 的全部 IDE 能力 (Git、擴充套件、生態系)
你可以在 VS Code 可透過 Ctrl+Shift+P 或 Cmd+Shift+P 找到以下 Colab 命令：
| 指令 |
說明 |
| Colab: Remove Server |
移除指定 Colab server |
| Colab: Sign Out |
登出 Colab 帳號 |
新手上路初體驗
要在 VS Code 使用 Colab Extension，請依照以下步驟操作：
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安裝 VS Code
-
安裝 Colab Extension
-
開啟或建立 Notebook (.ipynb)
執行 Create: New Jupyter Notebook 命令，建立一個新的 Notebook 檔案。
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選擇 Kernel
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選擇 Colab
-
選擇 Auto Connect 或 New Colab Server
-
接著順著指示透過 Google 帳號登入並使用 OAuth 流程授權
-
登入成功後，即可回到 VS Code，看到 Colab 伺服器已連線成功的訊息
-
接下來就可以選取 Colab 上面的 CPU 或 GPU 的 Kernel 執行環境
-
開始執行 Cell 的程式！🤘
第一次執行 Cell 時，Colab 會自動為你分配雲端運算資源 (CPU/GPU/TPU)，這個過程可能需要一些時間，請耐心等候。
簡單幾個步驟，就可以讓本地 Jupyter Notebook 立即具備雲端運算能力，不需任何額外設定。👍
實務效益：這項整合改變什麼？
這項整合帶來多方面的實務效益：
-
讓專案開發與 Notebook 工作真正合流
過去 Notebook 通常放在 Google Drive 或瀏覽器環境，較難納入 Git 工作流。
現在 Notebook 可以直接放在專案 repo，並使用 Colab 執行。
-
解決本地硬體不足的問題
如果開發者的筆電沒有 GPU，就能直接在 VS Code 透過 Colab 執行模型訓練。
-
教學環境更統一
講師可維持 VS Code 生態 (lint、formatter、擴充功能)，學生仍可透過 Colab 訓練模型。
-
ML 實驗流程更順暢
不必切換 browser ↔ IDE，也不需維護兩套環境。
資安、資料使用與開源貢獻
Colab VS Code Extension 在資安與資料使用方面有明確的政策：
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Data and Telemetry
官方聲明：
- 此 extension 不會收集 VS Code 端的使用資料
- 使用者需遵守 Colab Terms of Service 與 Google Privacy Policy
- Colab 端的使用行為依 Google 隱私政策處理
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Security Disclosures
- 官方使用 GitHub 來管理安全性通報
- 所有安全性流程公開透明
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Contributing
限制與目前不支援項目
雖已可連線 Colab，但目前仍有限制，例如：
google.colab.drive 或 files.upload() 等 Colab 特有 API 暫未完整支援- Drive mount 等功能在 VS Code 內部仍在逐步整合
- 部分互動式小工具、UI 功能不完全等同瀏覽器版 Colab
這些限制會隨後續版本改善。
未來展望
Google 明確表示，這只是整合的起點。未來方向包含：
- 更完整的 Colab API 支援
- 更好的 Google Drive、BigQuery、GCP 服務整合
- 更流暢的雲端模型訓練／資料管理流程
- 更強的 Notebook-IDE 核心融合
整體來看，這是 Google 正式將 Colab 推進主流 IDE 開發環境的重要一步。
結語
Colab VS Code Extension 讓 Jupyter Notebook 與實際專案開發之間的斷層被消除，讓你能在熟悉的 VS Code 環境中享受 Colab 的雲端運算能力。這將對 AI/ML 研究、教學環境、開源專案、企業 ML 開發流程帶來長遠影響。
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