Introducing the Google Colab CLI

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Google Developers Blog2026年6月10日

Introducing the Google Colab CLI

8.5Score

TL;DR · AI 摘要

Google 推出 Colab CLI，提供本地终端与远程 Colab 运行时的无缝连接，支持 GPU/TPU 加速、远程执行和模型下载。

核心要点

使用 colab --gpu A100 或 colab --gpu T4 可快速申请高性能 GPU。
通过 colab exec 可在 Colab 运行时直接执行本地 Python 脚本和 ML 管道。
colab download 和 colab log 可用于下载模型和日志文件。

结构提纲

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§引言
Google 推出 Colab CLI，为开发者和 AI 代理提供零摩擦的远程执行平台。
·核心功能
Colab CLI 提供 GPU/TPU 加速、远程执行、模型下载和交互式访问等功能。
›实际应用案例
通过 Antigravity 代理使用 Colab CLI 对 Gemma 3-1B 模型进行微调。
·Agent 驱动的工作流程
Colab CLI 可被任何具有终端访问权限的代理使用，包含预打包的 Colab 技能文件。
›QLoRA 管道示例
使用 Colab CLI 运行 QLoRA 管道，通过几个命令完成模型微调。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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Google Colab CLI
- 核心功能
  - GPU/TPU 加速
  - 远程执行
  - 模型下载
  - 交互式访问
- 实际应用
  - QLoRA 管道
  - Gemma 3-1B 微调

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

Colab CLI 提供零摩擦加速器配置，可快速申请 GPU 或 TPU。
— 第 2 段
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通过 colab exec 可在 Colab 运行时直接执行本地 Python 脚本和复杂 ML 管道。
— 第 2 段
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Antigravity 代理使用 Colab CLI 对 Gemma 3-1B 模型进行微调，仅需几个命令即可完成。
— 第 3 段
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#Google Colab#CLI#AI#机器学习

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介绍 Google Colab CLI - Google Developers Blog

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介绍 Google Colab CLI

2026 年 6 月 5 日

Spencer Shumway

产品经理

Tyler Pirtle

软件工程师

Seth Troisi

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今天，我们宣布推出 Google Colab 命令行界面（CLI），它在本地终端和远程 Colab 运行时之间架起桥梁，为开发者和 AI 代理提供零摩擦的执行平台。Colab CLI 提供以下功能：

零摩擦加速器配置：即时请求高性能的 GPU 或 TPU（例如，colab --gpu A100 或 colab --gpu T4）。

简单的远程执行：使用 colab exec 命令在 Colab 运行时上直接运行本地 Python 脚本和复杂的 ML 管道。

无缝的工件恢复：通过 colab download 和 colab log 命令轻松获取模型、数据集和可重放的 .ipynb 日志。

交互式访问：使用 colab repl 或 colab console 命令进入远程 Colab 运行时的交互式环境。

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代理驱动的工作流程实例

由于 Colab CLI 可无缝集成到标准终端环境中，因此任何具有终端访问权限的代理都可以使用它。为了确保您的 AI 助手能够快速上手，CLI 包含一个预打包的 Colab 技能文件，为代理提供即时的内置上下文，说明如何确切地利用 CLI。让我们看一下用户或代理使用 Colab CLI 的真实示例。

*请注意，虽然下面的示例突出显示了 Antigravity 代理使用 Colab CLI 作为工具，但 Colab CLI 也可以轻松用于 Claude Code、Codex 和其他代理。

以下是代理如何使用 Colab CLI 进行实际 ML 工作流程的示例：

#### 微调 Gemma 3-1B

CLI 可用于运行一个真正的 QLoRA 管道，仅需几个命令即可端到端运行。通过指示 Antigravity（或您选择的代理）构建远程微调任务，无需输入任何云配置命令即可将繁重的计算任务卸载到 GPU 上。在这种情况下，我们要求我们的代理使用 Colab CLI 在 Text-to-SQL 数据集上微调 google/gemma-3-1b-it，以使模型更好地编写 SQL 查询。

Antigravity 的提示：使用 Colab CLI（https://github.com/googlecolab/google-colab-cli）通过 QLoRA 微调 Gemma 3 1B。配置一个 Colab T4 GPU 实例，安装必要的 ML 包（transformers、datasets、peft、trl 等），远程运行我的本地 ~ finetune_run.py 脚本，下载生成的 safetensors 适配器，保存笔记本日志，并清理。

Antigravity 执行：

code

$ 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

Shell

复制

Antigravity 还使用 "colab download" 命令下载适配器模型、适配器配置、分词器配置和分词器，这些可以用于在本地加载和运行您的微调模型。现在您已经拥有了一个远程微调的模型，可以从本地设备上提供服务！

现在就试用一下

Colab CLI 使强大的 Colab 计算资源变得可访问、可编程且适用于代理。它轻量且易于任何基于终端的 AI 代理访问。要开始使用 Colab CLI，请前往 Google Colab CLI GitHub 仓库获取设置说明。

我们非常期待看到这将如何加速您的开发流程，并期待看到您和您的代理人员将构建出什么！

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