Questo mese, il team AI di Google ha presentato il Colab CLI, una potente interfaccia a riga di comando integrata con Google Colab. Questo strumento consente agli sviluppatori e agli agenti AI di eseguire codice Python direttamente da un terminale, accedendo a risorse GPU e TPU su infrastrutturo Cloud Google senza dover lasciare il loro ambiente da terminale. Il Colab CLI è open source e rilasciato sotto la licenza Apache 2.0.

Che Cos'è Colab CLI

Il Colab CLI è un'interfaccia a riga di comando per Google Colab. Gli sviluppatori possono creare sessioni, eseguire codice, e gestire file direttamente dal terminale. Qualsiasi agente con accesso al terminale può chiamare l'API di questo strumento. Gli agenti supportati include Claude Code, Codex, e Google Antigravity, e vengono forniti con un file di skill preconfezionato denominato COLAB_SKILL.md, che contiene informazioni predefinite su come utilizzare il CLI.

Installazione

L’installazione richiede un unico comando:

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

Sessione Minima

Una sessione minima su Colab CLI è semplice:

colab new                              # inizia una sessione con CPU

echo "print('hello')" | colab exec     # esegui codice


colab stop                             # termina la sessione e rilascia il VM

Come Funzionano i Comandi

I comandi del CLI vengono raggruppati in sessioni, esecuzioni, file e automazione.

    • Il comando colab new consente di richiedere una sessione. La CPU è predefinita; per GPU, gli utenti possono specificare --gpu T4, --gpu L4, --gpu A100 o --gpu H100, oppure per le TPUs v5e1 e v6e1.
    • Il comando colab exec esegue codice Python in tempo reale, da input stdin, un file .py o un notebook.
    • colab stop termina la sessione e rilascia la VM.
    • Comandi ulteriori vanno gestiti per i file e l'autenticazione, ad esempio: colab upload e colab download permettono di trasferire file tra locale e remoto.
    • colab drivemount monta Google Drive, di default in /content/drive.

Comandi Avanzati

colab auth autentica la VM per l'uso dei servizi Google Cloud.

colab log esporta la sessione come .ipynb, .md, .txt o .jsonl. Questo permette una tracciabilità e un replay per la riproducibilità del lavoro.

colab repl e colab console permettono l'accesso interattivo alla VM.

colab install aggiunge pacchetti utilizzando uv, e se non è installato, cade all’uso di pip.

I metadati delle sessioni vengono conservati in ~/.config/colab-cli/sessions.json.

Esempio: Fine-Tuning su Gemma 3 1B

Google ha fornito un esempio in cui un agente esegue il finetuning del modello google/gemma-3-1b-it utilizzando QLoRA su un dataset di testo-trasforma in SQL. L’agente Antigravity gestisce l’intera pipeline in 5 comandi:

colab new --gpu T4                      # inizia una sessione con GPU

colab install transformers datasets peft trl bitsandbytes accelerate  # installa pacchetti necessari


colab exec -f finetune_run.py          # esegue lo script


colab log --output gemmafinetunelog.ipynb  # registra l'esecuzione


colab stop                             # termina la sessione

Usi Tipici

Il Colab CLI può essere utilizzato per offrire:

    • Traffico di modello o training pesante ad un dispositivo GPU/TPU senza uscire dal terminale.
    • Agenti AI eseguono pipeline di apprendimento automatico, come ad esempio Codex o Claude Code.
    • Permette il fine-tuning di modelli rilevanti, come il Gemma 3 1B, con QLoRA.
    • Esegue script di notebook e registra esecuzione in formato .ipynb per la riproducibilità.
    • Debug interattivo della sessione tramite colab repl o colab console.

Colab CLI vs Colab da Browser

Il CLI non sostituisce l'interfaccia web di Colab, che rimane ottimale per attività manuale e interattive. Invece, si concentra su workflow automatizzati, script, e agenti.

Confronto tra le piattaforme

DimensioneColab da BrowserColab CLI
InterfacciaInterfaccia web con celleTernapre terminale
Selezione acceleratoreMenu in tempo reale sul browserFlag --gpu/ --tpu su colab new
Utilizzo agentiManuale, interfaccia graficaQualsiasi agente terminale tramite comandi
Esegui script localiCollare o caricare nelle cellecolab exec -f script.py
Recupera artefattiDownload manuale o Google Drivecolab download, colab log
Installare pacchettiUsare !pip in una cellacolab install (uv e caddeback su pip)
Controllo sessioneRuntime gestiti dal browsercolab new, colab stop, colab status
File di skillNessunoCOLAB_SKILL.md incluso

Forze e Considerazioni

Punti Forti

    • Gestione terminale nativa adatta a script, CI, e cicli AI.
  • Un comando richiede acceleratori (T4, L4, A100, H100) e TPUs