구글 코랩 사용법이 처음이라면, 저장되는 곳과 런타임이 끊기는 조건부터 보세요

구글 코랩(Colab)은 설치 없이 브라우저에서 파이썬 노트북을 돌리는 구글 서비스예요. 처음 쓸 때 가장 먼저 알아 둘 점은 내 작업이 두 군데에 나뉘어 있다는 거예요. 노트북 파일(.ipynb)은 구글 드라이브에 저장되지만, 코드는 계정 전용 가상 머신(런타임)에서 돌아요. Colab FAQ는 이 가상 머신이 한동안 유휴 상태이면 삭제되고 Colab 서비스가 정한 최대 수명이 있다고 적었어요. 무료 버전 노트북은 가용량과 사용 패턴에 따라 최대 12시간까지 돌 수 있지만, 유휴 시간 제한이나 쓸 수 있는 GPU 종류 같은 한도는 시기마다 달라져서 Colab이 공개하지 않아요.

그래서 처음 쓰는 순서는 이렇게 잡으면 돼요. Colab은 브라우저에서 colab.research.google.com 주소로 열어요. 필요한 라이브러리를 설치하는 셀은 노트북 맨 위에 넣어 두고, 남겨야 할 결과 파일은 드라이브나 내 PC로 옮겨 두세요. GPU는 실제로 쓸 때만 켜고, 일을 마치면 탭을 닫아요. 예전에 되던 노트북이 갑자기 안 돌면 기본 런타임이 바뀌었는지부터 보세요. Colab GitHub 저장소의 안내 이슈에는 기본 런타임의 파이썬을 3.13으로 올린 변경이 2026년 8월 26일(한국 시각) 댓글로, 운영체제를 Ubuntu 24.04로 바꾼 변경이 2026년 9월 10일(한국 시각) 댓글로 적용됐다고 적혀 있어요.

이 글은 2026년 10월 22일 오전 11시 29분부터 31분 사이(한국 시각)에 Colab FAQ 영어판과 한국어판, 이전 런타임 버전 FAQ, Colab 공식 GitHub 저장소 두 곳(googlecolab/backend-info, googlecolab/colabtools)의 파일과 안내 이슈를 받아 해당 문장과 숫자를 옮긴 거예요. Colab에 로그인해 노트북을 실행해 보지는 않았고, 메뉴 이름은 FAQ에 적힌 표기를 따랐고, 메뉴 경로는 영어판과 한국어판 표기를 함께 적었어요.

노트북은 드라이브에, 코드는 가상 머신에

Colab FAQ의 'Colab 사용하기' 문항들을 저장 위치 기준으로 묶으면 이래요.

표를 읽을 때 알아 둘 점이 있어요.

• 노트북을 공유하면 텍스트, 코드, 출력, 댓글이 모두 넘어가요. 출력을 빼고 저장하거나 공유하려면 영어 FAQ 기준 Edit > Notebook settings > Omit code cell output when saving this notebook을 고르라고 적었어요. 한국어 FAQ 표기로는 수정 > 노트북 설정 > 이 메모장을 저장할 때 코드 셀 출력 생략이에요.
• FAQ는 가상 머신이 공유되지 않으니 노트북에 필요한 라이브러리와 파일을 설치하고 불러오는 셀을 넣어 두라고 권해요. 가상 머신이 삭제된 뒤 새 런타임에 연결했을 때 이 셀을 다시 돌리면 라이브러리를 다시 설치하고 드라이브 같은 곳에 둔 파일을 다시 불러올 수 있어요. 다만 기본 런타임 자체가 바뀌었다면 같은 셀로도 예전처럼 돌지 않을 수 있으니, 아래 '예전 노트북이 안 돌면' 절을 보세요.
• FAQ에는 가상 머신 안에 둔 파일이 삭제 때 어떻게 되는지를 따로 적은 문장은 없어요. 다만 가상 머신이 삭제된다고 적었고, 런타임을 초기화하면 가상 머신이 원래 상태로 돌아간다고 적었어요. 가상 머신에만 둔 파일은 그때 함께 없어진다고 보고 미리 옮겨 두는 게 맞아요.
• FAQ 문항 제목은 '브라우저 창을 닫으면 실행 상태는 어떻게 되나요?'까지 묻지만, 답에는 그 경우를 따로 적은 문장이 없어요. 같은 FAQ의 Google AI 요금제 문항은 백그라운드 실행을 상위 요금제의 추가 기능으로 적었어요. 이 글은 브라우저를 닫은 뒤 실행이 이어지는지 확인하지 않았어요.
• 한국어 FAQ는 notebook을 '메모장'과 '노트북' 두 낱말로 섞어 써요. 실제 Colab 화면의 메뉴 이름은 FAQ 표기와 다를 수 있어요.

노트북을 가져오는 길도 문서에 적혀 있어요. 내 PC의 .ipynb 파일은 파일 메뉴의 Upload notebook(한국어 FAQ 표기는 '메모장 업로드')으로 올려요. GitHub에 있는 공개 노트북은 colabtools 저장소의 안내 노트북(colab-github-demo) 설명대로 따로 권한을 주지 않아도 바로 열 수 있어요. 주소는 GitHub 노트북 주소의 github.com 자리를 colab.research.google.com/github로 바꾼 꼴이에요. 같은 노트북은 GitHub 노트북을 열면 편집할 수 있는 새 화면이 열리고 원본을 덮어쓰지 않는다고 적었고, 고친 것을 남기려면 File 메뉴의 Save a copy in Drive나 Save a copy to GitHub를 고르라고 안내해요. 비공개 저장소는 colab.research.google.com/github에서 Include Private Repos를 체크하고 GitHub 계정으로 권한을 허용하는 단계가 더 붙어요.

런타임이 끊기는 조건, FAQ에 적힌 것과 안 적힌 것

Colab FAQ에서 런타임이 끝나는 조건만 뽑으면 이래요. 대부분 '리소스 한도' 문항에 있고, 가상 머신 삭제는 'Colab 사용하기' 문항에, 제한 활동 목록은 맨 앞 '기본 사항' 문항에 있어요.

'공개하지 않음'은 이 글이 못 찾았다는 뜻이 아니라 FAQ가 직접 그렇게 적은 거예요. 사용 한도 문항은 전체 사용 한도, 유휴 시간 제한 기간, 가상 머신의 최대 수명, 쓸 수 있는 GPU 종류와 그 밖의 요인이 시기마다 달라지고, 그래서 Colab이 이 한도를 공개하지 않는다고 적었어요. 무료 버전의 실행 한도로 적힌 숫자는 12시간 하나뿐이고, 그 숫자에도 '최대'와 '가용량과 사용 패턴에 따라'라는 조건이 같은 문장에 붙어 있어요.

실행 시간 문항에는 문장이 몇 개 더 있어요. 무료 버전 문단 다음 문단은 일반적으로 노트북이 가용량과 사용 패턴에 따라 최대 12시간 실행될 수 있다고 다시 적고, Pro나 Pro+, 종량제에서 컴퓨팅 단위를 다 쓰면 백엔드가 종료될 수 있다고 적었어요. Pro+는 컴퓨팅 단위가 충분하면 최대 24시간까지 코드를 연속 실행할 수 있어요. 그 문단에는 '유휴 시 타임아웃은 코드 실행이 종료되는 경우에만 적용된다'는 문장도 있는데, Pro+ 문단 안에 있어서 무료 버전에도 똑같이 적용되는지는 FAQ만으로는 알 수 없어요.

런타임이 일찍 끝나는 이유를 묻는 문항도 따로 있어요. FAQ는 무료 등급 사용자가 콘텐츠 생성을 위해 노트북 화면을 우회하고 웹 UI를 쓰려고 하면 런타임이 종료되는 일을 흔히 겪는다고 적었어요. 이런 쓰임은 연산을 많이 써서 무료 등급의 우선순위 밖이라는 설명이에요. 무료 GPU로 영상 업스케일 같은 무거운 작업을 브라우저에서 돌리는 경로는 동영상 화질 개선 AI 무료 경로 글에서 코랩과 허깅페이스 스페이스의 조건을 나란히 놓고 비교해 두었어요.

'런타임 유지'를 찾고 있다면

무료 버전에서 런타임 연결을 붙잡아 두는 방법은 Colab FAQ에 없어요. FAQ가 적은 원칙은 노트북에서 적극적으로 프로그래밍하는 사용자를 우선한다는 것이고, 악용 방지 정책을 우회하는 것과 관련된 작업은 제한한다고 적었어요. 악용을 어떻게 감지하는지는 더 구체적으로 설명할 수 없다고도 적었어요. 그래서 이 글은 자동 클릭이나 연결 유지 스크립트 같은 방법을 다루지 않아요.

FAQ가 실제로 권하는 건 이런 것들이에요.

• 작업을 마치면 Colab 탭을 닫고, 필요하지 않은 GPU나 추가 메모리는 고르지 마세요. FAQ는 이렇게 하면 사용 한도에 걸릴 가능성이 낮아진다고 적었어요.
• GPU를 쓰지 않는데 GPU 런타임에 연결돼 있다면 표준 런타임으로 바꾸세요. 경로는 아래 '무료 GPU를 켜기 전에'에 적었어요.
• 더 오래 돌려야 한다면 FAQ가 적은 길은 유료 쪽과 내 컴퓨터를 쓰는 쪽이에요. 유료 쪽으로는 Pro+가 컴퓨팅 단위가 충분하면 최대 24시간 연속 실행을 지원하고, GCP Marketplace에서 전용 가상 머신을 사면 런타임 한도와 유휴 타임아웃을 모두 풀 수 있다고 적었어요. 요금제별 한도와 가격은 이 글에서 다루지 않았어요.
• FAQ는 제한 활동, 런타임 조기 종료, 자원 보장, 사용 한도 네 문항에 같은 문장을 되풀이해 적었어요. GCP Marketplace나 Colab Enterprise에서 Colab의 사용 제한 없이 보장된 자원을 사거나, 내가 직접 관리하는 로컬 런타임으로 내 컴퓨터 자원을 쓸 수 있다는 문장이에요. 다만 이런 방식에서는 런타임 파일 시스템에 구글 드라이브를 마운트하는 방식이 작동하지 않는다고 적었어요.

무료 버전에서 오래 걸리는 작업을 돌린다면, 가상 머신이 언제든 삭제될 수 있다는 전제로 중간 결과를 드라이브에 저장하면서 돌리는 편이 안전해요.

금지된 활동, 모든 관리형 런타임 9가지와 무료 런타임 4가지

FAQ의 '제한되는 활동' 문항은 목록을 두 개로 나눠 적었어요. 아래 표현은 한국어 FAQ 문구를 조금 줄여 옮긴 것이고, 항목 수와 내용은 영어판과 같아요.

무료 런타임 4가지 앞에는 조건이 붙어 있어요. 영어 원문은 컴퓨팅 단위 잔액 없이 무료로 도는 관리형 런타임에서 허용되지 않고, 경고 없이 언제든 종료될 수 있다고 적었어요. FAQ는 설명에 맞는 런타임이 모두 종료되지는 않을 수 있다고도 적었지만, 이 문장을 '해도 된다'로 읽을 수는 없어요.

무료 GPU를 켜기 전에

FAQ는 무료 버전에서 GPU처럼 비싼 자원에 대한 접근이 크게 제한된다고 적었고, 쓸 수 있는 GPU와 TPU 종류는 시기마다 달라진다고 적었어요. 무료 GPU를 하루 몇 시간 쓸 수 있는지 같은 숫자는 FAQ에 없어요. 앞에서 본 것처럼 Colab이 이런 한도를 공개하지 않는다고 적었기 때문이에요.

GPU가 활용되지 않는다는 메시지를 봤다면 FAQ의 답은 분명해요. GPU나 TPU 런타임에서 코드를 실행한다고 해서 GPU나 TPU를 실제로 쓰는 건 아니고, GPU 사용 한도에 걸리지 않으려면 GPU를 쓰지 않을 때 표준 런타임으로 바꾸라고 권해요. 경로는 영어 FAQ 기준 Runtime > Change Runtime Type에서 Hardware Accelerator를 None으로, 한국어 FAQ 표기로는 런타임 > 런타임 유형 변경에서 하드웨어 가속기를 없음으로 바꾸는 거예요.

메모리는 무료 버전에서 표준 시스템 메모리 프로필의 가상 머신을 쓴다고만 적혀 있고, 몇 GB인지는 FAQ에 없어요. 가상 머신의 디스크 용량 숫자도 FAQ에 없어요.

드라이브 마운트가 실패하거나 느릴 때

코드에서 구글 드라이브를 쓰려면 드라이브를 가상 머신에 연결(마운트)해요. FAQ가 적은 마운트 문제를 증상별로 모으면 이래요.

표 밖에서 알아 둘 점이에요.

• 파일을 휴지통으로 옮기는 것만으로는 부족할 수 있어서, FAQ는 휴지통까지 비우라고 적었어요.
• 드라이브 저장용량을 더 사도 Colab 가상 머신에서 쓸 수 있는 디스크는 늘지 않는다고 FAQ가 적었어요. FAQ는 그 디스크를 늘리려면 Colab Pro를 구독하라고 안내해요.
• 드라이브를 마운트하면 노트북 안의 모든 코드가 내 드라이브의 모든 파일에 접근할 수 있어요. 그래서 보통은 새 런타임에 연결할 때마다 노트북에 코드 셀을 넣어 직접 권한을 주게 하고, 한 번 승인으로 다음 세션에 자동으로 다시 마운트하는 건 노트북이 여러 검사를 통과할 때만 허용한다고 적었어요. 다른 사용자가 고친 노트북은 드라이브를 자동으로 마운트하지 않아요. 남이 공유한 노트북에서 드라이브 마운트 셀을 돌리기 전에는 그 노트북의 코드를 먼저 읽어 보세요.
• 마운트 함수는 colabtools 저장소의 google/colab/drive.py에 있어요. 이 파일의 mount 함수는 마운트할 경로를 받는데, 경로에 빈칸이 있으면 'Mountpoint must not contain a space.' 오류를 내요. 같은 파일의 flush_and_unmount 함수는 설명에 드라이브 마운트를 풀면서 아직 쓰이지 않은 내용을 드라이브로 밀어 넣는다고 적었어요.
• 로컬 런타임, GCP Marketplace, Colab Enterprise에서는 런타임 파일 시스템에 드라이브를 마운트하는 방식이 작동하지 않는다고 FAQ가 적었어요. drive.py도 Colab Enterprise에서는 마운트를 지원하지 않는다는 오류를 내게 돼 있어요.

런타임이 꼬였을 때, 연결 해제 및 삭제

호환되지 않는 소프트웨어를 깔았거나 시스템 파일을 실수로 덮어써서 가상 머신이 이상해졌다면, FAQ는 Runtime > Disconnect and delete runtime(한국어 FAQ 표기: 런타임 > 런타임 연결 해제 및 삭제)을 고르라고 적었어요. 그러면 나에게 할당된 모든 관리형 가상 머신이 원래 상태로 돌아가요.

두 가지를 알아 두세요. 첫째, Colab은 과도한 자원 소모를 막으려고 이 초기화를 얼마나 자주 할 수 있는지 제한해요. 그 빈도가 얼마인지는 FAQ에 없고, 실패하면 나중에 다시 해 보라고만 적었어요. 둘째, 원래 상태로 돌아간다는 건 가상 머신에 올린 파일과 설치한 라이브러리도 남지 않는다는 뜻으로 읽어야 해요. 남겨야 할 파일은 초기화 전에 드라이브나 내 PC로 옮기세요.

예전 노트북이 안 돌면, 기본 런타임과 이전 런타임 버전

이전 런타임 버전 FAQ는 모든 노트북이 기본으로 최신 런타임을 쓰도록 설정돼 있고, 필요한 라이브러리는 특정 버전을 설치하는 코드를 노트북에 넣는 방식을 권한다고 적었어요. 다만 수업이나 워크숍처럼 많은 사람이 같은 노트북을 쓰거나, 파이썬 버전처럼 되돌릴 수 없는 핵심 구성이 바뀌었을 때는 런타임을 이전 버전에 고정할 수 있다고 적었어요.

기본 런타임의 파이썬과 운영체제가 바뀐 기록은 Colab GitHub 저장소에 이렇게 남아 있어요. colabtools 이슈를 'Python 3.13'으로 검색하고 backend-info의 os-info.txt 커밋 이력을 읽어 찾은 것만 적었고, 시각은 모두 한국 시각이에요.

이슈 6087의 다른 댓글은 Ubuntu 24.04로 옮겨도 파이썬은 3.13으로 남는다고 답했어요. 이슈 6081과 6087을 올린 계정은 GitHub에서 저장소 관계가 따로 표시되지 않지만, Ubuntu 24.04 전환은 Colab 공식 저장소인 backend-info의 커밋 메시지가 이슈 6087을 직접 가리켜요.

지금 기본 런타임 이미지의 모습은 backend-info 저장소 main 브랜치의 파일로 볼 수 있어요. 2026년 10월 22일 오전 11시 29분부터 30분 사이(한국 시각)에 받은 파일이고, 마지막 커밋은 07feb737(2026년 10월 21일 오후 4시 16분, 한국 시각)이에요.

이 숫자에는 저장소가 스스로 붙인 단서가 있어요. README는 이 파일들이 실제 운영 환경의 현재 상태를 꼭 반영하지는 않고 가장 최근에 제출된 변경 시점의 상태이며, Colab 런타임에 반영되기까지 하루나 이틀 늦을 수 있다고 적었어요. 그래서 위 표는 커밋 07feb737 시점에 기록된 이미지의 내용이고, 내가 연결한 런타임이 정확히 이 상태라는 보장은 아니에요. 패키지 줄 수는 각 파일에서 맨 앞이 #인 주석 줄을 뺀 줄 수예요.

반면 2026년 10월 22일에 받은 이전 런타임 버전 FAQ에는 고정할 수 있는 버전이 다섯 개 올라 있어요.

두 표를 맞대 보면 가장 새 이전 버전인 2026.07도 파이썬 3.12.13에 Ubuntu 22.04.5예요. 그러니 2026년 8월 말 이전에 파이썬 3.12 런타임에서 잘 돌던 노트북이 지금 오류를 낸다면, 2026.07에 고정해 보거나 필요한 라이브러리 버전을 설치 셀에 적어 두는 게 FAQ가 적은 두 가지 길이에요. TensorFlow 줄에는 TPU 런타임에는 들어 있지 않다는 단서가 모든 버전에 붙어 있어요. AI 라이브러리마다 요구하는 최소 파이썬 버전은 AI 라이브러리 30개 최소 파이썬 버전 글에서 패키지 저장소 공개 정보로 하나씩 확인해 두었어요.

이전 버전으로 고정할 때 FAQ가 적은 주의점이에요.

• 기본 런타임은 몇 초면 연결되지만, 이전 버전은 이미지를 내려받고 런타임을 다시 시작해야 해서 연결에 2분에서 3분이 걸릴 수 있어요.
• 런타임의 최신 변경에 기대는 새 Colab 기능은 이전 버전에서 작동하지 않을 수 있어요.
• 이전 버전은 현재 출시 후 1년 동안 쓸 수 있다고 적었어요. 다만 FAQ 목록에는 버전마다 정확한 출시일이 없고, 이름으로는 2025년 7월 판인 2025.07도 아직 올라 있어서, 언제 목록에서 빠지는지는 이 페이지만으로 알 수 없어요.

고르는 경로와 유지 여부는 문서마다 달라요. 이전 런타임 버전 FAQ는 런타임 유형 변경 대화상자의 '런타임 버전' 드롭다운(영어판 Runtime Version)에서 고른다고만 적었고, 고른 설정이 다음 세션까지 유지되는지는 적지 않았어요. 이슈 6081과 6087은 런타임에 연결된 상태에서 명령 팔레트의 Change runtime version 명령을 쓰는 길을 적었고, 이 명령으로 바꾼 설정은 세션 사이에 유지되지 않아 새 세션마다 다시 실행해야 한다고 덧붙였어요.

대화상자 쪽은 이슈 5483에 답이 있어요. 저장소 기여자로 표시되는 colaboratory-team 계정이 2025년 9월 9일(한국 시각) 댓글에서, 런타임 유형 변경 대화상자에서 최신이 아닌 런타임을 고르고 노트북을 저장하면 그 선택이 유지돼 다음에 같은 노트북을 돌릴 때도 이전 런타임 버전으로 연결된다고 답했어요. 그러니 노트북을 열 때마다 이전 버전을 다시 고르고 싶지 않다면, 유지된다는 답이 나와 있는 쪽은 대화상자에서 고른 뒤 노트북을 저장하는 길이에요. 다만 이 댓글은 이전 런타임 버전 기능을 막 내놓았을 때(그때 고를 수 있던 버전은 2025.07)의 답이고, 이 글은 Colab 화면에서 두 경로를 직접 확인하지 않았어요.

제미나이 AI 기능이 안 보일 때

Colab FAQ는 AI 기능을 쓰는 가장 쉬운 방법으로 노트북 바닥글의 제미나이 반짝이 아이콘을 눌러 채팅 창을 여는 것을 적었어요. 입력하는 동안 AI 자동 완성도 나와요. 이 기능이 보이지 않는다면 FAQ가 적은 조건은 두 가지예요. 구글 계정 나이가 만 18세 이상이어야 하고, 그 조건을 채웠는데도 안 보이면 지원되는 지역(locale)인지 확인하라고 적었어요. 그래도 안 되면 도움말 > 의견 보내기로 알리라고 안내해요.

이 기능을 쓸 때 FAQ가 적은 데이터 조건도 함께 보세요.

• Colab AI는 기본적으로 내 구글 드라이브 파일이나 사용자 보안 비밀에 접근하지 않아요. 내가 명시적으로 요청하면 그것에 접근하는 코드를 만들 수는 있어요.
• 생성형 AI 기능을 쓰면 구글이 프롬프트, 관련 코드, 생성된 출력, 기능 사용 정보, 의견을 수집해요. 검토자가 이 가운데 프롬프트, 생성된 출력, 기능 사용 정보, 의견을 읽고 주석을 달 수 있다고 적었어요.
• 이 데이터는 누가 제공했는지 구글이 알 수 없는 방식으로 저장돼 삭제 요청을 처리할 수 없고, 최대 18개월 동안 보관돼요. 그래서 FAQ는 프롬프트에 기밀 정보나 나와 남을 식별할 수 있는 개인 정보를 넣지 말라고 적었어요.

처음 쓰는 순서 한눈에

문서들이 적은 내용을 처음 쓰는 순서대로 묶으면 이래요.

1. 브라우저에서 colab.research.google.com을 열고 노트북을 만들거나 가져와요. 노트북은 구글 드라이브에 .ipynb로 저장되고, 내 PC의 파일은 파일 메뉴에서 올리며, GitHub 공개 노트북은 주소만 바꿔 바로 열 수 있어요.
2. 맨 위에 라이브러리를 설치하고 파일을 불러오는 셀을 둬요. 가상 머신은 공유되지 않고 삭제될 수 있어서, 이 셀이 있어야 새 런타임에서도 라이브러리와 파일을 다시 갖출 수 있어요.
3. GPU는 실제로 쓸 때만 고르고, 쓰지 않으면 하드웨어 가속기를 없음으로 돌려요.
4. 드라이브를 마운트할 때는 '내 드라이브' 최상위 항목 수를 봐요. 약 1만 개를 넘기면 마운트가 실패할 수 있어요.
5. 결과 파일은 드라이브나 내 PC로 옮겨 두고, 작업을 마치면 탭을 닫아요.
6. 무료 버전에서 SSH 원격 제어나 노트북 화면을 우회하는 웹 UI 사용은 경고 없이 종료될 수 있어요.
7. 예전 노트북이 안 돌면 기본 런타임(backend-info 기록 기준 파이썬 3.13.16)과 이전 런타임 버전(2026.07은 파이썬 3.12.13)을 맞대 봐요.

이 글이 확인하지 않은 것

이 글은 2026년 10월 22일에 Colab FAQ와 이전 런타임 버전 FAQ, Colab 공식 GitHub 저장소 두 곳의 파일과 이슈를 받아 옮긴 것까지예요. 아래는 확인하지 않았어요.

• 무료 버전의 유휴 타임아웃 분, 무료 GPU 사용 시간, 하루 한도(FAQ가 공개하지 않는다고 적었어요)
• Colab 화면의 실제 메뉴 이름과 위치(이 글의 표기는 FAQ와 안내 노트북의 것이에요)
• 대화상자에서 고른 런타임 버전이 실제로 다음 세션까지 유지되는지와, 두 문서가 적은 고르는 경로 중 어느 쪽이 지금 화면에 있는지
• 브라우저 창을 닫은 뒤에도 실행이 이어지는지
• 요금제별 한도와 가격, Colab 가상 머신의 메모리와 디스크 크기
• Colab 웹앱이 띄우는 시작 노트북과 입출력 안내 노트북의 내용(웹앱 화면만 받아져 열지 못했어요)

원문은 Colab FAQ, 이전 런타임 버전 FAQ, googlecolab/backend-info 저장소, colabtools 이슈 6081, colabtools 이슈 6087, colabtools 이슈 5483, Colab과 GitHub 안내 노트북에서 볼 수 있어요.