Colab免费版显卡的使用时长有明确的硬限制与动态软限制，核心规则如下（2026年最新）：

colab.research.google.com

一、核心时长限制（必知）

二、影响使用时长的关键因素

1. 资源优先级：免费用户优先级最低，高峰期（如夜间/周末）更容易被强制断开；
2. 使用行为：
   • 持续高负载可能触发系统保护机制，提前终止会话；
   • 频繁创建新会话会加速配额消耗；
3. GPU类型：免费版随机分配（多为Tesla T4，偶有K80），性能差异不影响时长限制；
4. 平台策略：Google会动态调整限制，以平衡资源分配。

三、延长有效使用时间的实用技巧

1. 代码层优化：

   # 1. 定期保存进度到Google Drive
   from google.colab import drive
   drive.mount('/content/drive')
   torch.save(model.state_dict(), '/content/drive/MyDrive/druggpt_checkpoint.pth')
   
   # 2. 避免长时间空闲：添加心跳机制
   import time
   while True:
       time.sleep(300)  # 每5分钟触发一次轻量操作
       print("保持会话活跃...")
   

2. 操作习惯：
   • 关键任务分块执行，避免12小时内无法完成的超长任务；
   • 训练完成后及时关闭GPU会话，释放资源；
   • 非工作时段（如凌晨）使用，降低被回收概率。

四、与付费版的核心差异（参考）

五、总结与建议

Colab免费显卡适合小型实验/原型验证（如Druggpt单次蛋白→小分子生成），不适合大规模训练/长时间任务。若需稳定运行，建议：

1. 免费版：控制单任务时长<3小时，做好断点续训；
2. 长期使用：考虑升级Pro版或使用其他免费资源（如Kaggle Kernels，提供约30小时/周GPU）。

需要我提供一份Colab免费版在小分子生成任务中，结合Druggpt模型的“分段运行+断点续训”完整代码模板吗？