Google Colab：OllamaとLangchainを使用した強(qiáng)力なAI開(kāi)発環(huán)境目次

ステップ1：colab-Xterm

を使用してColab端子にアクセスします

ステップ2：オラマによるモデルの獲得
ステップ3：必要なライブラリのインストール
ステップ4：LangchainとOllama
• への推論
結(jié)論
よくある質(zhì)問(wèn)
• ステップ1：colab-Xtermを使用したColab端子へのアクセスcolab端子にアクセスするには、

  拡張子を取り付けてアクティブにします。 Colab Code Cellでこれらのコマンドを?qū)g行します：

  colab-xterm

  これにより、コラブセッション內(nèi)の端末ウィンドウが起動(dòng)します。 Linuxコマンドを使用して、端末を介してOllamaをインストールします：

<code>!pip install colab-xterm
%load_ext colabxterm
%xterm</code>

ステップ2：オラマによるモデルの取得

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

さあ、機(jī)械學(xué)習(xí)モデルをダウンロードして準(zhǔn)備してください。 ターミナルを使用して、オラマを使用して

やなどのモデルをプルします。

または

deepseek-r1:7b llama3

ステップ3：必要なライブラリのインストール

ollama pull deepseek-r1:7b

新しいColabコードセル內(nèi)でモデルインタラクションに必要なPythonライブラリをインストールします：

ollama pull llama3

これらのライブラリは、構(gòu)造化された大規(guī)模な言語(yǔ)モデルの相互作用を促進(jìn)します

ステップ4：LangchainとOllama 依存関係がインストールされている場(chǎng)合は、Langchainを使用してモデルと対話します。 このコードをColabセルに追加します：

!pip install langchain langchain-core langchain-community

これにより、

モデルがロードされ、プロンプトへの応答が生成されます。

結(jié)論 このガイドは、機(jī)能を強(qiáng)化するためのColabの端末を活用し、OllamaによるシームレスなモデルのインストールとLangchainを介した相互作用を可能にすることを示しています。このアプローチは、Colabを汎用性の高いAI開(kāi)発プラットフォームに変換し、高度なモデルの実験と機(jī)械學(xué)習(xí)ワークフローを合理化するのに最適です。 よくある質(zhì)問(wèn)

q1：colab端子にアクセスするにはどうすればよいですか？

from langchain_community.llms import Ollama

# Load the model
llm = Ollama(model="llama3")

# Make a request
response = llm.invoke("Tell me about Analytics Vidhya.")
print(response)

a1：

を使用してllama3を使用してインストールし、コラブコードセルで

で起動(dòng)します。

q2：colabでOllamaをインストールして使用するにはどうすればよいですか？ a2：

。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shq3：任意のモデルでlangchainとollamaで推論を?qū)g行できますか？ ollama pull <model_name></model_name>A3：はい、LangchainをインストールしてOllamaを介してモデルをダウンロードした後、

。

Q4：大規(guī)模なデータセットを使用して、Google Colabをディープラーニングに使用できますか？ A4：はい、Colabは、特にGPU/TPUを使用して、深い學(xué)習(xí)と大規(guī)模なデータセットをサポートしています。 Colab Proは、より大きなモデルとデータセットを処理するための増加リソースを提供します。

以上がGoogle Colabでターミナルを?qū)g行するにはどうすればよいですか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。