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首頁(yè) 科技週邊 人工智慧 我如何在Google Colab中運(yùn)行終端?

我如何在Google Colab中運(yùn)行終端?

Mar 05, 2025 am 09:33 AM

Google COLAB:具有Ollama和Langchain的強(qiáng)大的AI開發(fā)環(huán)境

Google Colab是一種基於雲(yún)的Jupyter筆記本電腦環(huán)境,簡(jiǎn)化了Python編碼和執(zhí)行,從而消除了對(duì)本地環(huán)境設(shè)置的需求。 這使其非常適合數(shù)據(jù)科學(xué),機(jī)器學(xué)習(xí)和一般的Python腳本。 但是,直接Shell命令執(zhí)行有時(shí)對(duì)於軟件包安裝或文件管理等任務(wù)是必需的。 儘管COLAB提供了註冊(cè)錶殼命令執(zhí)行,但完整的終端環(huán)境提供了更大的靈活性。本指南展示了訪問Colab終端,安裝和利用Ollama來訪問機(jī)器學(xué)習(xí)模型,並使用Langchain進(jìn)行推理。

目錄的

>

步驟1:使用COLAB-XTERM
    訪問Colab終端
  • 步驟2:使用Ollama
  • 獲得模型
  • 步驟3:安裝必要的庫(kù)
  • >
  • 步驟4:推理Langchain和Ollama
  • 結(jié)論
  • 常見問題
步驟1:使用COLAB-XTERM

訪問COLAB終端 >訪問Colab終端,安裝和激活

擴(kuò)展。 在COLAB代碼單元格中執(zhí)行這些命令:

colab-xterm

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

How Can I Run Terminal in Google Colab?>這將在您的Colab會(huì)話中啟動(dòng)終端窗口。 使用Linux命令通過終端安裝Ollama:

>
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
步驟2:使用Ollama

獲得模型 現(xiàn)在,下載並準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 使用終端將模型拉開,例如Ollama:

deepseek-r1:7b llama3

>
ollama pull deepseek-r1:7b
>步驟3:安裝必要的庫(kù)

>
ollama pull llama3
在新的COLAB代碼單元格中安裝所需的Python庫(kù):

這些庫(kù)有助於結(jié)構(gòu)化的大語(yǔ)言模型互動(dòng)。

步驟4:使用Langchain和Ollama

!pip install langchain langchain-core langchain-community
推斷

>安裝了依賴項(xiàng),請(qǐng)使用Langchain與您的模型進(jìn)行交互。 將此代碼添加到Colab單元格:

這將加載模型並生成對(duì)提示的響應(yīng)。

>

結(jié)論

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)
本指南展示了利用Colab的終端來增強(qiáng)功能,從而可以通過Ollama進(jìn)行無縫的模型安裝,並通過Langchain進(jìn)行交互。這種方法將Colab轉(zhuǎn)換為多功能的AI開發(fā)平臺(tái),非常適合嘗試先進(jìn)的模型和簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程。

常見問題llama3

> Q1:如何訪問Colab終端?

a1:安裝

使用

>並在COLAB代碼單元格中使用

啟動(dòng)。

Q2:如何在COLAB中安裝和使用Ollama? a2:使用

。 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shollama pull <model_name></model_name> Q3:我可以在任何型號(hào)上使用Langchain和Ollama進(jìn)行推理嗎?

a3:是的,在安裝Langchain並通過Ollama下載模型後,您可以將其用於推理

>。

Q4:我可以使用Google Colab使用大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)?

a4:是的,Colab支持深度學(xué)習(xí)和大型數(shù)據(jù)集,尤其是GPU/TPU。 COLAB PRO為處理較大的模型和數(shù)據(jù)集提供了更多的資源。 llm.invoke("your prompt")>

以上是我如何在Google Colab中運(yùn)行終端?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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