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

Google Colab是一種基于云的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)于軟件包安裝或文件管理等任務(wù)是必需的。 盡管COLAB提供了注冊(cè)表殼命令執(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(wèn)Colab終端，安裝和利用Ollama來(lái)訪問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并使用Langchain進(jìn)行推理。

目錄的

>

步驟1：使用COLAB-XTERM

訪問(wèn)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(jiàn)問(wèn)題

步驟1：使用COLAB-XTERM

訪問(wèn)COLAB終端 >訪問(wèn)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>

>這將在您的Colab會(huì)話中啟動(dòng)終端窗口。 使用Linux命令通過(guò)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，下載并準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 使用終端將模型拉開(kāi)，例如Ollama：

或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)有助于結(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(lài)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：

這將加載模型并生成對(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(lái)增強(qiáng)功能，從而可以通過(guò)Ollama進(jìn)行無(wú)縫的模型安裝，并通過(guò)Langchain進(jìn)行交互。這種方法將Colab轉(zhuǎn)換為多功能的AI開(kāi)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(jiàn)問(wèn)題llama3

> Q1：如何訪問(wèn)Colab終端？

a1：安裝

使用

>并在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并通過(guò)Ollama下載模型后，您可以將其用于推理

>。

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。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！