Google Colab: Persekitaran Pembangunan AI yang kuat dengan Ollama dan Langchain

Google Colab, persekitaran notebook Jupyter berasaskan awan, memudahkan pengekodan dan pelaksanaan Python, menghapuskan keperluan persediaan persekitaran tempatan. Ini menjadikannya sesuai untuk sains data, pembelajaran mesin, dan skrip python umum. Walau bagaimanapun, pelaksanaan perintah shell langsung kadang -kadang diperlukan untuk tugas seperti pemasangan pakej atau pengurusan fail. Walaupun Colab menawarkan pelaksanaan perintah shell in-notebook, persekitaran terminal penuh memberikan fleksibiliti yang lebih besar. Panduan ini menunjukkan mengakses terminal Colab, memasang dan menggunakan Ollama untuk mengakses model pembelajaran mesin, dan melakukan kesimpulan menggunakan Langchain.

Jadual Kandungan

• Langkah 1: Mengakses Terminal Colab dengan Colab-Xterm
• Langkah 2: Pengambilalihan Model dengan Ollama
• Langkah 3: Memasang perpustakaan yang diperlukan
• Langkah 4: Kesimpulan dengan langchain dan ollama
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

Langkah 1: Mengakses Terminal Colab dengan Colab-Xterm

Untuk mengakses terminal Colab, pasang dan aktifkan lanjutan colab-xterm. Jalankan arahan ini dalam sel kod colab:

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

Ini melancarkan tetingkap terminal dalam sesi Colab anda. Pasang Ollama melalui terminal menggunakan arahan Linux:

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

Langkah 2: Pengambilalihan Model dengan Ollama

Sekarang, muat turun dan sediakan model pembelajaran mesin. Gunakan terminal untuk menarik model seperti

atau deepseek-r1:7b dengan ollama: llama3

ollama pull deepseek-r1:7b

atau

ollama pull llama3

Langkah 3: Memasang perpustakaan yang diperlukan

Pasang perpustakaan python yang diperlukan untuk interaksi model dalam sel kod colab baru:

!pip install langchain langchain-core langchain-community

Perpustakaan ini memudahkan interaksi model bahasa yang berstruktur.

Langkah 4: Kesimpulan dengan Langchain dan Ollama

Dengan dependencies dipasang, gunakan Langchain untuk berinteraksi dengan model anda. Tambahkan kod ini ke sel colab:

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)

ini memuatkan model

dan menghasilkan respons kepada prompt. llama3

Kesimpulan

Panduan ini menunjukkan memanfaatkan terminal Colab untuk fungsi yang dipertingkatkan, membolehkan pemasangan model lancar dengan Ollama dan interaksi melalui Langchain. Pendekatan ini mengubah Colab ke dalam platform pembangunan AI yang serba boleh, sesuai untuk bereksperimen dengan model canggih dan menyelaraskan aliran kerja pembelajaran mesin.

Soalan Lazim

Q1: Bagaimana saya mengakses terminal colab?

A1: Pasang

Menggunakan colab-xterm dan lancarkannya dengan !pip install colab-xterm dalam sel kod colab. %xterm

Q2: Bagaimana saya memasang dan menggunakan ollama di colab?

A2: Pasang ollama di terminal menggunakan curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh dan tarik model dengan ollama pull <model_name></model_name>.

Q3: Bolehkah saya menjalankan kesimpulan dengan langchain dan ollama pada mana -mana model?

A3: Ya, selepas memasang Langchain dan memuat turun model melalui Ollama, anda boleh menggunakannya untuk kesimpulan dengan llm.invoke("your prompt").

Q4: Bolehkah saya menggunakan Google Colab untuk pembelajaran mendalam dengan dataset yang besar?

A4: Ya, Colab menyokong pembelajaran mendalam dan dataset yang besar, terutamanya dengan GPU/TPU. Colab Pro menyediakan sumber yang lebih tinggi untuk mengendalikan model dan dataset yang lebih besar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana saya boleh menjalankan Terminal di Google Colab?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!