Google COLAB：具有Ollama和Langchain的強大的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，簡化了Python編碼和執(zhí)行，從而消除了對本地環(huán)境設置的需求。 這使其非常適合數(shù)據(jù)科學，機器學習和一般的Python腳本。 但是，直接Shell命令執(zhí)行有時對於軟件包安裝或文件管理等任務是必需的。 儘管COLAB提供了註冊錶殼命令執(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來訪問機器學習模型，並使用Langchain進行推理。

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
>
• 步驟4：推理Langchain和Ollama
• 結論
• 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會話中啟動終端窗口。 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，下載並準備機器學習模型。 使用終端將模型拉開，例如Ollama：

或deepseek-r1:7b llama3

>

ollama pull deepseek-r1:7b

>步驟3：安裝必要的庫

>

ollama pull llama3

在新的COLAB代碼單元格中安裝所需的Python庫：

這些庫有助於結構化的大語言模型互動。

步驟4：使用Langchain和Ollama

!pip install langchain langchain-core langchain-community

推斷

>安裝了依賴項，請使用Langchain與您的模型進行交互。 將此代碼添加到Colab單元格：

這將加載模型並生成對提示的響應。

>

結論

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的終端來增強功能，從而可以通過Ollama進行無縫的模型安裝，並通過Langchain進行交互。這種方法將Colab轉換為多功能的AI開發(fā)平臺，非常適合嘗試先進的模型和簡化機器學習工作流程。

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。

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：我可以在任何型號上使用Langchain和Ollama進行推理嗎？

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)集進行深度學習？

a4：是的，Colab支持深度學習和大型數(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中運行終端？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！