Postavite PandasAI i Ollama Lokalno u Par Koraka

Evo koraka za instaliranje svega što vam je potrebno i pokretanje PandasAI lokalno:

Postavljanje virtualnog okruženja i instaliranje alata

Prvo, kreirajte virtualno okruženje koristeći conda. Na primjer: conda create -n genai 

Aktivirajte okruženje: conda activate genai

Kreirajte datoteku requirements.txt i u nju upišite sljedeće biblioteke: langchain, langchain_community, pandasai, ollama i streamlit

Instalirajte biblioteke koristeći pip: pip install -r requirements.txt 

Instaliranje i pokretanje Ollama

    Preuzmite Ollama s web stranice i instalirajte ga na svoje računalo

    Pokrenite Ollama u terminalu: ollama serve

    Instalirajte željeni model, na primjer Mistral: ollama pull mistral

    Možete provjeriti instalirane modele s naredbom: ollama list

Korištenje PandasAI s Ollama u Python skripti

    U Python skripti (npr. note.ipynb) uvezite potrebne klase:

    from langchain_community.llms import Ollama 

    from pandasai import SmartDataframe 

    import pandas as pd

    Inicijalizirajte model Ollama: llm = Ollama() 

    Učitajte podatke pomoću pandas: data = pd.read_csv("putanja_do_datoteke.csv") 

    Pretvorite podatke u SmartDataframe: df = SmartDataframe(data, config={"llm": llm}) 

    Sada možete koristiti df.chat() metodu za interakciju s podacima pomoću PandasAI i Ollama 

requirements.txt

pandasai

langchain

langchain_community

ollama

streamlit

Kreirajte note.ipynb

import pandas as pd

data = pd.read_csv("vašipodaci.csv")

data.head()

from langchain_community.llms import Ollama

llm = Ollama(model="mistral")

from pandasai import SmartDataframe

df = SmartDataframe(data, config={"llm": llm})

df.chat('Postavite pitanje ovdje')