大模型管理工具 Ollama 的搭建与 Spring Boot 的整合
在人工智能的快速发展背景下，大模型（如GPT-3、BERT等）的使用已逐渐普及。Ollama是一款用于管理和部署大模型的工具，旨在简化与这些模型的交互。本文将围绕如何搭建Ollama并将其与Spring Boot整合，展示一个简单的示例。
一、Ollama 的安装
首先，我们需要安装Ollama。具体步骤如下：
- 安装 Docker：Ollama使用Docker来运行模型，因此需要确保系统中已经安装了Docker。
bash
# 在Ubuntu中安装Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
- 安装 Ollama：可以使用以下命令直接从Ollama的官网下载并安装：
bash
curl -sSL https://ollama.com/download | sh
- 验证安装：可以通过以下命令验证Ollama是否安装成功：
bash
ollama version
二、部署大模型
在成功安装Ollama后，我们可以使用它来部署一个大模型。例如，我们部署一个基础的GPT模型：
ollama create gpt
这条命令会下载并部署一个GPT模型，成功后会返回模型的相关信息。
三、Spring Boot 项目搭建
接下来，我们将创建一个简单的Spring Boot项目与Ollama进行交互。假设我们的Spring Boot项目名为OllamaExample。
-
创建 Spring Boot 项目：可以使用Spring Initializr创建项目，选择
Spring Web依赖。 -
准备项目结构：
OllamaExample
├── src
│ ├── main
│ │ └── java
│ │ └── com
│ │ └── example
│ │ └── ollama
│ │ ├── OllamaExampleApplication.java
│ │ ├── controller
│ │ │ └── OllamaController.java
│ │ └── service
│ │ └── OllamaService.java
└── pom.xml
- 添加依赖：在
pom.xml中添加对RestTemplate的支持，以便与Ollama进行HTTP交互。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
- 实现代码：
下面是OllamaService的简单实现，它将使用RestTemplate向Ollama发起请求。
package com.example.ollama.service;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
@Service
public class OllamaService {
private final RestTemplate restTemplate;
public OllamaService(RestTemplate restTemplate) {
this.restTemplate = restTemplate;
}
public String getResponse(String prompt) {
String url = "http://localhost:11434/ollama/gpt"; // Ollama API 地址
return restTemplate.postForObject(url, prompt, String.class);
}
}
接下来是OllamaController的实现：
package com.example.ollama.controller;
import com.example.ollama.service.OllamaService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@RequestMapping("/api/ollama")
public class OllamaController {
@Autowired
private OllamaService ollamaService;
@PostMapping("/query")
public String queryOllama(@RequestBody String prompt) {
return ollamaService.getResponse(prompt);
}
}
- 启动应用：使用
@SpringBootApplication注解标记主类：
package com.example.ollama;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class OllamaExampleApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OllamaExampleApplication.class, args);
}
}
四、测试
在启动Spring Boot应用后，可以使用Postman或其他工具向http://localhost:8080/api/ollama/query发送POST请求，内容为模型的提示词（prompt），可以验证与Ollama的连接是否正常。
{
"prompt": "请给我一个关于人工智能的概述。"
}
总结
通过以上步骤，我们成功搭建了Ollama，并将其与Spring Boot进行了整合。本文仅展示了Ollama与Spring Boot的基本交互示例，实际应用中可以根据需求扩展更多功能，例如增加模型选择、优化请求参数等。希望这篇文章能对你对大模型的管理与集成有所帮助。
