SpringAI+Ollama三部曲之一：极速体验

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Spring AI实战全系列链接

Spring AI实战之一：快速体验(OpenAI)
SpringAI+Ollama三部曲之一：极速体验

关于ollama

ollama和LLM（大型语言模型）的关系，类似于docker和镜像，可以在ollama服务中管理和运行各种LLM，下面是ollama命令的参数，与docker管理镜像很类似，可以下载、删除、运行各种LLM

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

官网：https://ollama.com/![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ff29eea5774e4de8ab62a16bd191cf34.png#pic_center)
简单的说，有了ollama，咱们就可以在本地使用各种大模型了，ollama支持的全量模型在这里：https://ollama.com/library

官方给出的部分模型
ModelParametersSize下载命令Llama 38B4.7GB

ollama run llama3

Llama 370B40GB

ollama run llama3:70b

Phi-33.8B2.3GB

ollama run phi3

Mistral7B4.1GB

ollama run mistral

Neural Chat7B4.1GB

ollama run neural-chat

Starling7B4.1GB

ollama run starling-lm

Code Llama7B3.8GB

ollama run codellama

Llama 2 Uncensored7B3.8GB

ollama run llama2-uncensored

LLaVA7B4.5GB

ollama run llava

Gemma2B1.4GB

ollama run gemma:2b

Gemma7B4.8GB

ollama run gemma:7b

Solar10.7B6.1GB

ollama run solar

另外需要注意的是本地内存是否充足，7B参数的模型需要8G内存，13B需要16G内存，33B需要32G内存

关于《SpringAI+Ollama三部曲》系列

《SpringAI+Ollama三部曲》是《Spring AI实战》的子系列，特点是专注于使用SpringAI来发挥Ollama的功能，由以下三篇文章构成

极速体验：用最简单的操作，在最短时间内体验Java调用Ollama的效果
细说开发：说明《极速体验》的功能对应的整个开发过程，把代码的每一步都说得清清楚楚（含前端）
延伸扩展：SpringAI为Ollama定制了丰富的功能，以进一步释放Ollama的能力，文章会聚焦这些扩展能力

本篇概览

本篇聚焦操作和体验，不涉及开发（后面的文章会有详细的开发过程），力求用最短时间完成本地部署和体验，感受Java版本大模型应用的效果
今天要体验的服务，整体部署架构如下
最终效果如下

ollama

今天要做的所有事情汇总如下，嗯，好像挺简单的
接下来咱们开始行动呗，正宗的Java程序员开始参与大模型(应用)相关开发工作了，此刻的我内心是激动的

环境要求

完成本篇的实战需要一台Linux操作系统的电脑(虚拟机、WSL2也行)，电脑上部署了docker+docker-compose，电脑需要8G内存

确定本篇要用的模型

Ollama支持的模型有很多，这里打算使用通义千问，官方网页
本次实战选择了较小的1.8b版本，您可以根据自己的实际情况在官网选择其他版本
稍后会将选好的模型写在配置文件中

准备工作（操作系统和docker）

本次实战的两个重要前提条件：

操作系统是Linux，我这里用的是Ubuntu 24.04 LTS服务器版
docker和docker-compose已经部署好，我这里docker版本是26.1.2

由于docker镜像较大，所以请提前准备好docker镜像加速，方法很多，我这里用的是阿里云的，如下图
前面介绍Ollama时提到过官方对内存的要求，所以这里请确保本次实战的电脑配置不要过低，我这边运行的模型是通义千问的1.8b，总消耗如下

✗ free-g
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:              313210627
Swap:              707

准备工作（保存文件的目录）

在电脑上准备两个干净目录，用来保存docker容器中的数据，这样即便是容器被销毁了数据也会被保留（例如模型文件），等到再次启动容器时这些文件可以继续使用
第一个是用来保存ollama的文件，我这里是/home/will/data/ollama
第二个是用来保存ollama webui的文件，我这里是/home/will/data/webui
这两个目录会配置到稍后的docker-compose.yml文件中，您要注意同步修改

准备工作(SpringBoot应用的配置文件application.properties)

准备好SpringBoot应用的配置文件application.properties，这样便于各种个性化设置
我这边在/home/will/temp/202405/15目录准备好配置文件，内容如下

spring.ai.ollama.base-url=http://ollama:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=qwen:1.8b
spring.ai.ollama.chat.options.temperature=0.7
spring.main.web-application-type=reactive

注意：本篇使用的模型是qwen:1.8b，如果您要用其他模型，请在这里修改好
至此，准备完毕，进入部署阶段

部署工作(编写docker-compose文件)

新增名为docker-compose.yml的文件，内容如下

version:'3.8'services:ollama:image: ollama/ollama:latest
    ports:- 11434:11434volumes:- /home/will/data/ollama:/root/.ollama
    container_name: ollama
    pull_policy: if_not_present
    tty:truerestart: always
    networks:- ollama-docker

  open-webui:image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    pull_policy: if_not_present
    volumes:- /home/will/data/webui:/app/backend/data
    depends_on:- ollama
    ports:- 13000:8080environment:-'OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434'-'WEBUI_SECRET_KEY=123456'-'HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com'extra_hosts:- host.docker.internal:host-gateway
    restart: unless-stopped
    networks:- ollama-docker

  java-app:image: bolingcavalry/ollam-tutorial:0.0.1-SNAPSHOT
    volumes:- /home/will/temp/202405/15/application.properties:/app/application.properties
    container_name: java-app
    pull_policy: if_not_present
    depends_on:- ollama
    ports:- 18080:8080restart: always
    networks:- ollama-docker

networks:ollama-docker:external:false

上面的内容中，前两个volumes的配置对应的是准备工作中新建的两个目录，第三个volumes对应的是刚才新建的application.properties，请按照您的实际情况进行修改

部署(运行docker-compose)

进入docker-compose.yml文件所在目录，执行以下命令就完成了部署和启动

docker-compose up -d

本次启动会用到电脑的这三个端口：11434、13000、18080，如果这些端口有的已被使用就会导致启动失败，请在docker-compose.yml上就行修改，改为没有占用就行，然后执行以下命令（先停掉再启动）

docker-compose down
docker-compose up -d

启动期间，下载docker镜像时因为文件较大，需耐心等待（再次提醒，请配置好docker镜像加速）
启动成功后，控制台显示如下

[+] Building 0.0s (0/0)[+] Running 4/4
 ✔ Network files_ollama-docker  Created                                                                                                                                                   0.1s 
 ✔ Container ollama             Started                                                                                                                                                   0.2s 
 ✔ Container java-app           Started                                                                                                                                                   0.4s 
 ✔ Container open-webui         Started

现在服务都启动起来了，但是还不能用，咱们还要把大模型下载下来

部署（指定大模型）

登录webui服务，地址是http://192.168.50.134:13000，192.168.50.134是运行docker-compose的电脑IP
打开地址，会提示注册或者登录，这里要注册一下
注册成功后显示登录成功的页面，如下图
现在来下载模型，操作如下
输入模型名称然后开始下载
模型下载完成后会有如下提示
可以直接在webui上体验刚下载的模型，尝试了基本的问答，没有问题
至此，部署和启动都完成了，可以体验Java应用了

体验

浏览器打开地址http://192.168.50.134:18080，如下![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ecd490fece184f5d9576bb59ab667b48.png)
效果如下

ollama

至此，本篇的任务已经完成，一个本地化部署的大模型应用已经就绪，也完成了最基本的体验，过程十分简单（好像也就输入了几行命令，打开浏览器点了几下）
简单的背后，其实现是否也简单呢？先剧透一下吧，得益于Spring团队的一致性风格，调用Ollama的过程和操作数据库消息队列这些中间件差不多，几行代码几行配置就够了
至于完整的开发过程，就留到下一篇吧，那里会给出所有源码和说明

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标签： ollama springai spring boot

本文转载自: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/138761438
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