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太原做网站个人如何写好一篇软文

news 2025/8/6 16:16:35

太原做网站个人,如何写好一篇软文,泰州住房城乡建设网站,南京h5制作公司Ollama 简介 Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它允许用户在本地机器上构建和运行语言模型，提供了一个简单易用的API来创建、运行和管理模型，同时还提供了丰富的预构建模型库，这些模型可以轻松地应用在多种应用场景中。O…

Ollama

简介

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它允许用户在本地机器上构建和运行语言模型，提供了一个简单易用的API来创建、运行和管理模型，同时还提供了丰富的预构建模型库，这些模型可以轻松地应用在多种应用场景中。Ollama支持多种操作系统，包括macOS、Windows、Linux，并提供Docker镜像，方便用户在不同环境中部署使用。

Ollama的特点包括轻量级和可扩展性，它允许用户通过命令行界面（CLI）或REST API与语言模型进行交互。用户可以下载并运行预训练的模型，如Llama 2、Mistral、Dolphin Phi等，这些模型具有不同的参数量和大小，适用于不同的使用场景和需求。

此外，Ollama还支持模型的自定义，用户可以根据自己的需求调整模型参数，或者导入自有的模型进行使用。例如，用户可以通过创建Modelfile来定制模型，Modelfile是一个配置文件，用于定义和管理Ollama平台上的模型，通过模型文件可以创建新模型或修改现有模型，以适应特定的应用场景。

安装

官网：https://ollama.com/
Github：https://github.com/ollama/ollama

进入官网之后，点击download下载对应系统版本进行安装。
ollama下载

模型使用llama3
官网：https://ollama.com/library/llama3

ollama下载完成之后，打开命令行，运行命令ollama run llama3，自动下载模型，在命令行可进行简单的聊天
llama3命令行
llama3有8B和70B，上面的命令运行之后，默认选择的是8B
在这里插入图片描述

客户端

python客户端：https://github.com/ollama/ollama-python

import ollama
response = ollama.chat(model='llama3', messages=[{'role': 'user','content': 'Why is the sky blue?',},
])
print(response['message']['content'])

流式响应：

import ollamastream = ollama.chat(model='llama3',messages=[{'role': 'user', 'content': '用中文讲一个笑话'}],stream=True,
)for chunk in stream:print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)

Web UI

Ollama的Github中推荐的UI项目：
在这里插入图片描述
这里我们使用hollama：https://github.com/fmaclen/hollama

先克隆hollama的源代码，进入目录之后运行npm i --registry=https://registry.npmmirror.com安装依赖，然后运行npm run dev启动项目

进入setting中设置Server和Model
在这里插入图片描述
然后再sessions里面可以进行聊天

在这里插入图片描述

Spring AI

官网：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html

ollama文档：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/ollama-chat.html

1、通过https://start.spring.io/创建项目，并引入Ollama AI
在这里插入图片描述
pom.xml如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.1</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>pers.fengxu</groupId><artifactId>springaidemo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>springaidemo</name><description>Demo project for Spring Boot</description><url/><licenses><license/></licenses><developers><developer/></developers><scm><connection/><developerConnection/><tag/><url/></scm><properties><java.version>22</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M1</spring-ai.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build><repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository></repositories></project>

配置文件application.properties

spring.application.name=springaidemo
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=llama3

新建controller

package pers.fengxu.springaidemo.controller;import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaApi;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;import java.util.Map;@RestController
public class ChatController {private final OllamaChatModel chatModel;@Autowiredpublic ChatController(OllamaChatModel chatModel) {this.chatModel = chatModel;}@GetMapping("/ai/generate")public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {return Map.of("generation", chatModel.call(message));}@GetMapping("/ai/generateStream")public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));return chatModel.stream(prompt);}}

新建启动类

package pers.fengxu.springaidemo;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class SpringaidemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(SpringaidemoApplication.class, args);}}