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简单样例

Spring AI 与 Ollama 的本地集成方案为开发者提供了便捷的大模型应用开发路径，以下是关键实现步骤和技术要点：

一、Ollama 本地部署

1‌. 安装与启动‌

• Linux/WSL2 环境：通过脚本一键安装 curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh3
• Windows/macOS：下载官方客户端安装
• 启动后可通过命令行验证服务状态

2. 模型下载‌

• 支持多尺寸模型按需选择（如 DeepSeek-R1 的 1.5B/7B/70B 等版本）：

ollama run deepseek-r1:7b
```:ml-citation{ref="3,7" data="citationList"}  

• 新增多模态引擎优化了图像处理与内存管理

二、Spring AI 集成配置

‌1. 依赖引入‌

<dependency>
    <groupId>io.springboot.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-ollama</artifactId>
    <version>1.0.3</version>
</dependency>
```:ml-citation{ref="4,6" data="citationList"}  

‌2. 基础代码示例‌

• 配置 Ollama 连接参数（需与本地服务端口一致）
• 通过 OllamaChatClient 调用模型 API

三、优化与扩展

-‌ 性能提升‌：结合 NVIDIA/Intel 等硬件厂商的元数据检测优化推理速度
-‌ 国产模型支持‌：DeepSeek LLM 等轻量化模型适合低成本开发
‌- 未来方向‌：Ollama 计划支持更长上下文和流式响应

四、常见问题

‌- 资源不足‌：可选用小参数模型（如 1.5B）适应低配环境
‌- CUDA 内存错误‌：检查 WSL2 或本地 GPU 驱动配置

通过上述方案，开发者可快速构建本地化 AI 应用，兼顾灵活性与性能。