大模型入门实战：基于 Ollama 构建一个 dubbogo 大模型服务

爱喝白开水a

于 2025-03-21 14:56:29 发布

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文章标签：人工智能深度学习大语言模型 AI大模型 LLM ollama 大模型入门

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python123456_/article/details/146420811

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在当今快速发展的技术环境中，构建强大的语言模型应用已经成为许多开发者的目标。本文将详细介绍如何使用 Go 语言和 Ollama 模型来实现这一目标，并结合 dubbogo 实现一个流式 RPC 服务。

一、环境搭建：Go、Ollama 的安装与配置🧐

1. 安装Go

首先，确保你已经安装了 Go 1.22 或更高版本：

$ go version
go version go1.22.0 linux/amd64

如果显示类似 go1.22.0linux/amd64 的信息，那就说明 Go 已经成功安装啦🎉

2. 安装Ollama

- 快速安装：你可以通过以下命令快速安装：

- 手动安装：如果你更喜欢手动安装，可以按照以下步骤操作：

在这里插入图片描述

二、初步实践：Go 与 Ollama 的结合💯

1. 准备工作

创建一个新的项目目录，并初始化 Go 模块：

2. 编写代码（main.go）

在 main.go 文件中添加以下代码：

3. 下载依赖与运行程序

- 下载依赖：

$ go mod tidy

- 运行程序：

$ go run main.go

三、dubbogo 示例：流式模式的探索📈

为了更好地展示如何在分布式系统中使用我们的语言模型服务，我们将使用 dubbogo 来实现一个流式 RPC 服务。

温馨提示：在本节中所展示的示例代码，目前已经被dubbogo官方整合纳入到了dubbogo samples 的主干代码库 https://github.com/apache/dubbo-go-samples/tree/main/llm 。如果你希望亲自上手操作实践，可以参考该目录下的readme文件，里面会有详细的指引和说明。

1. 协议定义: greet.proto文件

我们的第一个任务是定义 greet.proto 文件来描述我们的服务接口：

2. 生成Go代码

使用 protoc 工具生成 Go 代码：

这将会生成两个文件：greet.pb.go 和 greet.triple.go。

3. 服务端：实现流式接口😎

接下来，我们来实现 dubbogo服务端，它将提供一个流式 RPC 接口，并调用 langchaingo 的流式生成功能：

4. dubbogo 客户端：调用流式接口💗

客户端的任务是调用服务端的流式接口并逐步接收生成结果。以下是客户端的主要代码：

四、总结

通过以上步骤，我们成功地使用 Go 和 Ollama 构建了一个语言模型应用，并利用 dubbogo 实现了一个高效的流式 RPC 服务。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和实践这些技术栈的应用场景。

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