本地部署 Llama 3.1：Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南

本文介绍如何使用 Ollama 在本地部署 Llama 3.1:8B 模型，并通过 OpenWeb UI 和 Spring AI 来增强模型交互体验和简化 API 的调用过程。

Ollama

Ollama 是一个开源的大语言模型服务工具，旨在简化大模型的本地部署和运行过程。用户只需要输入一行命令（如： ollama run llama3.1 ），即可在本地硬件环境中部署和使用大语言模型。Ollama 还提供了 REST API 接口，下文中会介绍如何使用 Spring AI 集成 Ollama，实现与大模型 API 接口的交互。

Ollama 支持下载 Llama、Gemma、qwen 和 glm4 等多种主流大语言模型和代码语言模型，我们可以在 官网 查看 Ollama 支持的所有模型及其相关信息和使用命令。 本机运行 7B 参数量的模型至少需要 8GB 内存，运行 13B 参数量的模型至少需要 16GB 内存，运行 33B 参数量的模型至少需要 32GB 内存。

模型	参数	大小	使用命令
Llama 3.1	8B	4.7GB	ollama run llama3.1
Llama 3.1	70B	40GB	ollama run llama3.1:70b
Llama 3.1	405B	231GB	ollama run llama3.1:405b
Gemma 2	9B	5.5GB	ollama run gemma2
Gemma 2	27B	16GB	ollama run gemma2:27b
qwen2	7B	4.4GB	ollama run qwen2
qwen2	72B	41GB	ollama run qwen2:72b
glm4	9B	5.5GB	ollama run glm4

下载

访问 Ollama 官网，选择操作系统，然后点击 download 按钮进行下载。操作系统要求 MacOS 11 和 Windows 10 及以上版本。下载完成后的 Ollama 其实是一个命令行工具，我们可以直接在终端中使用 Ollama。（执行 ollama --help 可查看 Ollama 提供的的命令）

部署 Llama 3.1

在终端中执行命令 ollama run llama3.1 ，即可下载 Llama3.1:8B 模型。模型下载完成后，会自动启动大模型，进入命令行交互模式，直接输入指令，就可以和模型进行对话了。

通过 Ollama，我们轻松的实现了本地大模型的部署和命令行式的交互，但是为了更好的使用大模型，以及对大模型进行管理和配置等方面的需求，就需要借助 Ollama 社区中一些强大的工具了，其中代表性的工具之一是 OpenWeb UI（之前称为 Ollama WebUI）。

OpenWeb UI

OpenWeb UI 是一个功能丰富且易于使用的大模型管理工具，它为用户提供了一个直观的图形化界面，以及广泛的功能和灵活的配置选项。

• 方便部署：使用 Docker 实现简单快捷的部署。
• 用户友好的页面：国际化多语言支持，提供多种主题样式，响应式设计，模型参数、Prompt 等便捷配置。
• 功能丰富：本地 RAG 支持，Web 浏览功能（可以在对话中访问网站），语音交互等。
• API 支持：支持 OpenAI API 和其他兼容 API。
• 多模型支持：支持同时管理和操作多个大语言模型。

下载

部署 OpenWeb UI 需要使用 Docker 环境，我本机的 Docker 版本是 24.0.2。OpenWeb UI 提供了集成 Ollama 的部署方式， 因为 Ollama 已经下载到我本机上了，所以只需要执行以下命令即可完成部署。

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

容器启动成功后，可以访问 3000 端口，查看页面。首次登陆需要先填写邮箱和密码注册账号。登陆进来后，可以看到，OpenWeb UI 已经自动加载到了我们本地部署的 Llama3.1 模型。

在模型编辑页面，我们可以修改模型的配置参数和 Prompt 等信息，并利用 Document 和 Tools 等工具来增强模型的能力和使用体验。

Spring AI

Spring AI 是 Spring 生态里人工智能方向的应用框架，它提供了与各种大语言模型交互的高级抽象接口，极大地简化了Java 人工智能应用程序的开发过程，让 Java 开发者也能够开发 AI 应用。

接下来将详细介绍 Spring AI 的使用流程，以及如何调用 Ollama 的 API 接口，与我们本地的 Llama 3.1 进行交互。

集成 Ollama

1. 创建一个新的 Spring Boot 项目，版本要求 Spring Boot 3 + JDK 17。
2. 引入 Spring AI + Ollama 依赖。

<?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>com.cleaner</groupId>
    <artifactId>culture-ai</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>Cleaner-ai</name>
    <description>culture-ai</description>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- ollama -->
        <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-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
        <!-- spring ai -->
            <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>
        <!-- spring ai -->
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
    </repositories>

</project>

3. 编写 application.yaml 配置文件，添加 Ollama 的相关配置。

server:
  port: 8888
spring:
  application:
    name: Cleaner-AI
  ai:
    ollama:
      # ollama API Server 地址
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        enabled: true
        # 使用的模型名称
        model:
          llama3.1:8b
        options:
          temperature: 0.7

4. 编写接口。

package com.cleaner.ai.controller;

import jakarta.annotation.Resource;
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.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
@RequestMapping("/ollama")
public class OllamaController {


    @Resource
    private OllamaChatModel ollamaChatModel;


    /**
     * 流式对话
     *
     * @param message 用户指令
     * @return
     */
    @GetMapping("/streamChat")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam("message") String message) {
        message = "请使用中文简体回答：" + message;
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return ollamaChatModel.stream(prompt);
    }

    /**
     * 普通对话
     * @param message   用户指令
     * @return
     */
    @GetMapping("/chat")
    public String generate(@RequestParam("message") String message) {
        message = "请使用中文简体回答：" + message;
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        ChatResponse chatResponse = ollamaChatModel.call(prompt);
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getContent();
        System.out.println("content = " + content);
        return chatResponse.toString();
    }
}

5. 调用接口，可以看到 API 接口调用成功。（8B 模型生成的回答内容还是比较有限）

总结

本地部署的大模型可以脱离网络离线使用，但是要达到实际使用的要求，还需要对模型进行细致化的配置，当然部署模型的参数量越大，使用效果会更好，但也要考虑本机电脑的配置限制。对于学习了解大模型及其相关的技术知识而言，在条件允许的情况下，本机部署确实是一个不错的选择。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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