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Springboot 使用langchain4j 访问qwen2:7b模型

时间:2024-10-25 11:43:12浏览次数:7  
标签:langchain4j 7b qwen2 模型 dev version ollama String

一、模型部署

  1、官网下载Ollama:https://ollama.com,选择自己系统对应的安装包进行下载安装

 

  2、配置模型下载路径

    1、一般默认情况安装位置: Linux:/var/lib/ollama/models   Windows:C:\Usersx用户名>.o11ama\models

    2、windows 改变下载位置 环境变量--->系统环境变量--->添加变量名OLLMAM_MODELS 变量值:自定义的模型存储位置

        

    3、设置访问端口 添加变量 OLLAMA_HOST 变量值   :11434(默认端口)

        

    4、重启电脑后打开命令行输入 ollama -v 查看 ollama版本。有版本号说明安装成功

    5、部署启动模型,在ollama官网中,点击models,然后搜索qwen2,选择7b

    6、复制启动命令,然后打开命令面板点击粘贴,如果模型不存在将会进行下载,如果存在则直接可以提问

    启动: 

    下载::

    查看: 

  3、Springboot中测试模型

    1、添加依赖(版本根据自己项目来,我这里是 0.33.0

     <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency
    <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-embeddings</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>

    2、测试

package com.langchain4j;

import dev.langchain4j.model.ollama.OllamaChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;

import java.time.Duration;

public class OpenAiDemo1 {
    interface Assistant {
        @SystemMessage("请用英语回答")
        String chat(String userMessage);
    }
    static OllamaChatModel qwen = OllamaChatModel.builder()
            .baseUrl("http://127.0.0.1:11434")
            .modelName("qwen2:7b")
            .temperature(0d)
            .timeout(Duration.ofSeconds(30))
            .maxRetries(3)
            .logRequests(true)
            .logResponses(true)
            .build();

    public static void main(String[] args) {
        Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, qwen);
        String answer = assistant.chat("你好");
        System.out.println(answer);
    }
}

 

标签:langchain4j,7b,qwen2,模型,dev,version,ollama,String
From: https://www.cnblogs.com/liangyy09/p/18502205

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