ollama环境变量配置

OLLAMA_MODELS：模型文件存放目录，默认目录为当前用户目录（Windows 目录：C:\Users%username%.ollama\models，MacOS 目录：~/.ollama/models，Linux 目录：/usr/share/ollama/.ollama/models），如果是 Windows 系统建议修改（如：D:\OllamaModels），避免 C 盘空间吃紧

OLLAMA_HOST：Ollama 服务监听的网络地址，默认为127.0.0.1，如果允许其他电脑访问 Ollama（如：局域网中的其他电脑），建议设置成0.0.0.0，从而允许其他网络访问

OLLAMA_PORT：Ollama 服务监听的默认端口，默认为11434，如果端口有冲突，可以修改设置成其他端口（如：8080等）

OLLAMA_ORIGINS：HTTP 客户端请求来源，半角逗号分隔列表，若本地使用无严格要求，可以设置成星号，代表不受限制

OLLAMA_KEEP_ALIVE：大模型加载到内存中后的存活时间，默认为5m即 5 分钟（如：纯数字如 300 代表 300 秒，0 代表处理请求响应后立即卸载模型，任何负数则表示一直存活）；我们可设置成24h，即模型在内存中保持 24 小时，提高访问速度

OLLAMA_NUM_PARALLEL：请求处理并发数量，默认为1，即单并发串行处理请求，可根据实际情况进行调整

OLLAMA_MAX_QUEUE：请求队列长度，默认值为512，可以根据情况设置，超过队列长度请求被抛弃

OLLAMA_DEBUG：输出 Debug 日志标识，应用研发阶段可以设置成1，即输出详细日志信息，便于排查问题

OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：最多同时加载到内存中模型的数量，默认为1，即只能有 1 个模型在内存中

1、docker运行ollama容器

docker run -d --gpus=all -e OLLAMA_NUM_PARALLEL=4 -e OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1 -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

2、进入ollama容器执行以下命令进行大模型下载，具体可以参考ollama可下载的模型library，本次选用qwen2:7b做为知识库的模型。

ollama run qwen2:7b

Ollama 客户端：Java API 应用（SpringBoot 应用）

我们也可以把 Ollama 集成到 SpringBoot 应用中，只需要以下简单 3 步即可：

1、在总pom.xml中新增 SpringBoot Starter 依赖：

<dependency>
  <groupId>io.springboot.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
</dependency>

2、在 SpringBoot 配置文件application.properties中增加 Ollama 配置信息：

server.port=8088
spring.application.name=NTopicBootX
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=qwen:0.5b

配置文件指定了 Ollama API 地址和端口，同时指定了默认模型qwen:0.5b（注意：模型需要在本地已经存在）

3、使用OllamaChatClient进行文字生成或者对话：

import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatClient;
import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class OllamaClientController {

    @Autowired
    @Qualifier("ollamaChatClient")
    private OllamaChatClient ollamaChatClient;

    /**
     * http://localhost:8088/ollama/chat/v1?msg=天空为什么是蓝色的？
     */
    @GetMapping("/ollama/chat/v1")
    public String ollamaChat(@RequestParam String msg) {
        return this.ollamaChatClient.call(msg);
    }

    /**
     * http://localhost:8088/ollama/chat/v2?msg=人为什么要不断的追求卓越？
     */
    @GetMapping("/ollama/chat/v2")
    public Object ollamaChatV2(@RequestParam String msg) {
        Prompt prompt = new Prompt(msg);
        ChatResponse chatResponse = ollamaChatClient.call(prompt);
        return chatResponse;
    }

    /**
     * http://localhost:8088/ollama/chat/v3?msg=你认为老牛同学的文章如何？
     */
    @GetMapping("/ollama/chat/v3")
    public Object ollamaChatV3(@RequestParam String msg) {
        Prompt prompt = new Prompt(
                msg,
                OllamaOptions.create()
                        .withModel("qwen:0.5b")
                        .withTemperature(0.4F));
        ChatResponse chatResponse = ollamaChatClient.call(prompt);
        return chatResponse.getResult().getOutput().getContent();
    }
}