ollama

Spring Boot 深度集成 Ollama 指南：从聊天模型配置到生产级应用开发在人工智能应用开发中，大语言模型（LLM）的本地化部署需求日益增长。Ollama 作为开源的本地LLM运行平台，支持Mistral、LLaMA等主流模型，并提供与OpenAI兼容的API接口，而 Spring AI 则为Java开发者提供了便捷的集成工具链。本文将结合Spring Boot框架，详细讲解如何通过Spring AI实现Ollama聊天模型的全生命周期管理，涵盖基础配置、高级功能开发及生产环境优化，帮助开发者构建高效、可控的本地化智能应用。

ollama list模型列表获取接口代码

纠结哥_Shrek

ollama+open-webui搭建可视化大模型聊天ollama官网: Ollama官网下载地址：Download Ollama on Windowsgithub下载地址：https://github.com/ollama/ollama/releases

解决RAGFlow部署中镜像源拉取的问题Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/ ": context deadline exceeded

Python结合ollama和stramlit开发聊天机器人运行应用：如果运行不成功，可以带上Python版本运行浏览器会自动打开 http://localhost:8501 显示应用。

小胡说人工智能

深度剖析：Dify+Sanic+Vue+ECharts 搭建 Text2SQL 项目 sanic-web 的 Debug 实战项目地址：https://github.com/apconw/sanic-web一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目(Large Model Data Assistant) 支持DeepSeek/Qwen2.5等大模型基于 Dify 、Ollama&Vllm、Sanic 和 Text2SQL 📊 等技术构建的一站式大模型应用开发项目，采用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造现代UI。它支持通过 ECharts 📈 实现基于大模型的数据图形化问答，具备处理 CSV

EXO 可以将 Mac M4 和 Mac Air 连接起来，并通过 Ollama 运行 DeepSeek 模型EXO 可以将 Mac M4 和 Mac Air 连接起来，并通过 Ollama 运行 DeepSeek 模型。以下是具体实现方法：

我重来不说话

免费Ollama大模型集成系统——GolangOllama Free V2 的 Web 界面提供了丰富的交互功能，包括模型选择、图片上传、历史记录查看等。界面使用 Bootstrap 进行布局，结合 JavaScript 实现动态交互。

AI大模型学习十八、利用Dify+deepseekR1 +本地部署Stable Diffusion搭建 AI 图片生成应用最近在学习Dify工作流的一些玩法，下面将介绍一下Dify + Stable Diffusion实现文生图工作流的应用方法

小声读源码

【技巧】使用frpc点对点安全地内网穿透访问ollama服务回到目录在家里想访问单位强劲机器，但是单位机器只能单向访问互联网，互联网无法直接访问到这台机器。通过在云服务器、单位内网服务器、源端访问机器上，分别部署frpc，可以把内网的服务点对点暴露给需要访问的机器。本文字数2000+，阅读10分钟。

Spring AI 开发本地deepseek对话快速上手笔记Spring AI是一个旨在推进生成式人工智能应用程序发展的项目，Spring AI的核心目标是提供高度抽象化的组件，作为开发AI应用程序的基础，使得开发者能够以最少的代码改动便捷地交换和优化功能模块‌

如何通过http访问ollama接口1、修改Ollama服务配置文件执行命令增加配置完成后，需要重新加载：然后重启Ollama服务重启后可以使用http://ip:11434来访问服务。

【Ollama】docker离线部署Ollama+deepseek因为要做项目，实验室的服务器不联网，所以只能先打包一个基础的docker环境，然后再在实验室的服务器上进行解压和配置环境参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23377266873

在Window10 和 Ubuntu 24.04LTS 上 Ollama 在线或离线安装部署Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务框架，旨在通过轻量化、跨平台的设计，简化大模型在本地环境中的部署与应用。其基于 Go 语言开发，通过 Docker 容器化技术封装模型运行环境，提供类似命令行工具的交互体验（如 pull、run 等指令），支持用户在 Windows、Linux、macOS 甚至树莓派等设备上快速启动 qwen3、deepseek 等主流开源模型。

暮乘白帝过重山

Ollama 在本地分析文件夹中的文件使用 Ollama 在本地分析文件夹中的文件，通常需要结合模型的能力（如 LLaMA、CodeLLaMA 等）和文件预处理步骤。

基于Spring AI Alibaba + Spring Boot + Ollama搭建本地AI对话机器人APISpring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。

Ollama工具调用（Tool Calls）业务应用案例业务需求：用户通过聊天界面申请退货，模型需调用外部工具验证订单状态、触发退货流程，并返回处理结果。在请求中声明模型可调用的工具（函数）及其参数格式（JSON Schema）：

Ollama API 应用指南模型兼容性长上下文处理流式传输优化自定义模型集成通过此指南，可全面掌握 Ollama API 的核心功能，适用于开发聊天机器人、自动化脚本、语义分析等多种场景。

释放 Mac 存储空间：Ollama 模型迁移到外接 NVMe 磁盘在本地运行 Ollama 时，模型数据默认保存在 ~/.ollama/models。但对于 macOS 用户来说，苹果的存储是真的贵，真的是 Only Apple can do！！！所以就考虑存储外置的方案。