Model muka yang memeluk dengan contoh AI dan Ollama Spring

Model muka yang memeluk dengan Spring AI dan Ollama Contoh

Bahagian ini menunjukkan contoh konseptual untuk mengintegrasikan model muka yang memeluk ke dalam aplikasi AI Spring menggunakan Ollama untuk digunakan. Kami akan memberi tumpuan kepada tugas analisis sentimen menggunakan model pra-terlatih dari memeluk hab model Face. Contoh ini tidak akan termasuk kod runnable, kerana ia memerlukan konfigurasi dan kebergantungan tertentu, tetapi ia menggariskan proses. Muat turun fail berat dan fail konfigurasi. Ini melibatkan mewujudkan fail konfigurasi Ollama yang menentukan lokasi model, kebergantungan (mis., Perpustakaan Transformers), dan sumber yang diperlukan (CPU, RAM). Ollama mengendalikan kontena dan penempatan, menjadikan model boleh diakses melalui API. API Ollama menyediakan titik akhir untuk menghantar teks untuk analisis sentimen dan menerima ramalan. Pengawal ini akan menerima input pengguna (teks), menghantarnya ke titik akhir API Ollama, dan menerima ramalan sentimen (mis., Positif, negatif, neutral). Aplikasi musim bunga akan mengendalikan penghalaan permintaan, pengesahan input, dan logik perniagaan yang berpotensi di sekitar hasil analisis sentimen. Hasil yang diproses kemudian dikembalikan kepada pengguna.

1. Pengurusan Ketergantungan: Tambah kebergantungan yang diperlukan untuk Projek Spring pom.xml anda (jika menggunakan maven) atau build.gradle (jika menggunakan gred). Ini termasuk perpustakaan transformers dari muka yang memeluk dan mana-mana perpustakaan yang diperlukan (mis., Untuk permintaan HTTP untuk berkomunikasi dengan model yang digunakan). Ini mungkin melibatkan memuat turun model jika ia belum hadir di dalam negara. Pertimbangkan menggunakan mekanisme caching yang sesuai untuk mengelakkan muat turun yang berlebihan. Pelanggan ini akan menghantar permintaan ke API dengan data input dan menerima ramalan. Perpustakaan seperti
atau
2. pada musim bunga boleh digunakan untuk ini. Ini memerlukan menguruskan kitaran hayat model dan memastikan sumber yang mencukupi tersedia. Untuk menguruskan isu -isu yang berpotensi seperti kesilapan rangkaian apabila berkomunikasi dengan model jauh atau pengecualian semasa kesimpulan model. Titik akhir ini akan menerima data input, memprosesnya menggunakan model muka yang memeluk, dan mengembalikan hasilnya.
   • Penyebaran yang dipermudahkan: Ollama memudahkan proses penempatan dengan menghilangkan kerumitan kontena dan pengurusan infrastruktur. Anda menentukan fail konfigurasi, dan Ollama mengendalikan selebihnya. peruntukan lebih banyak sumber seperti yang diperlukan. kebolehulangan dengan menentukan persekitaran yang jelas dan konsisten untuk pelaksanaan model anda. Model Ollama yang digunakan dari jauh, latensi rangkaian boleh memberi kesan kepada prestasi. Penyelesaian termasuk mengoptimumkan komunikasi rangkaian, menggunakan mekanisme caching, dan mempertimbangkan strategi penempatan kelebihan. Memantau penggunaan sumber dan skala dengan sewajarnya. Pengendalian kesilapan yang betul dan pengesahan input adalah penting. Pembalakan dan pemantauan menyeluruh adalah penting. Gunakan keupayaan pembalakan Ollama untuk menjejaki pelaksanaan model. Pemisahan yang jelas mengenai kebimbangan antara aplikasi Spring dan model yang dikerahkan oleh Ollama juga dapat memudahkan pembangunan dan debugging. Memilih model yang betul dan mengoptimumkan proses kesimpulan dapat meningkatkan prestasi keseluruhan dan mengurangkan latensi.

Atas ialah kandungan terperinci Model muka yang memeluk dengan contoh AI dan Ollama Spring. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!