通过上述步骤，你可以在Java应用程序中无缝集成基于Ollama的本地大型语言模型，为你的项目增添强大的自然语言处理能力。随着Ollama及其支持的模型不断更新，持续探索和优化模型调用策略，将能进一步提升应用性能和用户体验。

今天我们就介绍在离线的环境中如何在Linux操作系统上搭建基于基于ollama进行本地化大模型部署。

当我们安装完成DB-GTP以后，我们就可以对该功能进行使用，本文以Chat Excel功能未示例，介绍DB-GPT的强大功能。

在快速迭代的软件开发环境中，高效、准确的代码生成和语言处理能力成为了提升开发效率的关键因素。本文档旨在介绍如何结合AutoGen Studio与语聚AI API，实现智能化的代码自动生成与自然语言处理功能，从而加速项目开发周期，提高代码质量。AutoGen Studio是一款强大的代码自动生成工具，它通过预定义的模板和配置，能够根据用户需求自动生成高质量的代码片段或整个应用程序框架。该工具支持多种

随着自然语言处理技术的飞速发展，基于大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的应用越来越广泛。本指南旨在介绍如何利用AutoGen Studio、litellm和ollama这三大工具，高效构建并部署具备高级对话能力的多智能体系统。通过整合这些工具，开发者能够轻松地在本地环境中搭建起功能强大、灵活且可定制的大型语言模型应用。

通过在VSCode中集成Ollama插件，开发者和研究者能够以更加高效和便捷的方式利用本地部署的大规模语言模型进行文本生成、创意探索或原型测试。随着技术的不断进步，未来可期待更多高级特性的加入，进一步提升用户体验和生产力。请持续关注插件的更新和Ollama项目的最新动态，以充分利用这一强大的开发工具组合。

Qwen是阿里云推出的一款超大规模语言模型，其强大的自然语言处理能力使其成为开发智能应用的热门选择。本文将指导你如何使用Java通过HTTP方式调用Qwen的OpenAI接口，实现文本生成、问答等高级功能。我们在使用spring ai的发现，java要求的版本是java 17，但是我们很多时候可能当前电脑安装的java 版本是8，所以我们可以通过http协议的方式进行大模型接口调用。

在深度学习和自然语言处理领域，大模型的应用日益广泛，它们能够处理更复杂、更精细的任务，但同时也带来了计算资源和内存占用的挑战。为了有效利用资源并实时响应用户请求，流式调用成为了一种重要的技术手段。本文将分为两部分，分别介绍纯后端版本和前后端结合版本的流式调用实现方法。

第一步：我们登录第二步：点击界面上查看我的API-KEY第三步：在跳出来的界面中，点击创建API-KEY第四步：在跳出来的界面中，在描述中输入“test”，然后点击确定第五步：我们可以看到我们创建的API-KEY至此，我们创建完成API-KEY。

吞吐量控制器并不直接控制系统的吞吐量，而是控制其下挂载的采样器（Sampler）或控制器的执行比例或次数。这使得测试人员能够根据业务需求，为不同的请求分配不同的执行权重，从而模拟复杂多变的真实用户访问模式。吞吐量控制器是JMeter中一个强大且灵活的工具，通过精确控制请求的执行频次，能够帮助构建更加贴近现实的性能测试场景。正确利用这一特性，可以显著提升测试的准确性和效率，更好地评估系统的性能瓶颈与