springboot接入离线ai
时间: 2025-01-24 08:25:30 浏览: 69
### Spring Boot 离线 AI 功能集成
#### 创建Spring Boot项目并引入依赖项
为了在Spring Boot项目中集成离线AI功能,首先需要创建一个新的Spring Boot项目,并添加必要的依赖项。对于与AI相关的操作,通常会涉及到`spring-ai-alibaba`库以及其他机器学习框架的支持。
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.spring.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-ai-alibaba</artifactId>
<version>x.x.x</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>
<!-- 如果使用TensorFlow或其他特定的ML框架, 添加相应的starter -->
```
#### 加载本地AI模型
当应用程序启动时,可以配置它自动加载预训练好的AI模型到内存中以便后续调用。通过定义一个自定义bean,在应用初始化阶段完成这项工作[^1]。
```java
@Configuration
public class AiConfig {
@Bean
public Model loadModel() throws Exception {
// 假设这里有一个方法可以从文件系统读取模型数据
return new LocalModelLoader().loadModelFromFile("/path/to/local/model");
}
}
```
#### 实现服务接口用于执行推理任务
一旦模型被成功加载至内存之后,则可通过编写业务逻辑代码来处理来自客户端请求的数据输入,并利用已加载的模型来进行预测分析。
```java
@RestController
@RequestMapping("/api/inference")
public class InferenceController {
private final Model model;
public InferenceController(Model model) {
this.model = model;
}
@PostMapping(value="/predict", consumes="application/json", produces="application/json")
ResponseEntity<PredictionResult> predict(@RequestBody InputData inputData){
PredictionResult result = model.predict(inputData);
return ResponseEntity.ok(result);
}
}
```
上述例子展示了如何构建RESTful API端点以接收JSON格式的输入参数并通过调用内部model对象的方法返回预测结果给前端使用者[^2]。
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