lm studio模型本地化部署 使用springboot调用

好的，下面为你详细介绍如何将LM Studio模型进行本地化部署，并通过Spring Boot应用程序调用。 ### LM Studio 模型本地化部署及 Spring Boot 调用 #### 一、准备工作 1. **环境搭建** - 确保已经安装了Python环境以及必要的依赖库（如`transformers`, `torch`等），用于加载和运行LM Studio训练出的语言模型。 - 安装Java开发工具包(JDK)，并配置好Maven项目结构以便构建基于Spring Boot的应用程序。 2. **获取预训练或自定义训练后的LM Studio模型文件**，通常包括权重参数(`model.bin`)和其他配置信息(例如词汇表)。 #### 二、模型服务端部署 为了方便远程调用，可以先创建一个简单的Flask服务器来托管我们的语言处理API： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer app = Flask(__name__) # 加载模型与分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_model") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("path_to_your_model") @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json.get('text') # 对文本编码成tokens inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) predictions = outputs.logits.softmax(dim=-1).tolist() return jsonify({'prediction':predictions}) if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 保存上述代码至`app.py`并在命令行启动该应用:`flask run --host=0.0.0.0`. #### 三、客户端-Spring Boot集成 接下来我们可以在另一个机器上或者同一台机器的不同进程中设置Spring Boot工程去请求这个HTTP API接口完成推理任务。 ##### Maven依赖添加 首先，在pom.xml里加入所需的Httpclient支持: ```xml <dependencies> <!-- 其他已有依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.5.13</version> </dependency> </dependencies> ``` ##### 编写Controller层控制逻辑 然后编写相应的控制器函数发起RESTful请求给之前提到的服务端点来进行预测操作。 ```java @RestController @RequestMapping("/api/lmstudio") public class LmStudioController { private static final String ML_SERVICE_URL = "http://localhost:8080/predict"; @PostMapping(value="/classify", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE) public ResponseEntity<Map<String,Object>> classifyText(@RequestBody Map<String,String> payload){ // 构造HttpPost实体对象 HttpPost httpPost = new HttpPost(ML_SERVICE_URL); try { // 设置post内容类型为application/json;charset=UTF-8. StringEntity entity=new StringEntity(JSON.toJSONString(payload),"utf-8"); entity.setContentType("application/json;charset=UTF-8"); httpPost.setEntity(entity); CloseableHttpClient httpClient = HttpClientBuilder.create().build(); HttpResponse response=httpClient.execute(httpPost); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); JsonNode jsonResult=mapper.readTree(EntityUtils.toString(response.getEntity())); HashMap<String,Object> resultMap=(HashMap)mapper.convertValue(jsonResult,Map.class); return ResponseEntity.ok(resultMap); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e.getMessage(),e); } } } ``` 以上即完成了从模型准备到部署再到前端应用调用的基本流程说明。如果你有任何疑问或是遇到了困难，请随时告诉我！