探索 Google Gemma 3 多模态语言模型的本地部署与 Java 调用实战;Spring Boot 集成多模态 AI 的完整代码示例
# 下载并安装 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 启动服务 ollama serve
# 拉取 27B 参数版本 ollama pull gemma3:27b # 或拉取较小的版本 ollama pull gemma3:2b
lengleng@huawei ~ ollama run gemma3:27b >>> 请问tes 赢了吗? /Users/lengleng/Downloads/lol.png Added image '/Users/lengleng/Downloads/lol.png' 从图片上可以看出,TES 以 0:3 输给了 HLE。所以 TES 没有赢。 >>> 这场比赛的时间是? 根据图片显示,比赛时间是 03-15 17:00。 也就是3月15日 17点。
<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0-beta2</version> </dependency>
langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=local-ollama langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=gemma3:27b langchain4j.open-ai.chat-model.base-url=http://localhost:11434/v1
@Autowired private ChatLanguageModel chatLanguageModel; @Test void contextLoads() throws IOException { // 加载图片文件 File file = new File("/Users/lengleng/Downloads/lol.png"); // 将图片转换为 Base64 编码 String image = Base64.getEncoder().encodeToString(Files.readAllBytes(file.toPath())); // 创建包含文本和图像的用户消息 UserMessage userMessage = UserMessage.from( TextContent.from("请问 tes 赢了吗?"), ImageContent.from(image, MediaType.IMAGE_PNG_VALUE)); // 发送请求并获取响应 ChatResponse chatResponse = chatLanguageModel.chat(userMessage); // 输出模型回复 System.out.println(chatResponse.content().text()); }