哪吒驾到：Java开发者的本地LLM推理新英雄——Jlama
哪吒驾到：Java开发者的本地LLM推理新英雄——Jlama
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在《哪吒2》电影热映的当下，英雄形象再次深入人心。而在 Java 开发的世界中，也有一位“英雄”悄然登场——Jlama。正如哪吒以无畏的勇气挑战传统命运，Jlama 也在突破外部依赖的束缚，带来了一种全新的本地大语言模型（LLM）推理解决方案。
Jlama 简介
Jlama 是一款专门为 Java 生态量身定制的开源 LLM 推理引擎。它如同哪吒那般独具慧眼，不畏传统束缚，允许开发者直接在 Java 应用中运行 LLM 推理任务，而无需依赖如 ollama 或 vllm 等外部服务。这意味着数据处理和模型推理可以更加高效、安全地在本地实现。
核心亮点：
- 多模型支持就像哪吒拥有变化多端的神通，Jlama 同时支持 Gemma、Llama、Mistral、Mixtral、Qwen2 等多种主流模型。
- 高性能运算基于 Java 20+ 和 Vector API，Jlama 提供了媲美哪吒火尖枪般的迅捷响应，确保推理过程高效稳定。
- 轻松集成无论是通过命令行还是在 Java 项目中引用，Jlama 都能快速上手，让开发者像获得一件神兵利器般轻松构建智能应用。
快速上手指南
1. 通过命令行使用
首先，安装 jbang 以便快速运行 Jlama：
curl -Ls https://sh.jbang.dev | bash -s - app setup然后，安装 Jlama CLI 工具：
jbang app install --force jlama@tjake运行模型（支持 Web UI）：
jlama restapi tjake/Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4 --auto-download2. 在 Java 项目中集成
在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：
<dependency>
<groupId>com.github.tjake</groupId>
<artifactId>jlama-core</artifactId>
<version>${jlama.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.tjake</groupId>
<artifactId>jlama-native</artifactId>
<classifier>${os.detected.name}-${os.detected.arch}</classifier>
<version>${jlama.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j</artifactId>
<version>1.0.0-beta1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-jlama</artifactId>
<version>1.0.0-beta1</version>
</dependency>代码示例
下面展示如何利用 Jlama 构建一个简单的对话模型，就像哪吒在战场上一呼百应：
ChatLanguageModel model = JlamaChatModel.builder()
.modelName("tjake/Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4")
.temperature(0.7f)
.build();
ChatResponse response = model.chat(
UserMessage.from("Help me write a java version of the palindromic algorithm")
);
System.out.println("\n" + response.aiMessage().text());运行日志示例
运行 Jlama 时，控制台可能会输出类似以下的日志信息：
INFO c.g.tjake.jlama.util.HttpSupport - Downloaded file: /Users/lengleng/.jlama/models/tjake_Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4/config.json
INFO c.g.tjake.jlama.util.HttpSupport - Downloading file: /Users/lengleng/.jlama/models/tjake_Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4/model.safetensors
WARNING: Using incubator modules: jdk.incubator.vector
INFO c.g.t.j.t.o.TensorOperationsProvider - Using Native SIMD Operations (OffHeap)
INFO c.g.tjake.jlama.model.AbstractModel - Model type = Q4, Working memory type = F32, Quantized memory type = I8重要说明
- Jlama 需要从 Hugging Face 下载模型文件（可能需要科学上网）。
- 如果下载失败，可手动下载后放入
~/.jlama/models目录。 - 由于 Jlama 依赖
jdk.incubator.vector模块，运行时需启用相关参数：
--add-modules=jdk.incubator.vector
--enable-native-access=ALL-UNNAMED
--enable-preview在当今 Java 生态系统中，整合大语言模型（LLM）仍然是一个挑战，而 Jlama 的出现极大地简化了这一过程。Jlama 作为一款专门为 Java 设计的开源 LLM 推理引擎，不仅提供了本地化推理能力，还支持多个主流模型，使开发者可以在无须依赖外部 API 的情况下运行 LLM 任务。
目前，Jlama 主要适用于小型模型，并且在边缘计算和本地推理场景中表现突出。其优势在于高性能推理、对 Java 20+ 的良好兼容性，以及对 jdk.incubator.vector 模块的优化支持。这些特性使得 Jlama 成为 Java 生态中较为高效的 LLM 解决方案之一。
此外，Jlama 提供了 CLI 工具和 Java API，开发者可以通过简单的命令行操作或 Java 代码轻松集成该工具。通过结合 LangChain4j，Jlama 还能实现更高级的 AI 交互功能，例如复杂的对话推理和自定义模型调用。
尽管 Jlama 目前主要面向小规模模型应用，但其发展潜力巨大。未来，随着更大规模模型的支持和进一步的优化，Jlama 有望在 Java 领域占据更加重要的地位。无论是企业级 AI 解决方案，还是个性化智能应用，Jlama 都能提供可靠的 LLM 推理能力，是 Java 开发者值得关注和深入探索的项目。
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