express 如何调用ollama 暴露API

在本篇博文中，我将详细阐述如何在 Express 框架中调用 Ollama 所暴露的 API。针对这一过程，我们将层层分析，从问题背景到根因分析，再到解决方案和验证测试，最后提出预防优化的策略，力求为读者提供一个全面且实用的技术参考。

问题背景

在现代应用开发中，服务之间的互通性显得尤为重要。特别是当我们需要集成机器学习模型时，使用能够提供 RESTful API 的工具变得极为便捷。Ollama 作为一个现代的模型部署平台，能够将机器学习模型以 API 的形式暴露出来。而 Express，作为一个广泛使用的 Node.js Web 框架，为我们提供了快速构建 API 的能力。

一般情况下，我需要通过 Express 服务器调用 Ollama 的 API，以便进行模型推理。以下是我对于这一流程的视觉化表示：

flowchart TD
    A[启动 Express 服务器] --> B[发送请求到 Ollama API]
    B --> C{检查 API 响应}
    C -->|成功| D[返回结果]
    C -->|失败| E[处理错误]

在这个流程中，我们首先启动一个 Express 服务器，随后发送请求到 Ollama 的 API。根据 API 的响应，我们可以处理相关的结果或错误。

错误现象

在整合过程中，我遭遇了一些异常现象，表现如下：

当我尝试通过 Express 访问 Ollama API 时，常常收到如下错误响应：

{
  "error": {
    "code": 404,
    "message": "The endpoint does not exist"
  }
}

这些错误主要发生在我们连接 Ollama API 时，这使得模型推理无法进行。

根因分析

经过排查，我发现造成这些错误的主要原因与网络配置及 API 调用方式设计存在缺陷。在技术层面上，我分析了以下几点：

1. 网络请求配置：由于 CORS（跨域资源共享）问题，HTTP 请求未能成功发送到 Ollama API。
2. API 路径错误：请求的 URL 可能存在拼写错误，导致 404 错误。
3. 未处理异常：未能正确捕获并处理 API 返回的异常。

以下是描述系统架构的组件图，包括故障点定位：

classDiagram
    class Express {
        +start()
        +callOllamaAPI()
    }
    class OllamaAPI {
        +predict()
    }
    class ErrorHandler {
        +handleError()
    }
    Express --> OllamaAPI : "call"
    Express --> ErrorHandler : "error handling"

公式描述 API 的调用逻辑为：

[ response = \begin{cases} \text{valid response} & \text{if request is successful} \ \text{error} & \text{if request fails} \end{cases} ]

解决方案

为了解决上述问题，我制定了一个分步操作指南，以确保能够顺利调用 Ollama 的 API：

1. 配置 CORS：在 Express 应用中添加正确的 CORS 头信息。
2. 确认 API URL：仔细检查 API 的路径，确保请求 URL 的正确性。
3. 异常处理：为 API 调用添加有效的错误捕获机制，避免未处理的异常导致混乱。

以下是涉及各类的实现代码示例：

Bash 脚本

# 启动 Express 服务器
npm start

Python 示例

import requests

response = requests.get("http://ollama/api/v1/predict")
if response.status_code == 200:
    print(response.json())
else:
    print("Error:", response.status_code)

Java 示例

import org.springframework.web.client.RestTemplate;

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity("http://ollama/api/v1/predict", String.class);
if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
    System.out.println(response.getBody());
} else {
    System.out.println("Error: " + response.getStatusCode());
}

修复流程的示意图如下：

flowchart TD
    A[检查 CORS 配置] --> B[确认 API URL]
    B --> C{测试 API}
    C -->|通过| D[成功调用]
    C -->|失败| E[记录错误日志]

验证测试

为确保修复措施的有效性，我使用 JMeter 进行了单元测试，以对 API 的稳定性和性能进行检查。以下是测试用例的基本描述：

Thread Group: Launch API Call
    HTTP Request:
        - Method: GET
        - URL: http://ollama/api/v1/predict
    Response Assertion:
        - Field: Response Code
        - Pattern: 200

通过对比 QPS（每秒请求数）和延迟，我记录了以下结果：

预防优化

在优化设计方面，我采取了一些措施，以降低未来发生类似问题的可能性。以下是工具链的对比：

为了实现基础设施即代码（IaC），我采用了 Terraform 进行环境配置：

resource "aws_instance" "app" {
  ami           = "ami-12345678"
  instance_type = "t2.micro"
  tags = {
    Name = "Ollama API Server"
  }
}

通过这一系列的步骤，我成功将 Express 与 Ollama API 连接并完成了模型推理的调用。此外，确保未来能够稳定运行也是我重点关注的目标。