Ollama + Spring Boot REST API로 로컬 LLM 실행하기 (2026)
요약
Ollama와 Spring Boot를 사용하여 비용 부담 없이 로컬 환경에서 LLM을 실행하는 방법을 설명합니다. Spring AI 스타터를 활용해 기존 OpenAI 기반 코드를 최소한의 변경으로 로컬 모델로 전환하는 튜토리얼입니다.
핵심 포인트
- Ollama를 활용한 로컬 LLM 환경 구축 방법
- Spring AI 스타터를 이용한 의존성 교체
- OpenAI API 비용 절감 및 에어갭 환경 활용 가능
- Llama 3.2 모델을 활용한 REST API 구현
Canonical URL: munonye.com에서 재게시되었습니다. 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
이 Ollama Spring Boot 튜토리얼은 OpenAI 비용 없이 **로컬 LLM (Local LLMs)**을 실행합니다. 이는 개발 및 에어갭 (air-gapped) 환경에 이상적입니다. AI 개발자 튜토리얼 (AI Developer Tutorials)의 일부입니다.
Ollama 설치
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.2
ollama serve
Spring 설정
OpenAI 스타터 (starter)를 다음으로 교체하세요:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
...
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=llama3.2
여러분의 M7-A ChatController는 변경 없이 그대로 작동합니다.
다음 단계: 채팅 상태를 위한 Angular signals (M10-B)
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기