你可以通过Java调用Python模型的方法有很多种。下面是其中两种常见的方法：

使用Python的HTTP服务：你可以在Python中启动一个HTTP服务，将Java Web应用作为客户端发送请求给该服务，然后Python服务调用深度学习模型进行推理，并将结果返回给Java应用。这种方法适用于Java和Python之间的通信，但需要考虑到性能和安全性。

使用Java的Jython库：Jython是一个Java实现的Python解释器，你可以在Java代码中直接调用Python代码。通过这种方式，你可以直接在Java中加载和执行Python模型。这种方法简化了Java和Python之间的通信，但需要在Java中嵌入Python解释器。

下面是使用HTTP服务的示例代码：

Python端：

python

from flask import Flask, request, jsonify
import your_model_library

app = Flask(name)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json # 接收Java发送的数据
result = your_model_library.predict(data) # 使用模型进行推理
return jsonify(result) # 返回预测结果

if name == 'main':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000) # 在5000端口上启动HTTP服务
Java端：

java

import java.io.OutputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.Scanner;

public class JavaClient {
public static void main(String[] args) {
try {
// 创建HTTP连接
URL url = new URL("http://localhost:5000/predict");
HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
connection.setRequestMethod("POST");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
connection.setDoOutput(true);

        // 发送数据
        String data = "{\"feature\": [1, 2, 3]}"; // 示例数据
        OutputStream outputStream = connection.getOutputStream();
        outputStream.write(data.getBytes());
        outputStream.flush();

        // 接收响应
        Scanner scanner = new Scanner(connection.getInputStream());
        StringBuilder response = new StringBuilder();
        while (scanner.hasNextLine()) {
            response.append(scanner.nextLine());
        }
        scanner.close();

        // 处理响应
        System.out.println("Response: " + response.toString());

    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

}
这是一个简单的示例，你需要根据你的实际情况进行修改和扩展。请确保在实际生产环境中考虑到性能、安全性和错误处理等方面的问题。