Ollama+Open WebUI，windows部署一个本地AI

最新推荐文章于 2025-10-05 14:22:53 发布
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#docker #ai

在Ollama官网下载，点击DownLoad

下载完之后进行安装，配置环境变量，完成后打开CMD命令行工具测试

运行并下载模型

之后选择Open WebUI作为图形化界面

🚀 Getting Started | Open WebUI

 运行Docker命令

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main


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Windows搭建Docker+Ollama+Open-WebUI部署DeepSeek本地模型
CPUOS2010的博客
01-29 7261
本文将详细介绍如何在Windows系统上安装和使用Docker+Ollama+Open-WebUI，这三个强大的工具将帮助您轻松管理和运行大型语言模型DeepSeek。Ollama简化了模型的下载与部署，而Open-WebUI则提供了一个直观的图形用户界面，使用户能够更方便地与模型进行交互。
在本地部署AI大模型——Ollama+open-webui
fxxtsjs的博客
08-17 1447
近一段时间，大模型的热度有增无减，各大厂商纷纷发布了自己的大模型，但这些模型几乎都有个共同的特点，那就是需要联网使用，此时就会有一个疑问，能不能把厂商发布的这些大模型部署到本地自己的计算机上？那么只需将红框中的命令复制到docker里ollama容器的命令行中即可，默认大小是8b，我的笔记本是11代酷睿i7，16G内存大小运行8b的大模型正合适，运行完命令之后，再次刷新open-webui的页面，你会发现页面中出现了你下载的模型。，你可以找到你比较喜爱的厂商的大模型下载并使用了。
ollama本地模型使用openai的接口
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【代码】ollama使用openai的接口。
【打造你的全栈 AI 中控台】一文拆解 Open WebUI：从多模型聚合、RAG 引擎到未来 Agent 化的演进密码
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无论 Ollama / OpenAI / 自建兼容 API，都应符合：输入：messages[], model, temperature, tools(optional), stream=bool输出（流式）：delta(content/tool_calls/role) + usage 统计（结束时）它不是“再造一个聊天框”，而是 AI 应用编排与治理的“壳层”。五个关键支点：多模型抽象、可组合 RAG、工具/函数生态、配置持久化、观测与审计。
Windows里使用ollama本地大模型部署
m0_47333020的博客
05-14 2249
这里选open-webul为例，找到对应的github仓库，安装文档安装，这里选择docker安装。在ollama的github的介绍上面，有多个已经适配了ollama的web可以选择。如果想要远程调用ollama接口，那就需要次配置，如果只是本地访问，忽略。安装完成后验证是否成功，打开命令行输入ollama，有该指令即安装成功。ps: 如果已经打开了ollama，需要重启ollama才能生效！如果是外部访问，需要配置上面的第二条环境变量。如果是本地访问，直接调用11434端口即可。然后就可以发请求玩了。
Open WebUI
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-17 3389
一、关于 Open WebUI 👋 Open WebUI 的关键特性 ⭐ 🔗 也请查看 Open WebUI 社区！ 二、如何安装 🚀 1、通过 Python pip 安装 🐍 2、使用Docker快速入门 🐳 3、使用默认配置安装 4、仅用于 OpenAI API 的安装 5、使用 Bundled Ollama 支持安装 Open WebUI 5、其他安装方法 6、故障排除 Open WebUI：服务器连接错误 7、保持您的 Docker 安装更新 使用 Dev 分支 🌙
Open-WebUI
刘贤松的博客
10-15 6231
【代码】Open-WebUI。
ollama+open-webui，本地部署自己的大模型
web15085096641的博客
12-10 1万+
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离线部署大模型：ollama+deepseek+open-webui安装使用方法及常见问题解决.pdf
03-06
离线部署大模型的方法主要涉及ollama、deepseek和open-webui三个组件的安装和配置。ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，它可以帮助用户在本地机器上免费离线部署和运行大型语言模型，同时保证私有数据的隐私...
ollama + open webui 部署大模型
02-10
DeepSeek是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，其研发的产品主要围绕大模型，提供包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等多种应用场景。DeepSeek特别推出的推理模型DeepSeek-R1，是...
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【代码】[AI]Linux部署Ollama+Open-WebUi
大模型web服务部署—open-webui
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我们可以点击对话框的内容，选择文件上传，然后就可以让大模型基于上传文件的内容，做一些对话，这里我们主要让大模型总结一下这本书的主要内容，这其实也就是为什么我们要本地部署，不然我们也不能上传公司的文件，因为涉及泄密。这个项目提供了多种部署方式，这里我们使用docker 进行部署，如果你的web 服务和你的模型服务在同一个节点上，可以使用下面的命令。当上面的命令执行完成后，我们可以查看一下容器有没有起来，可以看到我们的容器已经成功起启动了。当然我们可以进入设置页面的模型菜单，可以选择下载模型或者删除模型。
本地部署大模型ollama+docker+open WebUI/Lobe Chat
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本篇基于windows环境下配置。
Open WebUI 是什么
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Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并内置了 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。
Open WebUI: The LLM Web UI Open WebUI，即 Ollama Web UI，是一款功能强大且灵活的工具
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Open WebUI（原名 Ollama WebUI）是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 Web 界面，旨在完全离线运行。它支持各种大型语言模型 (LLM) 运行器，使其成为部署和与语言模型交互的多功能工具。Open WebUI 提供了 ChatGPT 风格的界面，允许用户与运行语言模型的远程服务器聊天。此 Web UI 对于希望在本地或自托管环境中运行语言模型的用户特别有用，可确保数据隐私和控制。
Open WebUI-专为 LLM 设计的WEB管理工具
顺其自然~专栏
07-05 4041
你可以直接将文档加载到聊天中，或者毫不费力地将文件添加到你的文档库中，使用提示中的#命令轻松访问它们。：通过我们的国际化（i18n）支持，用你喜欢的语言体验Open WebUI。这项功能允许你直接将网络内容纳入你的对话中，增强你的互动的丰富性和深度。只有授权的个人才能访问你的Ollama，专属的模型创建/拉取权限保留给管理员。：通过调整参数（如温度）并定义你的系统提示，以将对话定制到你的特定偏好和需求，获得更深层次的控制。：无缝集成和定制各种兼容OpenAI的API，增强你的聊天互动的多功能性。
openwebui入门
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概括性理解openwebui
Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面
m0_74824845的博客
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Open WebUI 是一个仿照 ChatGPT 界面，为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目，可以非常方便的调试、调用本地模型。你能用它连接你在本地的大语言模型（包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API），也支持远程服务器。Docker 部署简单，功能非常丰富，包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地 RAG 集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。??直观界面：我们的聊天界面深受ChatGPT启发，旨在确保用户获得友好易用的体验。??
Ollama+Open Webui部署步骤流程是什么 ？越详细越好
03-28
<think>好的，用户想了解Ollama和Open WebUI的详细部署步骤。首先，我需要回顾之前的引用内容，确保提供的信息准确。引用1提到了在Linux平台部署的步骤，包括安装Ollama、Docker，然后配置Open WebUI。引用3提到Ubuntu上的部署，强调Open WebUI的自托管特性。 用户可能使用的是Ubuntu系统，但步骤应该也适用于其他Linux发行版。我需要分步骤说明，确保流程清晰。先安装Ollama，这部分需要说明下载和安装命令，可能还需要添加用户到用户组。然后是Docker的安装，因为Open WebUI通过Docker部署，所以必须确保Docker正确安装。接着是启动Ollama服务，下载模型，比如llama2，这一步用户可能会遇到模型选择的问题，需要提醒他们可以根据需要更换模型。 然后部署Open WebUI，使用docker run命令，注意端口映射和环境变量。这里需要解释命令中各参数的作用，比如绑定Ollama的端口，设置基础路径等。部署完成后，通过浏览器访问localhost:3000，这部分需要验证，如引用2提到的访问地址。 可能用户会忽略模型下载步骤，导致无法连接，所以需要强调下载模型的步骤。另外，权限问题也可能出现，比如docker需要sudo或者用户组权限，需要提醒用户处理。最后，常见问题部分应该涵盖无法访问、模型加载失败和性能问题，这些都是部署中常见的痛点。 需要检查步骤是否完整，是否覆盖了所有必要环节，比如依赖安装、服务启动、配置和验证。确保命令正确无误，用户可以直接复制粘贴。另外，注意使用中文，保持口语化，避免技术术语过于复杂。最后，生成的相关问题要针对部署可能遇到的后续问题，比如模型管理、配置优化和安全性，帮助用户进一步解决问题。</think>### Ollama与Open WebUI完整部署流程及详细步骤 #### 一、系统环境准备 1. **操作系统要求** - 推荐Ubuntu 22.04 LTS或更高版本（兼容其他Linux发行版）[^3] - 确保已安装`curl`和`git`工具： ```bash sudo apt update && sudo apt install -y curl git ``` #### 二、Ollama安装与配置 1. **一键安装Ollama** 执行官方安装脚本： ```bash curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ``` 安装完成后将当前用户加入ollama组： ```bash sudo usermod -aG ollama $USER newgrp ollama ``` 2. **服务启动与验证** 启动Ollama服务并设置开机自启： ```bash systemctl start ollama systemctl enable ollama ``` 验证安装： ```bash ollama --version # 应返回类似ollama version 0.1.23 ``` 3. **下载基础模型** 安装llama2测试模型（7B参数版本）： ```bash ollama pull llama2 ``` #### 三、Docker环境部署 1. **安装Docker引擎** 通过官方脚本安装最新版Docker： ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker ``` 2. **验证Docker安装** ```bash docker run hello-world # 应显示欢迎信息 ``` #### 四、Open WebUI部署 1. **通过Docker启动容器** 执行以下命令部署Open WebUI： ```bash docker run -d -p 3000:8080 \ -v open-webui:/app/backend/data \ --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \ --name open-webui \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main ``` 2. **关键参数说明** - `-p 3000:8080`：将容器8080端口映射到主机3000端口[^2] - `-v`：持久化存储配置数据 - `OLLAMA_BASE_URL`：指定Ollama服务地址[^1] #### 五、系统验证 1. **访问Web控制台** 浏览器打开`http://localhost:3000`，首次登录需注册账号[^2] 2. **模型交互测试** 在聊天界面输入`/list`命令，应显示已安装的llama2模型 #### 六、进阶配置（可选） ```bash # 自定义模型存储路径 export OLLAMA_MODELS=/opt/models ollama serve # 重启服务使配置生效 ```
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