【案例共创】基于开发者空间部署Open WebUI大模型对话网页-优快云博客

本案例由开发者：云聪明提供

1 概述

1.1 案例介绍

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。Ollama能快速启动和部署热门大模型。如： DeepSeek-R1、Gemma 2 、Qwen2.5，具备优点：方便，本地化运行，完全离线，支持 macOS、Linux 和 Windows，无需复杂配置，一键安装即可使用。

通过实际操作，让大家深入了解如何利用Ollama部署运行大模型和通过Open WebUI搭建的前端对话网页。

1.2 适用对象

企业
个人开发者
高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计40分钟。

1.4 案例流程

{{{width="60%" height="auto"}}} 说明：

免费领取开发者空间云主机；
登录云主机，安装Ollama并部署DeepSeek模型；
在云主机安装Docker环境；
使用Docker部署Open WebUI并体验对话网页。

1.5 资源总览

资源名称	规格	单价（元）	时长（分钟）
开发者空间—云主机	ARM \| 4 vCPUs \| 8 GiB \| Ubuntu	0	40

2 基于Open WebUI部署大模型对话网页

2.1 开发者空间配置

面向广大开发者群体，华为开发者空间提供一个随时访问的“开发桌面云主机”、丰富的“预配置工具集合”和灵活使用的“场景化资源池”，开发者开箱即用，快速体验华为根技术和资源。

如果还没有领取开发者空间云主机，可以参考免费领取云主机文档领取。

领取云主机后可以直接进入华为开发者空间工作台界面，点击打开云主机 > 进入桌面连接云主机。

2.2 安装Ollama并部署DeepSeek

Ollama 是一个强大的开源工具，旨在帮助用户轻松地在本地运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。它提供了一个简单的命令行界面，使用户能够快速下载、运行和与各种预训练的语言模型进行交互。Ollama 支持多种模型架构，并且特别适合那些希望在本地环境中使用 LLMs 的开发者和研究人员。

在云主机桌面右键选择“Open Terminal Here”，打开命令终端窗口。

执行安装命令如下：

方式一（推荐，安装速度快）：

curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0035/install.sh | sudo bash

方式二（备用，耗时较久、失败频率较高）：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

接下来可以借助 Ollama 工具来部署 Deepseek 大模型，部署 deepseek-r1:1.5b 版本，执行命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b

部署的时间长短依赖于网络的情况，部署完成后，我们就可以与 Deepseek 大模型进行对话了：

（* 由于规格限制，部署的模型较小，会有回答准确度不高的情况）

2.3 安装Docker

更新软件包列表。

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装Docker必要的依赖。

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

添加Docker的官方GPG密钥。

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

设置稳定的仓库。

sudo add-apt-repository "deb [arch=arm64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

再次更新包列表。

sudo apt update

安装Docker CE。

sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

启动Docker并设置为开机启动。

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

2.4 部署Open WebUI

首先第一步拉取Open WebUI 镜像，使用如下命令。

sudo docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

查看下载的镜像。

sudo docker images

启动容器。

sudo docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 -e ENABLE_OPENAI_API=false --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

参数说明：

docker run

Docker 的核心命令，用于创建并启动一个新容器。
-d（Detached 模式）

让容器在后台运行，不占用当前终端窗口。
--network=host

容器直接使用宿主机的网络堆栈，与宿主机共享 IP 地址和端口。这意味着容器内的服务可以通过 127.0.0.1 直接访问宿主机本地的服务（如 Ollama），无需端口映射。
-v open-webui:/app/backend/data

将 Docker 管理的名为 open-webui 的持久化存储卷挂载到容器内的 /app/backend/data 目录，确保应用数据（如用户配置、缓存等）在容器重启后不丢失。
-e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

设置环境变量，指定 Open WebUI 连接的 Ollama 服务的地址。指向宿主机本地（127.0.0.1）的 11434 端口。
-e ENABLE_OPENAI_API=false

允许使用 OpenAI API（值为True），否则禁止使用OpenAI API（false）。

这里需要禁用 OpenAI 服务调用。国内无法访问 OpenAI 的网络环境，必须将此值设为 false，否则应用在登录阶段会因尝试连接 OpenAI 接口超时而卡顿，导致界面长时间无响应。

具体描述：ENABLE_OPENAI_API : https://docs.openwebui.com/getting-started/env-configuration#enable_openai_api

--name open-webui

为容器分配一个易识别的名称 open-webui，便于后续通过 docker start/stop/open-webui 等命令管理容器。
ghcr.io/open-webui/open-webui:main

指定使用的容器镜像来源：GitHub Container Registry（ghcr.io）中 open-webui 项目的 main 标签镜像，通常代表最新开发版或主分支构建版本。

环境参数文档：https://docs.openwebui.com/getting-started/env-configuration

容器运行成功。