部署 Open WebUI

iffy1

已于 2024-10-13 09:47:56 修改

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文章标签： docker

于 2024-10-12 12:39:17 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iffy1/article/details/142874880

版权

1. 安装docker

2.启动Hyper-v

3.下载安装 WSL

wsl --update

wsl --install

4. 打开 DeskDocker

5. 打开运行 ollama

参考 Windows 部署 ollama-优快云博客

6. 部署运行 open webui docker

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

7. 浏览器打开网站

http://localhost:3000/auth

8. 注册并登录账号

9. 选择模型

10. 开始对话

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iffy1

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Docker环境下DeepSeek和Open WebUI服务部署教程

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Docker环境下DeepSeek和Open WebUI服务部署教程

大模型web服务部署—open-webui

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前一篇已经大致安装部署本地的open-webui的基础环境了，我们使用deepseek过程中，可能涉及到与已有系统的账号统一登录的情况。官方文档有一些关于如何对接的文档，稍显复杂，一时半会不太能掌握，自己就试着做一点简单的修改，实现一键登录需求。比较懒，就不画流程图了，大致流程就是这样。作为示例，只做简单的md5校验前端访问 http://127.0.0.1:8080/auth?前端把 ctoken和email2个参数传递到后端。后端对email的md5值和ctoken做比较。

openwebui开发部署教程

m0_51630891的博客

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1万+

1、执行容器build命令，npm ci命令会一直卡住，报网络问题错误，实际上是pyodide这个包要预先下载和node匹配的版本，且npm ci命令需要在前面加镜像源，https://www.cnblogs.com/lasding/p/18401704，自己感觉华为云的镜像源好使。这里要注意的是端口，例如前端3000:5173，容器向外映射的是3000，内部是5173端口。且代码中配置项较多，在.env中配置不生效，目前跨过验证接口直接跳转登录的情况也未解决。具体来说，主要是添加。

Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面

weixin_42458975的博客

06-21

3万+

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。本文给出了具体操作实践，给出了遇到的问题及解决方案。

大模型deepseek-r1 本地Open WebUI部署详解

王小工小工历程

02-07

1万+

Open WebUI是一个用户友好的Web界面，专为本地大语言模型（LLMs）设计。它支持多种模型，包括Ollama和OpenAI兼容的API，并允许用户通过图形界面轻松调试和调用模型。Open WebUI的功能丰富，包括代码高亮、数学公式支持、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、模型下载、聊天记录查看以及语音支持等。

open-webui安装部署

风之飘渺

09-15

4037

这个项目不仅提供了一个直观的界面，还支持多种功能，包括代码高亮、数学公式输入、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录以及语音支持等。Open WebUI的设计受到了ChatGPT的启发，旨在确保用户获得友好易用的体验，无论是在桌面电脑还是移动设备上，都能享受一致而流畅的用户体验。虽然官网也给了其它的不同条件的指令，但你要知道人家是不考虑你在中国的这个X因素的。下面的指令是不带有GPU的指令。依次运行下面的指令，安装这个环境，相信初始安装的朋友都没有安装过这个。

在Windows电脑部署Open WebUI教程！使用DeepSeek必备

小白电脑技术的博客

02-14

6827

昨天咱们发布了关于在Windows电脑上部署DeepSeek AI人工智能的教程，今天看到很多小伙伴都已经在电脑上部署了，果然春节的热情更加！很多时候咱们在使用DeepSeek时候，还得通过终端或者命令提示符进入，这着实有点难受了（主要是界面不太好看）。所以今天咱们主要来搞定界面问题，让使用更加有美感且更加简单！今天的内容是部署Open WebUI，接着通过它连接DeepSeek AI人工智能的底层Ollama，这样就能在网页上使用DeepSeek了！话不多说，咱们马上进行！

Win10环境借助DockerDesktop部署Open web UI集成DeepSeek

云来山更佳，云去山如画

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Win10环境借助DockerDesktop部署Open web UI集成DeepSeek，并借助DuckDuckGo实现联网查询

阿里云部署open-webui实现openai代理服务(持续更新)

xiezhaoxuan的博客

08-08

2149

利用open-webui搭建的openai代理服务，类似chatpt聊天界面，使用收费API

centos部署open-webui

weixin_45476104的博客

02-16

3275

以上就是简要介绍一下open-webui的安装过程。本示例安装过程中将临时占用系统磁盘11G,永久占用磁盘2G左右。请注意，如果在一个生产环境或者对稳定性要求很高的环境中操作，建议使用系统的包管理器或者虚拟环境，以免影响系统中其他的 Python 应用程序。此外，根据你的 Linux 发行版，可能有更简单的方法来安装最新版本的 Python，例如使用conda, pyenv, 或者某些发行版特定的第三方库。CentOS 7 及以前版本可能不会支持 Python 3.11 的一些特性。

Open WebUI项目源码学习记录（从0开始基于纯CPU环境部署一个网页Chat服务）

weixin_63274008的博客

10-28

1万+

学习开源项目Open WebUI过程中的一点笔记记录。通过本文，您可以了解：Open WebUI项目的基本信息和架构；通过ollama部署大模型、通过docker镜像和源码运行Open WebUI项目的方法；项目后端代码在多情景（普通提问、联网搜索提问、上传PDF文件且联网提问、上传PDF文件非联网提问）下的相关代码实现逻辑；RAG模块实现逻辑流程。

本地大模型3：安装部署Open WebUI

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open-webui的关于大模型的基本使用，需要用到ollama，大模型以及Docker

centos7中Open-Webui的部署

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1508

ln -s /usr/local/python3/bin/python3.11 /usr/bin/python3 # 安装完成之后建立软链接添加变量方便在终端中直接用python3进的是python3的版本。ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.11 /usr/bin/pip3 # Python3安装完成之后pip3也一块安装完成，不需要再单独安装同样给pip3建立软链接。6.将新版本openssl链接到/usr/bin。3、配置pip源，安装open-webui。

docker部署open webui

02-24

### 使用 Docker 部署 Open WebUI 教程 #### 准备工作为了成功部署 Open WebUI，在开始之前需确认已安装 Docker 和 Docker Compose。对于 Ubuntu 平台，可以按照官方指南完成这两个工具的安装。 #### 创建项目目录结构创建一个新的文件夹用于存放所有的配置文件和服务定义： ```bash mkdir -p ~/open-webui && cd ~/open-webui ``` #### 编写 `docker-compose.yml` 文件基于给定的信息[^1]，编写如下所示的 `docker-compose.yml` 文件来描述服务设置： ```yaml version: '3.8' services: open-webui: image: ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui ports: - "3000:8080" environment: - OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.1.3:11434 volumes: - open-webui_data:/app/backend/data restart: always volumes: open-webui_data: ``` 此配置指定了使用特定镜像启动容器，并映射端口使得可以从主机访问应用；还设置了环境变量以及持久化存储卷以便保存数据。 #### 启动服务通过执行以下命令启动并运行 Open WebUI 容器： ```bash docker-compose up -d ``` 这将以分离模式（后台）启动指定的服务。如果一切正常，则可以通过浏览器访问 http://localhost:3000 来查看应用程序界面。 #### Python 版本需求考虑到某些情况下可能需要额外准备 Python 运行环境，特别是当遇到依赖项问题时。根据提供的信息[^2]，建议下载适用于 Linux 的 Python 3.11.* 版本作为备用方案。不过通常来说，默认的基础镜像已经包含了必要的软件包，因此一般不需要单独处理 Python 环境。