win11安装docker运行Open-Webui 界面化展示 ollama大模型

原创 已于 2024-05-18 23:22:15 修改 · 8k 阅读 · 7 ·
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#人工智能

于 2024-05-18 16:24:57 首次发布

 1.OpenWeb UI运行需要docker 环境下载docker  Get Started | Docker

2.需要命令提示符docker -v 查询是否安装成功；

查询docker详情docker version

3.github拉取open-webUi镜像Package open-webui · GitHub

复制命令运行在命令提示符；

等待下载完成

4.到Github复制命令，ollama安装在本地，在命令提示符执行；

需要进入防火墙-新建站点-开通3000端口；开通流程win11 通过防火墙设置-开通本地端口-优快云博客

查看端口是否被占用   netstat -aon|findstr "11434"

下载成功

5.使用命令提示符，输入ipconfig查询本地IP，

浏览器访问【本地IP:3000】右上角设置，找到language设置，找到简体中文；

设置-模型

host.docker.internal就是本地IP

查询docker进程

6.open-webui  选择已经安装的allama3:8B;

7.完成可以开始进行对话；

礼小七
关注
Docker，ollama，open-webui安装使用 win11
weixin_57233471的博客
03-22 9481
要先安装docker，再用docker安装ollama和open-webui，如果直接去ollama官网下载安装的话，我去打开ollama总是会闪退，虽然ollama的图标还在，但是去访问http://127.0.0.1:11434/时就会显示错误，直接用docker安装，ollama会直接显示在docker上。本人对docker并不是很熟，本片文章只是分享一下个人的安装经历，都是一些简单的操作，仅作为参考。
deepseek篇002--Windows搭建Docker+Open-WebUI部署本地模型
qq_58259227的博客
02-24 1920
返回版本则安装成功 在软件内修改镜像（images）以及容器（container）的下载位置 进入后点击跳过，不进行登录 设置更改 二、部署Open-WebUI 进入cmd,使用下面这个命令进行拉取，将http://192.168.1.6:8080修改为你自己电脑的ipv4的地址和之前自定义的端口号，不能用环回地址127.0.0.1:8080，否则后面会识别不到本地的大模型 参数解释 安装完成 2. 添加环境变量，确保ui界面可以访问到模型 配置 Open-WebUI 现在，我
Docker下Open WebUI，Ollama的安装实践
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open webui 安装图文详解——docker
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MemoryOY的博客
10-10 475
本文详细介绍了如何使用Docker安装和配置Open WebUI。主要内容包括：通过Docker命令获取镜像并运行容器，设置端口映射和数据卷；访问本地3000端口完成初始化；创建管理员账户的步骤；以及解决模型选择问题的方案（需安装Ollama或配置OpenAI）。文章配有清晰的界面截图和命令行示例，适合开发者快速部署Open WebUI。文中还提供了中英文官方文档链接供进一步参考。
Win11 本地部署大模型 WebUI + ComfyUI + Deepseek
AaronZZH 的博客
08-27 2684
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 Web 用户界面（WebUI），它被设计用于完全离线操作。该项目最初被称为 Ollama WebUI，后来更名为 Open WebUI。Open WebUI 的主要目的是为本地的大语言模型（LLMs）提供一个图形化的交互界面，使得用户能够更加方便地调试和调用本地模型，它不仅支持本地模型，还兼容 Ollama 和 OpenAI 的 API，同时也支持远程服务器上的模型。
windows下安装Open Web UI
Annia_的博客
02-07 1万+
windows下安装Open Web UI
win11本地部署deepseek大模型（安装ollama+docker+open-webui）最终实现自己的项目可通过API调用投喂数据后的模型
Java in my life
02-26 3594
硬件配置：笔记本win11，内存32G，CPU锐龙7 ，无独显；只能考虑deepseek-r1:1.5b模型。
Docker安装Open-WebUI
一点的博客
02-20 2506
Open-WebUI 是一个用于管理和交互大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）的自托管、用户友好型的Web界面。具备数据本地存储功能。
windows环境(非docker)中利用Ollama和open webui部署运行大模型
u012783669的博客
04-22 1万+
安装完成后可以在cmd命令提示符窗口中输入ollama -v查看是否安装好。输入ollama run llama3可以直接下载llama3大模型并运行进行对话，默认是llama3:latest版本，8b的一个版本。该模型只能进行文本对话。
deepseek篇002.2--Windows搭建Docker+Open-WebUI部署本地模型中可能出现的问题
qq_58259227的博客
02-27 617
在上一篇部署中，如果出现了webui界面正常打开，但是找不到本地有大模型。更改 openui设置，使其ollama端口指向当前ip。更改ollama的api连接地址，修改为。刷新界面，等待一会儿。
windows 下 docker compose 安装 ollama 和 open-webui ，打造私有GPT
跟着大数据和AI去旅行
04-16 4124
通过上述步骤，你可以在Windows系统上使用Docker Compose轻松安装和配置Ollama和Open-WebUI，打造属于自己的私有GPT环境。这不仅可以帮助你更好地理解GPT模型的工作原理，还可以为你的个人项目或研究提供强大的支持。
Windows 11 下 Ollama 安装与 OpenWebUI 调用 DeepSeek-R1 的详细指南
AIGC搞起
02-13 1435
通过本文的介绍，你已经能够在 Windows 11 系统下通过 Ollama 部署 DeepSeek-R1 模型，并使用 OpenWebUI 进行调用。Ollama 提供了简单易用的安装和管理方式，而 OpenWebUI 则为用户提供了友好的交互界面。希望本文能帮助你快速上手并享受本地化模型的强大功能。
多次遇坑后总结的Win11安装ollama和open webui
changxinsoso的博客
02-15 347
pip install open-webui（等待一段时间）安装完成后继续： pip install open-webui。（这里有个坑，用360浏览器不行，Chrome成功）采用手动安装：pip install torch。启动服务：open-webui serve。中间遇到一个错误：torch 安装失败。安装python3.3+
Windows11 不依赖docker搭建 deepseek-R1 8B版本（附 Open WebUi搭建方式）
暗黑世界
02-02 2279
过年这几天发现 DeepSeek 非常火，试用了一下发现确实不错。与豆包、kimi、perplexity 这些相比完全不是一个次元的存在，特别是用ta写文章的时候体验非常好。所以试着自己搭一个环境。我的安装方式很简单，不需要什么docker环境，对于没有编程基础的人也可以轻松上手，全程只需一步步的安装即可。1、下载 Ollama，进入之后看到如下界面。点击上图右上角的 Download，选择 Download for Windows ，然后等着下载即可，目前Ollama的安装包大约700多兆。
本机请安装open-webui
刚刚开始...
12-10 5852
如果显示的不是 Python 3.11，请确保你已经安装了 Python 3.11 并且将其设置为默认版本。在 macOS 或 Linux 上，你可以打开终端应用程序。在 Windows 上，你可以按。
在Windows系统中安装Open WebUI并连接Ollama
ebkhe16798的博客
08-14 359
在 Windows 系统中安装。
【图文详解】部署llama大模型：Win11本地部署AI大模型：Ollama+llama3+OpenWebUI+Hyper-V部署教程。 模型参数80亿和700亿
分享技术干货，聚焦AI前沿科技
01-08 4012
本章详细介绍：①OllamaOllama是一种用于管理和部署大语言模型（LLMs）的平台工具，支持本地运行和模型管理，便于开发者快速调用大模型能力。②Llama3是Meta开发的新一代大语言模型，以其高效的训练机制和更低的资源需求为特色，支持更复杂的自然语言处理任务。③OpenWebUI是一种开源用户界面工具，旨在为大语言模型提供直观、可交互的界面，适用于各种场景下的模型部署和交互。
Open webui在windows系统上本地部署运行，超级简单
AdiligentBoy的博客
07-01 7162
Open webui在windows系统上本地部署运行，比你想象的要简单很多
open webui docker安装方法
liuaiguo75的博客
02-17 3427
docker部署open webui注意事项
如何使用ollama调用deepseek，并使用Open webui在win10系统的docker上调用，在open webui上使用rag建立自己的知识库
02-10
### 安装配置 对于希望在 Windows 10 的 Docker 环境中部署 Open WebUI 并使用 Ollama 调用 DeepSeek 来实现 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 构建个人知识库的情况，需先确保已正确安装 Docker Desktop[^1]。 ### 启动容器 启动带有 GPU 支持的 Open WebUI 容器可以通过特定命令完成。这一步骤至关重要，因为 GPU 可加速模型推理过程： ```bash docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama ``` 上述命令中的 `-p` 参数用于指定端口映射；`--gpus=all` 表明启用全部可用 GPU 设备支持；而两个卷挂载选项则分别指向必要的数据存储路径[^2]。 ### 配置Ollama与DeepSeek集成 为了使 Open WebUI 中集成了 Ollama 的实例能够调用 DeepSeek 进行更复杂任务处理，在初始化设置阶段应确认环境变量或配置文件内指定了正确的 API 访问凭证及其他必要参数。通常这些细节会在官方文档中有具体说明。 ### 使用RAG特性建立个性化资料库 Open WebUI 自带 RAG 功能允许用户通过简单的指令操作来获取实时网络资源并据此生成内容。当想要基于此机制搭建专属的知识体系时，只需按照提示于交互界面里键入 `#` 加上目标 URL 即可即时抓取页面信息作为素材基础[^3]。 例如，如果要从某个网站收集有关机器学习的文章片段加入到自己的数据库中，则可以这样尝试： - 打开浏览器访问 http://localhost:3000 登录至应用首页； - 输入框处打入 `#https://example.com/machine-learning-article` （替换为实际链接地址）； - 接下来依照指引保存所需条目直至形成完整的集合体。
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