光速部署你专属的本地AI大模型,数据本地化处理,安全无忧。(Ollama+OpenWebUI光速部署你的本地大模型)

大家好,今天给大家分享如何通过Ollama及OpenWebUI快速部署你的专属本地大模型。

一、前置知识

该章节主要介绍Ollama和Open-WebUI的概念性知识,直接部署请转到第二章节直接部署。

1、什么是Ollama?

Ollama是一个专注于本地化部署的开源框架,旨在简化大型语言模型(LLMs)和多模态模型的管理与运行。其核心设计借鉴了容器化思想,通过Modelfile封装模型权重、配置及依赖项,确保环境隔离和一致性,用户可通过命令行工具快速完成模型的下载(如ollama pull mistral)及交互式推理(如ollama run llama2)。

技术优势与架构:

  • 本地化与成本优化

    支持在本地CPU/GPU设备上运行模型,减少对云端资源的依赖,适用于数据敏感或网络受限场景。

  • 高效资源管理

    采用轻量级容器化技术,动态优化内存与显存使用,例如默认使用量化模型降低资源消耗。

  • 多模型支持

    兼容多种主流开源模型,包括Deepseek、Qwen、qwq、Llama系列(如Llama 2/3)、Mistral、Phi-3、Code Llama、Gemma及Zephyr-7b等,覆盖文本生成、代码补全和多模态任务。

  • 开发友好性

    提供REST API并与LangChain等框架深度集成,便于构建复杂应用(如知识库问答系统),支持提示工程和流式输出。

应用场景与实践:

  • 隐私敏感场景

    企业内部知识库(如结合MaxKB实现文档检索与问答)或医疗数据处理,确保数据不出本地。

  • 实时交互需求

    低延迟对话系统,利用GPU加速提升响应速度。

  • 离线环境

    在网络不稳定区域部署智能助手或数据分析工具。

实时更新

Ollama社区活跃,定期更新模型库及功能(如新增多模态支持),用户可通过Docker快速部署扩展服务。建议关注其GitHub仓库以获取最新模型和优化方案。

具体详情大家可以自行去官网了解查询,ollama的官网标志是一个小羊驼,大家别找错了哈。

在这里插入图片描述

2、什么是Open-WebUI?

Open-WebUI是一款开源、可扩展的自托管Web界面,专为本地化部署和管理大型语言模型(LLM)及多模态模型设计。其核心目标是为用户提供类似ChatGPT的交互体验,同时支持完全离线运行,确保数据隐私与安全性。以下是其核心能力及特性:

核心功能与特性

  • 多后端兼容性

支持Ollama、OpenAI兼容API等多种LLM运行器,可灵活对接本地或云端模型服务,实现多模型无缝切换及并行交互。

  • 直观交互界面

采用响应式设计,适配桌面和移动设备,提供代码语法高亮、完整的Markdown/LaTeX支持、语音输入(集成Whisper模型)等功能,并支持通过预设提示模板加速对话。

  • 本地化增强能力

检索增强生成(RAG):支持文档直接加载与库管理,通过#命令调用文档内容,深度融合知识检索与生成。

网页内容集成:实时抓取指定URL内容并融入对话,扩展交互的信息来源。

  • 模型全生命周期管理

用户可直接通过Web界面下载、删除模型,或上传GGUF格式文件创建自定义Ollama模型,简化模型部署流程。

  • 企业级扩展与安全

支持多用户管理、基于角色的访问控制(RBAC),并提供Docker、Kubernetes及Python多种部署方案,满足从个人到企业级的安全与扩展需求。

Open-WebUI通过模块化设计持续迭代,社区驱动的发展模式使其功能不断丰富,成为构建私有化AI基础设施的高效工具。Open-WebUI界面交互同ChatGPT界面极其相似,参考如下:

在这里插入图片描述

二、环境搭建

Ollama本地部署指南

零代码·三步上手·隐私无忧
(支持Win/Mac/Linux系统)


极简安装(3分钟)

1、下载安装包

  • 官网直达:https://ollama.com/download

  • 根据系统选择:

    • Windows

      双击安装包,自动配置WSL2环境

    • Mac

      拖拽至Applications文件夹

    • Linux

      复制粘贴一键命令👇

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

2、验证安装

  • 打开终端(Windows用PowerShell),输入:

ollama run deepseek-r1:14b

静静等待模型下载并运行,模型运行后效果如下:

在这里插入图片描述

等待模型下载成功后,大家就可以在命令行直接提问了,大模型会根据自己知识库的数据回复。想退出的话直接输入“/bye”即可成功退出。


模型管理(小白必看)

😊 常用模型推荐

  • 轻量首选:phi3(2.3GB·手机也能跑)
  • 全能选手:deepseek-r1:7b(4.7GB·中英文流畅)
  • 代码神器:deepseek-coder:latest(776 MB 编程问答,轻量)

😊 下载模型

  • 预下载命令:

ollama pull 你的模型名称(例如:deepseek-r1:7b,这个模型基本电脑运行内存充足就可以流畅运行)

下载完成后,直接运行如下命令启动:

ollama run 你的模型名称
  • 直接运行自动下载:

ollama run 模型名  

直接执行run操作,ollama会先下载对应模型并直接启动,相对较方便。

😊 模型存放位置

在这里插入图片描述

至此,其实就可以简单使用命令行来和大模型对话了,但为了更好地用户体验我们需要OpenWebUI这样的前端交互界面。

OpenWebUI本地部署指南

⭐ 准备工作(10分钟,具体速度取决于网速)

1、安装Docker

  • Windows/Mac

    • 访问 Docker官网 下载并安装 Docker Desktop。
  • Linux:使用以下命令安装 Docker

sudo apt-get update  
sudo apt-get install docker.io  

2、启动 Docker 服务

  • Windows/Mac

    安装完成后,启动 Docker Desktop。

  • Linux

    使用以下命令启动 Docker 服务:

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker  

⭐ 部署 OpenWebUI(*15分钟,具体速度取决于网速*)

官网地址:https://docs.openwebui.com/

方法一:Docker版本快速部署

1、拉取 OpenWebUI 镜像

  • 简易部署

打开终端(Windows用PowerShell),输入以下命令:

    • 如果Ollama在您的计算机上,执行如下命令:
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

    • 若要运行支持Nvidia GPU的Open WebUI,执行如下命令效果更好:
docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

  • 与Ollama捆绑的开放式WebUI部署

    • 使用GPU支持:通过运行以下命令来利用GPU资源启动OpenWebUI:
docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

    • 仅适用于CPU:如果您没有使用GPU,请使用以下命令启动OpenWebUI:
docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

    • 也可简易使用以下命令启 动 OpenWebUI 容器:
docker run -d -p 3000:8080 --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

2、参数解释

参数作用
-d后台运行容器(Detached模式),不阻塞终端。
-p 3000:8080将宿主机的3000端口映射到容器的8080端口,访问http://localhost:3000即可操作Web界面。
--gpus=all启用所有GPU资源加速推理(需NVIDIA显卡及Docker GPU支持)。
-v ollama:/root/.ollama挂载名为ollama的卷到容器内路径/root/.ollama,用于保存模型文件(避免容器删除后数据丢失)。
-v open-webui:/app/backend/data挂载名为open-webui的卷到容器内路径/app/backend/data,保存聊天记录等应用数据。
--name open-webui指定容器名称为open-webui,便于后续管理(启动/停止:docker start/stop open-webui)。
--restart always容器意外退出时自动重启,保障服务持续可用。
ghcr.io/open-webui/open-webui:main使用的镜像地址及标签(ollama标签表示适配Ollama后端)。

3、访问 OpenWebUI

  • 打开浏览器,输入以下地址访问 OpenWebUI:

http://localhost:3000

UI界面展示:

在这里插入图片描述

点击“开始使用”,然后按照提示创建你的管理员密码

在这里插入图片描述

至此,属于你的本地AI大模型及前端WebUI界面就都部署好了。

在这里插入图片描述

方法二:Python版OpenWebUI部署

1、安装python11

为什么要装Python11而不是Python最新版本,这点官网有给出解释:

在这里插入图片描述

大致意思就是高版本还未通过彻底测试,当前建议使用Python11部署,本人亲测,高版本会报错,所以大家直接用Python11部署即可,我本地使用的是Python3.11.9,亲测可用,大家可参考。

访问如下Python官网历史版本下载链接进行下载:

https://www.python.org/downloads/release/python-3119/

注意: 这里有个小技巧,如果下载别的版本的Python可根据版本自行更改后缀,例如:下载python3.13.2,那就直接浏览器访问如下地址进行下载。

https://www.python.org/downloads/release/python-3132/

根据自己的电脑情况自行选择下载的版本,这里以Windows来举例,32位及64位对应的下载包如下图所示:

在这里插入图片描述

安全提示:

  • 下载完成后校验一下当前安装包的MD5的值是否和上图对应的MD5保持一致,以Windows举例,可以调用系统命令查看安装包MD5:

    • PwerShell方式验证

执行如下命令查看你本地文件的Hash值

Get-FileHash "你文件的绝对路径" -Algorithm MD5 | Format-List

演示示例如下图所示:

在这里插入图片描述

    • CMD方式验证

执行如下命令查看你本地文件的Hash值

certutil -hashfile "你文件的绝对地址" MD5

演示示例如下图所示:

在这里插入图片描述

  • 历史版本可能存在安全漏洞或潜在的Bug,个人本地部署影响不大,正式服务器环境部署大家酌情考虑。

2、 安装Open WebUI

打开终端命令行并运行以下命令:

pip install open-webui

3、启动OpenWebUI

安装后,使用以下命令启动服务器:

open-webui serve

4、更新OpenWebUI

要更新到最新版本,只需运行:

pip install --upgrade open-webui

执行第3步后我们耐心等待OpenWebUI启动即可:

在这里插入图片描述

如上图所示,命令行出现绿色时间及INFO标识的时候环境启动成功,Python方式启动默认绑定本地8080端口,所以这时访问:http://localhost:8080即可成功访问OpenWebUI,由于Docker版部署已经分享过首次登录注册方式,这里直接展示登录后的界面,如下图:

在这里插入图片描述

⭐ OpenWebUI对话演示

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OpenWebUI会默认配置Ollama中的所有大模型,供用户选择,如下图:

在这里插入图片描述

用户可以随意切换自己想要的大模型来回答问题,当然,OpenWebUI也提供了可以控制大模型输出的各类参数,大家也可以根据自己的理解自行调整,例如让大模型回答的时候返回更多的描述,可调整如下图所示的参数,值越大,模型可返回文字越多:

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