【AI】【本地部署】OpenWebUI的升级并移植旧有用户信息

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【背景】

OpenWebUI的版本升级频率很高,并会修改旧版本的Bug,不过对于已经在使用的系统,升级后现有用户信息都会丢失,于是研究如何在升级后将现有的用户信息移植到升级后版本。

【准备工作】

OpenWebUI的升级步骤在Docker中有现有命令,但是对于直接在真机环境中安装的情况,基本也就是按照新安装的方法去做。
先卸载Ollama,再下载最新Ollama后安装。
python环境安装最新openwebui包,再用npm命令安装前端界面。
这些步骤都可以参看我关于webui部署的文章。
重点来看一下,安装完新版webui后如何将旧有系统的用户信息迁移到新系统。

【思路】

找到WebUI中用户信息存储的地方,然后将该资源移植到新版相应位置。

【办法】

找到webui用户信息保存路径:
C:\Users\【用户名】\open-webui\backend\data下有一个webui.db资源,这就是所有用户信息保存的地方了。
在这里插入图片描述

来到新版的同目录下,将新版的webui.db重命名一下,比如改为webui_back.db。将旧版的webui.db复制到新版的同目录下。
运行新版webui服务,用旧版admin尝试登陆,成功!
调出Admin界面查看用户管理界面,发现旧有系统的所有用户信息保留了。
再观察会话窗口,发现所有历史绘画也迁移成功!

### 部署OpenWebUI应用程序 为了在本地环境中使用Python部署OpenWebUI应用程序,可以遵循特定步骤来确保顺利安装和运行。考虑到资源受限环境的需求以及快速部署的要求,选择合适的技术栈至关重要。 对于基于Ollama+OpenWebUI框架的应用程序来说,在本地启动服务前需先确认已安装必要的依赖项[^1]。通常情况下,这涉及到设置虚拟环境利用`pip`工具安装所需的库文件: ```bash python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/MacOS 或者 `myenv\Scripts\activate.bat` Windows下激活虚拟环境 pip install -r requirements.txt ``` 接着,针对具体项目结构中的配置部分,应调整相应的参数以适应个人计算机上的路径和其他硬件特性。特别是当采用较小规模的AI模型如Qwen2 0.5b时,内存优化显得尤为重要。 最后一步则是通过命令行执行脚本来启动服务器端口监听,开放给前端界面连接访问。一般而言,Flask或FastAPI这样的微框架非常适合用来构建此类RESTful API接口: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['input'] result = model.predict(data) # 假设model已经提前加载好 return jsonify({'output': result}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个简单的HTTP POST请求处理器,它接收JSON格式的数据输入通过调用预训练好的Qwen2模型来进行预测操作。
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