Open WebUI + Ollama 部署LLM大模型，实战教程

已于 2024-10-26 10:15:08 修改
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分类专栏： 深度学习机器学习 文章标签： openwebui ollama llm 大模型
于 2024-10-26 09:03:13 首次发布
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Open WebUI地址：https://github.com/open-webui/open-webui

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管网页用户界面（WebUI），设计旨在完全离线运行。它支持多种大型语言模型（LLM）运行器，包括 Ollama 和兼容 OpenAI 的 API。以下是 Open WebUI 的主要特点：

主要功能
  • 简便安装：通过 Docker 或 Kubernetes（支持 kubectl、kustomize 和 helm）实现无缝安装，支持 :ollama 和 :cuda 标签的镜像，确保轻松上手。
  • Ollama/OpenAI API 集成：轻松集成兼容 OpenAI 的 API，支持与 Ollama 模型进行多样化对话。可自定义 OpenAI API URL，链接 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等平台。
  • 插件支持与流水线：利用 Pipelines 插件框架，将自定义逻辑和 Python 库无缝集成到 Open WebUI 中。支持功能调用、用户速率限制、使用
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利用 Open-WebUI + Ollama 部署属于我们自己的大模型
yao132_1的博客
10-19 1810
我们可以在Open WebUI中运行OllamaLLM运行器，使得用户可以通过Open WebUI的图形化界面直接管理和运行通过Ollama部署的LLM。通常我们在企业内部或家里部署大模型平台，公网无法访问，通过结合内网穿透，我们可以在任意位置都能通过专用域名访问到内网中的大模型应用平台，而无需固定IP，可以很简单的分享给朋友、同事。首先在 ZeroNews 管理平台的 "应用" 管理界面下，添加应用，如添加。在 ZeroNews 管理平台的 "资源" 管理界面下，添加域名，如添加。
Mac 部署Ollama + OpenWebUI完全指南
Xtaiyang的博客
02-06 1万+
通过本教程的配置，你可以拥有一个完全本地化的AI助手！
使用Open WebUI连接本地大模型
最新发布
王小王的博客
04-24 442
Open WebUI是一个开源友好的Web界面，为本地运行的大语言模型设计，尤其与Ollama深度集成。它允许用户通过浏览器与模型交互的同时保存数据隐私和本地化部署的优势。
ollama+open-webui本地部署自己的模型到d盘+两种open-webui部署方式（详细步骤+大量贴图）
2302_77045867的博客
04-05 2254
Ollama大模型本地部署与Open-webui前端整合指南 Ollama环境配置：下载安装与自定义存储路径设置（避免C盘爆满），系统环境变量配置技巧，模型下载与管理 Open-webui前端部署 两种部署方式对比：Conda虚拟环境pip安装（适合快速启动），GitHub源码构建（适合定制化开发）
linux系统部署ollama、open-webui
super_mochi1
09-05 9679
linux安装ollama、open-webui
ollama+open-webui，本地部署自己的大模型
热门推荐
spiderwower的博客
05-05 6万+
Open WebUI 是一种可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。open-webui项目地址。
使用OpenWebUI快速部署多种AI大模型
super_mochi1
09-05 2329
openwebui使用
关于ollama+open webui无法局域网访问的解决办法
HarryXYC的博客
07-29 1万+
ollama api本地默认地址：http://127.0.0.1:11434open webui的默认地址：http://127.0.0.1:3000如果是本机访问，ollama默认允许本机跨域访问（哈里是看ollama的日志都是OPTIONS请求，bing后发现的），官方文档说修改系统变量OLLAMA_ORIGINS即可解决非本机跨域问题（windows下）。但是没说怎么改，还好随便试了下通配符“*”就行了。
本地零门槛运行百亿大模型！Ollama+Open WebUI实战指南
2301_76168381的博客
02-22 1956
在AI技术狂飙突进的今天，本文揭秘一套颠覆性解决方案——通过Ollama+Open WebUI组合，开发者可在普通PC上轻松部署百亿参数大模型。本文将深度解析工具特性，提供从环境搭建到企业级应用的全流程指南，并附赠性能调优秘籍，助您抢占AI开发先机。Ollama 是一个开源工具，旨在简化大型语言模型在本地环境中的运行和管理。它支持多种流行的语言模型（如 LLaMA、GPT-J 等），并提供了简单的命令行界面，让用户能够快速下载、配置和运行模型。
大模型本地化部署（Ollama + Open-WebUI）
qq_43557686的博客
01-31 1万+
Ollama实现大模型本地化部署，Open-WebUI实现图形化界面，SearXNG实现联网查询
Ollama 结合 Open-WebUI 在本地运行大语言模型
liuqianglong_liu的博客
08-29 2123
OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1，模型加载后，默认的Keepalive是5分钟，修改为-1可以让模型持续启动，OLLAMA_KEEP_ALIVE=60 表示 60 秒，OLLAMA_KEEP_ALIVE=10m 表示10分钟。根据Docker Hub ollama主页 https://hub.docker.com/r/ollama/ollama [1]，快速启动容器，注意，：它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，称为 Modelfile，这有助于优化设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。
【AI】Ollama+OpenWebUI+llama3本地部署保姆级教程，没有连接互联网一样可以使用AI大模型！！！
weixin_43012017的博客
04-27 6万+
在没有互联网的环境下部署，可以将下载好的Ollama安装包复制到此环境安装，然后将下载好的模型复制到相应路径就可以在无互联网的环境下使用。默认安装后的目录：C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Ollama。8B模型一般16GB内存就可以跑的很流畅，70B模型则至少需要64GB内存，有CPU就可以跑，当然有GPU更好。由于llama3对中文的支持并不是很好，需要中文的可以使用GitHub上开源的这个llama3中文微调模型。提问题，发现该模型给了很好的回复。
本地 AI：如何使用 Ollama 和 OpenWebUI 实现无限制的 LLM 访问
u011234288的博客
02-26 323
通过利用 Ollama 和 OpenWebUI，您可以释放生成式 AI 的强大功能，同时保持对数据的完全控制并避免基于云的限制和成本。无论您是寻求更多灵活性的个人，还是寻求绕过限制性政策的企业，在本地设置 AI 模型都提供了一种无缝、经济高效的替代方案。使用正确的工具和设置，您可以毫不妥协地享受尖端 AI 的好处。
Open-WebUI 接入腾讯混元大模型
gukugkg的博客
12-10 2129
我尝试使用openai协议的api key接入openwebui失败后，由生此文。
OpenWebUI 上使用Vllm部署的模型
2401_83655422的博客
04-07 1132
通过上述步骤，你已经成功：使用 vLLM 部署并启动了模型。通过 OpenWebUI 配置了与 vLLM 服务的连接。验证了模型是否成功加载。使用 Python 代码与模型进行了交互。
ollama+open webui搭建私有化本地大模型
没事别学JAVA
07-07 910
通过安装ollama搭建本地大模型，使用open webui搭建可视化界面
轻松搭建本地大语言模型（二）Open-WebUI安装与使用
Java全栈开发者
02-18 1901
Open-WebUI 是一个功能强大的开源工具，旨在为用户提供一个简洁且功能丰富的界面来管理和使用大语言模型（LLM）。它支持与 Ollama 等后端服务集成，方便用户通过 Web 界面进行模型交互。本文将详细介绍 Open-WebUI 的安装方法和基本使用技巧。
openwebui配置ollama 端口
02-22
### 配置 OpenWebUI 使用 Ollama 端口 为了使 OpenWebUI 能够使用 Ollama 的特定功能并正确连接到所需的端口，在 Windows 上进行本地安装而不依赖 Docker 是一种可行的方法。此过程涉及设置环境变量以及调整应用程序的配置文件来确保兼容性和性能优化。 #### 设置环境变量 对于不需要 Docker 容器的情况，可以通过设定 `HF_HUB_OFFLINE` 环境变量为 `1` 来指示系统处于离线模式下运行[^3]。这一步骤有助于解决可能遇到的一些网络相关的问题，并允许应用从本地资源加载必要的组件而不是尝试联网获取它们。 #### 修改配置文件 当不采用 Docker 方式部署时，则需手动编辑 OpenWebUI 和 Ollama 的配置文件以指定正确的通信端口号和其他参数。通常情况下，默认监听的是 80 或者 443 这样的标准 HTTP(S) 端口；然而，如果要让两者协同工作在一个非默认端口上（比如这里的例子提到的 3000），就需要相应修改这些服务启动时所使用的端口选项[^2]。 具体来说： - 对于 **OpenWebUI** ，可以在其根目录下的 `.env` 文件中定义 API_SERVER_PORT 变量指向目标端口； - 关于 **Ollama**, 如果有单独的服务进程的话, 应该查看官方文档找到对应版本支持的方式去更改它的工作端口。 #### 启动服务 完成上述准备工作之后，按照正常流程启动两个程序即可实现集成效果。注意观察日志输出确认二者之间能否顺利建立联系并且互相发送请求响应数据流。 ```bash # 假设已经完成了所有前置条件准备， # 下面是在命令行界面执行启动操作的例子 cd path\to\your\openwebui npm start # 或 python app.py 等取决于项目实际构建方式 ```
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