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Ollama整合open-webui
open-webui open-webui Open WebUI is an extensible, feature-rich, and user-friendly self-hosted WebUI For more information, be sure to check out our Open WebUI Documentation. 环境要求 熟练使用python Node.js >= 20.10 Python >= 3.11 步骤 克隆代码 git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git cd open-webui/ 拷贝.env文件，可鼠标右键复制粘贴 # Copying required .env file cp -RPp .env.example .env 构建前端页面 #
47910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-Open WebUI部署
如何才能更好的实现访问呢，这个就是我们今天要讲的Open WebUI，它可以向我们使用官方DeepSeek一样直接在网页进行对话。 Pipelines 插件支持：使用 Pipelines 插件框架将自定义逻辑和 Python 库无缝集成到 Open WebUI 中 1.创建conda 虚拟环境 conda create --name openwebui python=3.12.9 2.安装Open WebUI pip install open-webui -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple / 3.启动Open WebUI # 禁用OLLAMA API export ENABLE_OLLAMA_API=False # 设置OpenAI API的基础URL为本地服务器 export OPENAI_API_BASE_URL WebUI open-webui serve 4.配置Open WebUI 5.开始提问
1.5K00编辑于 2025-03-04 - 来自专栏前端必修课
Open WebUI 文本效率分析工具
今天，我要分享一个我为 Open WebUI 开发的实用小工具 —— 一个能够实时统计文本生成效率的 Python 函数。 import BaseModel, Field from typing import Optional, Callable, Any, Awaitable import re import time from open_webui.utils.misc
36110编辑于 2025-03-07 - 来自专栏Java Tale
open-webui镜像启动失败
COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 948e39d916a7 ghcr.io/open-webui /open-webui:main "bash start.sh" 7 seconds ago Up 7 seconds 0.0.0.0:11433->8080/tcp ollama-webui 看了日志才知道，原来是open-webui启动时期需要首先在线安装transformers库，但是huggingface.co对于国内来说是经常不可访问): 于是赶紧求助bing，找到一个镜像网站， 完整的命令行如下： docker run -d \ --restart unless-stopped \ --name ollama-webui \ -p 11433:8080 \ =12345678 \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main 本文由 小马哥 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载
1.4K10编辑于 2024-08-15 今日高质量开源项目：Open WebUI (原 Ollama WebUI)
一分钟极速部署#使用Docker一键启动（假设已安装Ollama并拉取模型）dockerrun-d-p3000:8080\-vopen-webui:/app/backend/data\--nameopen-webui \--restartalways\ghcr.io/open-webui/open-webui:main#访问http://localhost:3000#首次登录创建账户，然后在设置中连接本地Ollama 项目地址GitHub:https://github.com/open-webui/open-webui官网:https://openwebui.com/总结：个人AI基础设施的成熟标志OpenWebUI
2.5K30编辑于 2026-01-27- 来自专栏LLM
Open-WebUI 接入腾讯混元大模型
25.1.10记：Open WebUI docker容器更新可能会导致腾讯云官方提供的Python SDK 丢失，需要重新安装环境(参照步骤1.b)。 1. 前置要求 a. 打开Open WebUI的控制台，安装腾讯云官方提供的Python SDK i. 我部署的设备是unraid，点击图标，然后点击WebUi下的Console，进入控制台（里面是Linux的terminal），复制并执行下面的命令。 前往Open WebUI社区，选择function然后搜索Tencent HunyuanAI，或者直接点击这里 ii. 点击get，输入自己Open Webui的地址就直接跳往安装。 b. 填写密钥 i. 点击齿轮按钮依次输入刚刚获取的密钥就行 c.
1K11编辑于 2025-01-10 - 来自专栏数据仓库技术
通过ollama+open webui可视化运行gemma
今天给大家介绍一个本地运行大模型的工具ollama，能够让我们方便地运行各种大模型，Open Webui 界面化的管理使用各种大模型。 ollama pull gemma:7b 然后再执行上面命令，显示下面内容代表模型gemma已经运行了，可以开始对话了 我们测试一下： 2.安装Open Webui 2.1 安装Docker docker-desktop 2.3 安装Open Webui 执行docker命令安装 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 安装完成后，您可以通过http://localhost:3000访问 Open WebUI 至此安装完成 3.Open Webui 运行模型 界面如下 依次选择模型，选择对应的模型后，在3处输入内容即可
9.6K31编辑于 2024-03-06 - 来自专栏开发三两事
llama3&open-webui快速实现本地模型搭建
running就表示运行成功了 docker桌面下载 下载地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 下载完成后启动运行，可以看到如下界面 搜索框搜open-webui 大家可以直接搜索 llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8 这个模型是对llama3进行了中文微调后的模型，相对对中文比较友好 一般小型模型也得几个G，下载需要一会时间等待，下载完成在webui ，不过一般个人电脑也仅仅是运行起来，速度比较慢，只能满足下自己日常的好奇心，真正要投入生产还是需要一个不错的机器才行，自己也可以下一些响应速度更快的mini模型测试 接口调用的使用方式 以上展示了使用open-webui
2.3K50编辑于 2024-04-29 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-容器化(Docker)部署vLLM和Open WebUI
apt-get update apt-get install -y nvidia-docker2 systemctl restart docker 3.下载镜像 docker pull ghcr.io/open-webui /open-webui:cuda docker pull vllm/vllm-openai 4.运行vLLM容器 docker run -d \ --gpus all \ --restart unless-stopped 5.运行Open WebUI容器 docker run -d \ --name openwebui-container \ --network host \ --gpus all \ - http://localhost:8000/v1 \ -e OPENAI_API_KEYS=OPENWEBUI123 \ -e USE_CUDA_DOCKER=true \ ghcr.io/open-webui /open-webui:cuda 6.验证DeepSeek #Open WebU访问地址，先创建管理员，然后进入对话界面， http://x.x.x.x:8080
7.6K10编辑于 2025-03-06 - 来自专栏码匠的流水账
使用open-webui+deepseek构建本地AI知识库
序本文主要研究一下如何使用OpenWebUI+deepseek构建本地AI知识库步骤拉取open-webui镜像docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:maindocker 启动docker run -d -p 3000:8080 \-e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \ghcr.io/open-webui /open-webui:main执行完之后等一会(大概要三四分钟)启动起来了访问http://localhost:3000/，注册管理员账号，注册完要等一会(估计要七八分钟)页面才出来可以-v . /open-webui-data:/app/backend/data来挂载数据看日志是有报错ERROR [open_webui.routers.openai] Connection error: Cannot ] get_all_models()INFO [open_webui.routers.ollama] get_all_models()INFO [open_webui.routers.ollama]
4.7K10编辑于 2025-02-18 - 来自专栏轩辕镜像
玩转本地大模型：Ollama + Open WebUI简明使用指南
就 Ollama GUI 而言，根据不同偏好，有许多选择： Web 版：Ollama WebUI 具有最接近 ChatGPT 的界面和最丰富的功能特性，需要以 Docker 部署； Ollama WebUI
15.9K12编辑于 2024-09-29 - 来自专栏Mintimate's Blog
看看 Ollama 和 Open WebUI如何配合
Open WebUI 部署同样，有两种方法可以部署 Open WebUI，分别是 Docker 安装和 Python pip 安装。既没有 Docker，也不想使用 Python? open-webui# 启动 Open WebUIopen-webui serve如果你想使用 Docker 部署 Open WebUI，那么可以参考 Open WebUI 官方文档。 /open-webui/open-webui:main解释一下参数：-p 3000:8080：将容器的 8080 端口映射到主机的 3000 端口；--add-host=host.docker.internal 浏览器访问 http://localhost:3000，即可进入 Open WebUI 的界面。根据提示初始化账号即可：如果开启后，卡在加载界面。可以进入 Open WebUI 的容器内。 配置 Open WebUI其实本地 Open WebUI 和 Ollama 的配置，已经做到了开箱即用。存在部分情况需要设置 API 接口，或者设置远程 ollama 的接口用于本地调用。
2.5K01编辑于 2025-02-18 - 来自专栏用户2141488的专栏
容器环境下部署Open-webui、One-api、Ollama、Deepseek
Open-webui 是一种友好的 Web 用户界面，专为大语言模型（LLM）设计，支持包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。 total_tokens":35}} #### api请求工具（如postman、apipost等等，这里我用的是apipost工具） #### 查看 token 消耗 可以看到上面有2次请求，已经消耗了一些token Open-webui docker run --name open-webui -d -p 8080:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v /home /ubuntu/data/open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui ，Open-webui 提供了一个非常友好的web交互界面，让用户可以不用懂代码、不用懂开发就能体验私有化大模型，One-api 提供了一个非常优秀的安全鉴权措施，2个工具都是拿来开箱即用，非常方便；
2.3K11编辑于 2025-03-20 - 来自专栏运维知识
使用Ollama和Open WebUI管理本地开源大模型的完整指南
目录 ✨️Open-WebUI介绍 优点 部署教程 1.打开官网地址 2.安装Docker 3.Open WebUI下载 ️️功能介绍 1.AI编程 2.聊天历史 3.自定义Web的界面 ✨️Open-WebUI --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 参数详解 docker run: 启动一个新的 Docker 容器。 -v open-webui:/app/backend/data: 将本地的 open-webui 卷映射到容器内的 /app/backend/data 目录。 --name open-webui: 为容器指定一个名称 open-webui，以便于管理和识别。 ghcr.io/open-webui/open-webui:main: 使用来自 GitHub 容器注册表（GitHub Container Registry）的 open-webui 镜像，并指定使用
32.8K32编辑于 2024-06-03 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
CVE-2025-64495：Open WebUI存储型DOM XSS漏洞分析与利用
CVE-2025-64495：Open WebUI存储型DOM XSS漏洞分析与利用 项目概述CVE-2025-64495是一个影响Open WebUI版本<= 0.6.34的高危安全漏洞。 漏洞状态：发布时间： 2025年11月7日修复时间： 2025年11月8日修复版本： Open WebUI 0.6.35漏洞评分： 8.7/10（高危）⚡ 功能特性与漏洞影响核心功能分析富文本提示功能 - Open WebUI允许用户以富文本格式插入提示信息多用户协作 - 支持多个用户同时使用和共享提示功能扩展 - 管理员可通过“Functions”功能在服务器端执行Python代码漏洞影响范围攻击向量 ： AV:N/AC:L/PR:L/UI:R/S:C/C:H/I:H/A:N所需权限： 低 - 任何能够访问提示功能的用户影响版本： Open WebUI <= 0.6.34独特价值说明此漏洞的特殊之处在于将存储型 安装与复现环境环境要求受影响版本： Open WebUI <= 0.6.34浏览器环境： 现代浏览器支持JavaScript网络访问： 可访问目标Open WebUI实例复现步骤部署Open WebUI
15310编辑于 2026-02-10 # 🚀 Open WebUI × Ollama：小白轻松打造私有化 AI 帝国的终极指南
reservations:devices:-driver:nvidiacount:allcapabilities:[gpu]restart:alwaysnetworks:-ai-networkopen-webui :image:ghcr.io/open-webui/open-webui:maincontainer_name:open-webuiports:-"3000:8080"environment:-OLLAMA_BASE_URL **启动OpenWebUI容器**：dockerrun-d\--nameopen-webui\-p3000:8080\-eOLLAMA_BASE_URL=http://<你的OllamaIP>:11434 \-vopen-webui-data:/app/backend/data\--restartalways\ghcr.io/open-webui/open-webui:main`第三章：核心功能实战——超越简单的聊天 访问控制：修改默认WEBUI_SECRET_KEY。在Ollama侧配置OLLAMA_HOST仅监听内网IP，防止未授权访问。
28310编辑于 2026-03-23- 来自专栏ceshiren0001
Open WebUI 和 Dify 在构建企业AI应用时的主要区别
在企业AI应用的构建过程中，Open WebUI 和 Dify 作为两大主流开源工具，定位和功能差异显著。 企业级功能支持Open WebUI✅ 基础权限管理（RBAC）✅ 对话记录加密存储❌ 无工作流编排，仅支持单模型对话适用场景：内部测试、轻量级知识问答（需搭配其他工具扩展RAG）。 （BM25+语义）外部系统对接有限（通过API调用）深度集成（企业微信、钉钉、数据库等） 关键差异：Dify 提供 端到端RAG流水线（上传→切块→检索→生成），而 Open WebUI 需额外工具链支持 Open WebUI（快速试错）生产系统 → Dify（全流程开发） + 自研模块（补足安全/性能短板）五、总结：核心差异全景图对比维度Open WebUIDify核心价值模型交互的“可视化门户”AI应用的 WebUI（如医生问诊助手）需 多系统集成+业务流程 → Dify（如智能客服中心）企业可结合“Dify核心层 + Open WebUI交互层”的混合架构，兼顾开发效率与用户体验。
68210编辑于 2025-07-16 无需公网IP，内网穿透远程访问Ollama+Gemma3模型+Open WebUI教程
本地部署Ollama搭配开源视觉模型Gemma3和Open WebUI，不仅可离线运行强大多模态大模型，还通过图形界面实现便捷交互，兼顾隐私、安全与易用性。 2.打开命令提示符拉取Open WebUI Docker镜像docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main3.启动容器并绑定Ollamadocker run-d \ --name open-webui \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main-p 3000:8080：本地开放端口为3000OLLAMA_BASE_URL指向你主机上的 用花生壳内网穿透映射Open WebUI，实现远程访问前往贝锐花生壳官网，根据系统版本下载安装客户端，随后启动花生壳客户端并登录。 远程访问使用贝锐花生壳生成的固定访问链接，即可直接访问到本地部署的Open WebUI。
2.2K20编辑于 2025-06-30使用腾讯云服务器访问open claw的webUI界面（保姆级别教程）
服务器购买配置网关部分操作1.购买带有open claw镜像模板的服务器2.检查对应的服务是否监听到公网地址0.0.0.0上2.1登录服务器目前openclaw使用的操作系统是Ubuntu操作系统，远程登录进来是 访问导致的目前查看以及生效了，但是依旧是由于浏览器强制不允许http访问导致的，若需要解决的话，需要配置端口映射，映射到本地来实现访问配置端口转发实现访问参考链接：玩转OpenClaw｜如何访问OpenClaw WebUI
4.3K97编辑于 2026-03-10- 来自专栏Java实战博客
Nginx WebUI
使用：首先下载的发行包是没有编译的，只要电脑装有Maven与JDK即可，点击buildx.sh 等待一会即可打包完成！打包完成会在 target文件夹下面找到你的jar包，然后你就可以正常启动了
70710编辑于 2022-04-15
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