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openwebui登录密码重置教程
n' #将your-new-password改成你要修改的密码cd /root/open-webui/lib/python3.11/site-packages/open_webui/data #进入到openwebui email='admin@example.com';" #将HASH改成第三行生成的密码 admin@example.com改成你自己设置的邮箱（不知道之前设置的邮箱是什么看第7行命令）改好之后再打开openwebui
2.6K20编辑于 2025-02-20服务器部署OpenWebUI+DeepSeek API
相关重置密码命令如下：bt 52.宝塔面板安装openwebui进入宝塔面板后，点击docker，安装OpenWebUI，然后就会自动安装，等待安装完成即可。 3.openwebui相关配置安装openWebUI开放的是3000端口，需要在服务器与宝塔面板中开放该端口，以下是宝塔面板开放示例。于是就能正常访问网页啦！！！ 上面注册的本地账号，是后面openwebUI中的管理员账号。转到openwebui社区，在网站注册一个账号后进入。 点击get输入自己的网站加端口，比如我的http://47.86.33.122:3000/然后点击import to openwebui，会自动进入后台。将这几个改为你的API的值就行。
1K10编辑于 2025-03-10- 来自专栏锤子代码
把AI神器OpenWebUI接入现有系统，没想到这么简单
起因 最近在接触AI方面的东西，发现OpenWebUI很不错。 有用户系统，可以记住会话内容，还可以自定义模型地址等等。 UI风格也不错，美中不足的有两点。 安装OpenWebUI 必须是Python 3.11版本。 安装 pip install open-webui 速度会有点慢，建议配置阿里云的源。 OpenWebUI配置 假设现在已经安装完成，需要做的是： 允许新用户注册 左下角头像，选择管理员面板，选择设置-通用。 （用户不存在），就进行注册； 注册成功就跳转OpenWebUI。 注册成功后，自动跳转到OpenWebUI页面.
2.3K10编辑于 2025-03-06 - 来自专栏Linux相关
Ollama【部署 03】客户端应用ChatBox、AnythingLLM及OpenWebUI部署使用详细步骤
数据处理与隐私说明内网可跳过调查创建工作区发送消息即可开始使用（可添加附件）配置本地文档或数据链接聊天的其他配置3.OpenWebUIhttps://blog.csdn.net/weixin_42458975/article/details/139845902OpenWebUI 官网地址 https://www.openwebui.com/ 本次使用最简单的 Docker 部署，Docker 的安装这里不再赘述，需要安装 Ollama且需要设置环境变量，OpenWebUI /ollama serve >> serve.log 2>&1 &OpenWebUI 安装流程：官方文档 https://docs.openwebui.com/拉取镜像 启动 dockerdocker 209, 204);background-color:rgb(24, 26, 27);">Chatbox AI 更适合个人和小团队的日常使用，AnythingLLM 适合企业级文档处理和团队协作，而 openwebui
1.2K10编辑于 2025-08-23 - 来自专栏AI智韵
【大模型部署实战】VLLM+OpenWebUI实现DeepSeek模型部署，文末有福利
vLLM（Very Large Language Model Serving）是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能、低延迟大语言模型（LLM）推理和服务框架。其核心创新在于PagedAttention技术，通过将注意力键值（KV）缓存分页管理，显著提升显存利用率并降低碎片化问题，使吞吐量比传统框架（如Hugging Face Transformers）提升24倍。该框架支持连续批处理、动态显存分配和多GPU并行推理，能够高效处理8k+长上下文请求，并兼容OpenAI API接口，开发者可快速部署Hugging Face模型。通过集成FP8、AWQ等量化技术，vLLM在保证推理精度的同时大幅降低资源消耗，目前已成为企业级AI部署（如DeepSeek-R1 671B模型分布式集群）的首选方案。
2.2K11编辑于 2025-03-17 大模型——如何本地跑通一个大模型
前言这里主要借助两个开源项目 ollama 和 openwebui 这两个项目，来尝试本地跑通llama3.1 8b 、 mistral-nemo 12b 和 qwen2 7b 这些模型，再大的模型机器也撑不住了 ollama GitHub：https://github.com/ollama/ollamaollama Models：https://ollama.com/libraryopenwebui：https://openwebui.com /openwebui GitHub：https://github.com/open-webui/open-webui安装ollama访问 ollama 网站，根据自身的平台来下载应用，下载后正常安装即可 ollama run llama3.1:8b## qwen2.5$ ollama run qwen2.5:7b## mistral-nemo$ ollama run mistral-nemo:12b安装openwebui 因为我的 ollama 是在本地的，所以我这里直接基于 docker 来运行 openwebui，运行命令如下：docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal
68410编辑于 2024-09-23今日高质量开源项目：Open WebUI (原 Ollama WebUI)
项目简介OpenWebUI是一个功能丰富、可自托管的ChatGPT式Web界面，专门为本地或私有化部署的大语言模型（如通过Ollama运行的Llama3、Qwen等）提供现代化交互体验。 OpenWebUI解决了这个问题。它不仅仅是一个聊天框，而是一个完整的AI工作站：多模型管理：在界面内轻松查看、下载、切换Ollama中的不同模型。 OpenWebUI完美填补空白，将命令行的模型变成一个随时可用的智能助手。 /总结：个人AI基础设施的成熟标志OpenWebUI的成功，标志着“个人大模型基础设施”正在走向成熟。 一句话总结：如果你正在本地运行开源大模型，并期待一个堪比ChatGPT的交互体验，OpenWebUI是目前开源领域功能最全面、生态最活跃、体验最佳的解决方案，没有之一。
1.5K30编辑于 2026-01-27- 来自专栏云原生知识宇宙
在 Kubernetes 上部署 llama3
Ollama 与 OpenWebUI 介绍Ollama 是一个运行大模型的工具，可以看成是大模型领域的 Docker，可以下载所需的大模型并暴露 API。 OpenWebUI 是一个大模型的 Web UI 交互工具，支持 Ollama，即调用 Ollama 暴露的 API 实现与大模型交互：部署方案选型OpenWebUI 的仓库中自带 Ollawma + OpenWebUI 的部署方式，主要是 kustomize 和 helm 这两种方式，参考 open-webui 仓库的 kubernetes 目录。 不需要研究 OpenWebUI 提供的 kustomize 和 helm 方式的用法。 下载模型方法一：通过 OpenWebUI 下载进入 OpenWebUI 并登录后，在 设置-模型 里，输出需要下载的 llama3 模型并点击下载按钮（除了基础的模型，还有许多微调的模型，参考 llama3
1.2K10编辑于 2024-04-30 - 来自专栏运维知识
使用Ollama+OpenWebUI本地部署Gemma谷歌AI开放大模型完整指南
的模型来测试 有两种下载方式你可以通过 第一种下载方式 命令行（打开cmd）输入官网复制的命令 在命令行输入 以下命令 等待时长即可下载完成 ollama run gemma:7b 第二种方式下载 基于OpenWebUI
2K20编辑于 2024-06-06 - 来自专栏运维知识
使用Ollama+OpenWebUI部署和使用Phi-3微软AI大模型完整指南
本指南将带领您一步步地使用Ollama和OpenWebUI部署和使用Phi-3模型，让您轻松解锁模型的无限潜能。无论您是经验丰富的开发人员还是初学者，都能从本指南中获益。 phi3 3.8b来测试 命令行（打开cmd）输入官网复制的命令 在命令行输入 以下命令 等待时长即可下载完成（确保ollama在运行） ollama run phi3 第二种方式下载 基于OpenWebUI
2.2K10编辑于 2024-06-09 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-容器化(Docker)部署vLLM和Open WebUI
前面小节我们通过conda创建虚拟Python环境，实现vLLM和OpenWebUI的配置，但是这个安装部署会非常繁琐非费时间。我们今天将使用容器来部署。 vllm-openai:latest \ --model /model \ --served-model-name deepseek-r1 \ --dtype half \ --api-key OPENWEBUI123 --api-key OPENWEBUI123: 设置 API 密钥。 5.运行Open WebUI容器 docker run -d \ --name openwebui-container \ --network host \ --gpus all \ - e OPENAI_API_BASE_URL=http://localhost:8000/v1 \ -e OPENAI_API_KEYS=OPENWEBUI123 \ -e USE_CUDA_DOCKER
7.2K10编辑于 2025-03-06 - 来自专栏云原生应用工坊
Chutes 指南系列：如何使用 chutes.ai 服务
三、部署 OpenWebUI 并接入 Chutes.ai 为了更直观地体验 Chutes.ai，推荐使用 OpenWebUI —— 一个轻量级的开源对话界面，可以直接接入外部 LLM 服务。 1. 安装 OpenWebUI bash复制编辑sudo python3.11 -m pip install open-webui 验证安装成功： open-webui --version 启动open-webui 四、在自己的网站中接入 AI 助手 除了 OpenWebUI，你也可以把 Chutes.ai 接入到 自己的网站，打造一个定制化的 AI 助手。 1. 五、总结 通过本文，我们完成了从 注册 Chutes.ai 到 部署 OpenWebUI，再到 接入自己的网站 的完整流程。
1.6K10编辑于 2025-08-07 - 来自专栏云原生知识宇宙
在 TKE 上部署 AI 大模型
vLLM 监听 8000 端口暴露 API，定义 Service 方便后续被 OpenWebUI 调用。 Ollama 监听 11434 端口暴露 API，定义 Service 方便后续被 OpenWebUI 调用。 节点池启用弹性伸缩的方法是编辑节点池，然后勾选弹性伸缩，配置一下节点数量范围，最后点击确认：步骤7: 部署 OpenWebUI使用 Deployment 部署 OpenWebUI，并定义 Service backendRefs 指定 OpenWebUI 的 Service。 backend.service 指定 OpenWebUI 的 Service。最后在浏览器访问相应的地址即可进入 OpenWebUI 页面。
93100编辑于 2025-02-20 - 来自专栏开源部署
本机部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由
本机部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由本篇文章介绍在window系统下，安装Ollama并且安装gemma（谷歌大模型）、llama2（脸书大模型）、qwen（阿里大模型
8.1K30编辑于 2024-05-14 - 来自专栏内网穿透工具
本地部署openWebUI + ollama+DeepSeek 打造智能知识库并实现远程访问
DeepSeek 作为一个开源的大语言模型，我们可以通过 ZeroNews + openWebUI + ollama的方式，轻松的在本地私有化部署 DeepSeek，不受网络攻击影响，满足不同用户的需求场景 仓库拉取镜像启动 Open WebUI 容器先创建一个用于 Open WebUI 容器本地存储的本地目录通过以下命令启动容器,容器名称 deepseek， 映射本地 8080 端口号, 并挂载本地目录 /opt/openwebui
1.4K20编辑于 2025-08-29 - 来自专栏大模型
OpenAI 开源模型 gpt-oss 本地部署详细教程
BashAI代码解释apt-getupdateapt-getinstall-ydocker.io#启动并设置开机自启systemctlstartdockersystemctlenabledockerb.运行OpenWebUI 容器执行以下命令来下载并运行OpenWebUI容器：展开代码语言：BashAI代码解释dockerrun-d--network=host-vopen-webui:/app/backend/data--nameopen-webui c.访问并使用OpenWebUI在你的浏览器中，访问http://<你的Ubuntu服务器IP>:8080(OpenWebUI默认使用8080端口)。首次访问时，你需要注册一个管理员账户。 同时，我们也学习了如何在Ubuntu环境下完成同样的部署，并额外搭建了一个功能强大的OpenWebUI客户端。我们体验了它的基础对话、代码生成乃至联网搜索等强大功能。 6.问：如何查看我的OpenWebUI容器的日志(Ubuntu)？答：如果OpenWebUI无法启动或出现问题，你可以使用Docker命令查看其日志来排查错误。
1.3K21编辑于 2025-11-24 - 来自专栏LLM
Open-WebUI 接入腾讯混元大模型
我尝试使用openai协议的api key接入openwebui失败后，由生此文。 尾声 Github地址 OpenWebUi社区地址 灵感来源于 Google GenAI by justinh-rahb
98611编辑于 2025-01-10 Deepseek 本地部署“网页版”与“软件版”超级详细教学（deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studi
结合deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studio AI等工具，用户可以轻松实现模型的本地化部署，并通过可视化面板进行高效交互。 本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek模型，并结合deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studio实现高效、便捷的模型交互。
6.1K02编辑于 2025-02-20- 来自专栏开源部署
Ubuntu系统下部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由
之前在window下安装过 Ollama和OpenWebUI搭建本地的人工智能web项目（可以看我之前写的文章），无奈电脑硬件配置太低，用qwen32b就很卡，卡出PPT了，于是又找了一台机器安装linux 参考： https://docs.openwebui.com/getting-started/#quick-start-with-docker-docker安装open-webui$ sudo docker sudo docker start open-webui登录open-webui用IP+端口访问修改语言为中文OpenWebUI默认是英文的，所以修改语言为简体中文。 OpenWebUI不能连接Ollama报错：WebUI could not connect to ollama修改地址：http://192.168.1.21:11434再下载千问的模型 qwen下载大模型
11.4K10编辑于 2025-07-15 - 来自专栏服务器运维日常
喂饭式教程 - 腾讯云HAI服务部署DeepSeek
三、使用DeepSeek创建完成后，选择算力连接 > OpenWebUI。因为教程示例创建的应用是DeepSeek-R1+Open WebUI，所以此处选择OpenWebUI。
1K71编辑于 2025-02-11
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