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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 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 #
43910编辑于 2025-02-11 - 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， :11434/api \ -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \ -e WEBUI_SECRET_KEY=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/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名
1.4K10编辑于 2024-08-15 - 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。
98711编辑于 2025-01-10 - 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 webUI就能识别到这个模型（为了测试效果，11435端口对应的模型是deepseek-r1:7b） #### 同理，加上配置了One-api 鉴权的模型再来看看效果 总结 通过上面的部署我们可以看到，Open-webui
2.2K11编辑于 2025-03-20 - 来自专栏机器学习与统计学
最好用的大模型chatbot，离线部署，用户体系打通
市面上大模型 chatbot 无数，我最喜欢的一直都是 Open WebUI 因为它可以完全离线部署、支持OpenAI 兼容 API，并配备内置推理引擎用于 RAG https://github.com/open-webui /open-webui 我还很喜欢它的模型对比功能，多个模型对同一问题同时输出结果 最良心的是，这个开源项目还支持身份认证，可以直接对接 LDAP 顺带说一句，Qwen 的官方网页就是基于 Open WebUI 修改的 离线部署 安装 openwebui 是我见过所有 chatbot 中最简单的了 # 安装 pip install open-webui # 启动 open-webui serve 浏览器打开 /open-webui:main docker save open-webui/open-webui:main > open-webui.tar #镜像传入内网后加载 docker load -i open-webui.tar #运行open-webui docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui
48910编辑于 2025-10-11 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 2.如果Ollama在另一台服务器上 :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 要使用Nvidia GPU :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda 3.仅用于OpenAI :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 4.带有捆绑Ollama open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama 这两个命令都支持内置、简单的安装Open WebUI和Ollama
2.6K20编辑于 2025-02-04 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main2.如果Ollama在另一台服务器上 :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main要使用Nvidia GPU :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda3.仅用于OpenAI API :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 4.带有捆绑Ollama :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama 仅CPU：如果您不使用
3.3K12编辑于 2025-01-26 - 来自专栏k8s技术圈
LLM On Kubernetes
为了解决这个问题，我们可以使用一个 open-webui 的项目，它提供了一个漂亮的界面，可以让您更轻松地部署模型。 到 Kubernetes 很简单，因为 Open-WebUI 项目提供了一个 Helm Chart，可以让我们更轻松地部署 Ollama 和 Open-WebUI。 的 IP 和 NodePort 来访问 Open-WebUI 项目，当然你也可以配置 Ingress 来访问。 然后我们可以使用 Helm 安装这个 charts 包： helm upgrade --install ollama open-webui/open-webui -f myvalues.yaml --create-namespace 第一次使用的时候需要注册一个账号，然后我们就可以登录到 Open-WebUI 项目主页了。 如果你有 ollama 在其他地方运行，我们可以将其添加为另一个连接。
68410编辑于 2024-07-20 - 来自专栏开源项目搭建
简单3步部署本地国产大模型DeepSeek大模型
/open-webui参考： https://github.com/open-webui/open-webui? /backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda现在我们打开终端，比如powershell :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main要运行支持 Nvidia :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda如果您仅使用 OpenAI data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main如果仅适用于 CPU，不使用 GPU，请改用以下命令：
6.1K33编辑于 2025-02-06 - 来自专栏机器学习与统计学
本地运行大模型，复刻ChatGPT聊天界面
这里老章再推荐一个好用的工具，open-webui： https://github.com/open-webui/open-webui 它是一个仿照 ChatGPT 界面，为本地大模型提供图形化界面的开源项目 open-webui用起来也很方便，最极简的安装、运行方法是使用 Docker 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 我直接安装了docker-desktop，下载后一路下一步即可：https://www.docker.com/products/docker-desktop/ open-webui还提供了用户注册与登陆功能 ，首次使用需要先注册一个账号： 登陆后主页面如下，在这里可以选择我们刚刚运行起来的大模型，我的电脑性能太差，这里还拿 qwen 0.5b 做演示 然后就可以直接与本地大模型聊天了 open-webui
1.2K10编辑于 2024-05-11 - 来自专栏WalkingCloud
RockyLinux9.5下使用ollama搭建本地AI大模型DeepSeek
"bip": "10.112.0.1/24" } EOF systemctl enable docker.service systemctl restart docker.service 运行open-webui docker run -d -p 80:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.31.98:11434 -v /data/open-webui:/app/backend /data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main docker logs -f open-webui 等待出现INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)的日志时 即可浏览器打开open-webui 需要等待一段时间后 ，出现如下界面 设置好账号密码后 即可正常用open-webui调用用本地的deepseek AI大模型 接下来进行对话 可以看到思考时CPU已经打满了，由于是测试，未使用GPU显卡 最终的效果如下
1.1K00编辑于 2025-02-08 大模型——如何本地跑通一个大模型
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，安装完成后运行命令来拉取模型，模型可访问 ollama Models 选择相应的模型后，会有对应的命令 docker 来运行 openwebui，运行命令如下：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运行成功后，我们访问 127.0.0.1
68410编辑于 2024-09-23- 来自专栏stark张宇
新手快速安装部署本地DeepSeek
Open Web Ui第二种方式使用Open Web Ui方式进行部署，首先你要安装Docker，用容器的方式来进行安装和访问，Github地址：https://github.com/open-webui /open-webui 安装命令是：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本地访问http://localhost
93144编辑于 2025-02-15 无需公网IP，内网穿透远程访问Ollama+Gemma3模型+Open WebUI教程
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 \ -p 3000:8080 \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \ -v open-webui:/app/backend/data \ --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
1.8K20编辑于 2025-06-30- 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 :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 参数详解 docker -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
31.4K32编辑于 2024-06-03 - 来自专栏linux 自动化运维
ubuntu22 编译安装docker，和docker容器方式安装 deepseek 和 webUI 配置模型
# 使用curl 问模型 docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui :/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama # webui : 使用 GPU计算 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
80030编辑于 2025-02-17 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day6：Ollama的Webui智能助手
在https://github.com/open-webui/open-webui這個項目與Ollama項目能搭配得天衣無縫，只要在前面ollama容器執行的狀況下（表示ollama server已啓動 /open-webui:main 這裏要用到 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 鏡像文件，如果系統裏面沒有這個鏡像文件，就會自動下載。 開始執行的信息如下： 現在我們打開第3個終端，執行以下指令檢查目前啓動的容器： $ docker ps 應該要看到類型下面截屏的信息，目前已經有兩個正在執行的容器，分別由ghcr.io/open-webui /open-webui與dustynv/ollama:r36.2.0鏡像文件所生成，如果有缺少的話，後面的步驟就無法正常執行。 在open-webui容器執行的信息中，會看到一行“INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)”信息：
46710编辑于 2024-10-29 deepseek本地部署简要教程
deepseek-r1:1.5bdocker安装openwebuidocker 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访问：http://localhost
88320编辑于 2025-02-13- 来自专栏大模型
Ollama 安装与使用指南笔记
（六）WebUI 可视化对话界面部署 Docker 部署可视化对话界面： docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main docker run -d :11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 解释 -d 表示以后台模式运行容器。 -v /usr/local/app/ollama/open-webui:/app/backend/data 表示将容器内的 /app/backend/data 目录挂载到宿主机的 open-webui "local" } --name open-webui 表示给容器命名为 open-webui。 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 是要运行的 Docker 镜像。
6.7K11编辑于 2024-12-31 - 来自专栏架构师成长之路
大模型llm：Ollama部署llama3学习入门llm
:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 查看网关：查找标记为default /backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 要使用 Docker 安装 Open-webui ，您可以创建一个 Docker 容器，并在其中运行 Open-webui 服务。 以下是安装 Open-webui 的步骤： 拉取 Open WebUI 镜像： 首先，您需要从 Docker Hub 上拉取 Open WebUI的镜像。 这将在后台运行一个名为 “open-webui” 的容器，并将容器内的端口 3000 映射到宿主机的端口 3000。
6.8K00编辑于 2024-05-24
腾讯云开发者
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