轻松构建你的 AI 助手：Open WebUI 部署指南

在追求更便捷、更个性化 AI 体验的今天，本地部署大型语言模型（LLM）正成为一种趋势。而 Open WebUI（以前称为 OLLAMA-WEBUI）作为一款优秀的前端界面，极大地简化了与本地 LLM 的交互过程，让你能够轻松构建属于自己的本地 AI 助手。

本文将详细介绍 Open WebUI 的部署过程，帮助你快速上手，享受本地 AI 的强大与自由。

Open WebUI 是什么？

Open WebUI 是一款开源、用户友好的 Web 界面，专为与 OLLAMA 后端进行交互而设计。

OLLAMA 是一个简化的框架，用于在本地轻松运行和管理 LLM。

通过 Open WebUI，你可以摆脱命令行操作，通过直观的图形界面来：

• 加载和切换不同的本地 LLM 模型。

• 进行对话、生成文本、代码等。

• 管理模型、查看模型信息。

• 配置模型参数以优化输出。

• 享受类似 ChatGPT 的流畅对话体验。

为什么选择 Open WebUI 配合 OLLAMA？

• 本地运行，保护隐私： 所有数据和计算都在你的本地设备上进行，无需担心数据泄露或上传到第三方平台。

• 离线可用： 模型下载完成后，无需网络连接即可使用，非常方便。

• 高性能（取决于你的硬件）： 如果你的设备拥有强大的显卡，可以获得非常流畅的推理速度。

• 丰富的模型选择： OLLAMA 社区提供了许多流行的开源 LLM 模型，你可以根据需求选择。

• 用户友好的界面： Open WebUI 的设计直观易用，即使是新手也能快速上手。

• 开源免费： 自由使用，无需支付任何费用。

部署前准备

在开始部署 Open WebUI 之前，你需要确保你的系统满足以下要求：

1. 安装 OLLAMA： Open WebUI 是 OLLAMA 的前端界面，因此首先需要安装并运行 OLLAMA。访问 https://ollama.com/download下载并安装适合你操作系统的 OLLAMA。安装完成后，请确保 OLLAMA 服务正在运行。

2. 下载所需的 LLM 模型： 使用 OLLAMA 拉取（下载）你想要使用的 LLM 模型。你可以在命令行中运行 ollama pull <model_name> 来下载模型。例如ollama pull llama2 会下载 Llama2 模型。你可以在 OLLAMA 官方网站或社区找到可用的模型列表。

3. 安装 Docker 或使用 Docker Compose： Open WebUI 最推荐和最便捷的部署方式是使用 Docker。请确保你的系统已经安装了 Docker 和 Docker Compose。如果没有安装，请访问 Docker 官方网站 ([https://www.docker.com/get-started/](https://www.docker.com/get-started/)) 按照指引进行安装。

4. 稳定的网络连接： 在下载 Docker 镜像和 LLM 模型时需要稳定的网络连接。

部署 Open WebUI

Open WebUI 提供了多种部署方式，最推荐且常用的方法是使用 Docker。

方法一：使用 Docker Compose (推荐)

使用 Docker Compose 部署 Open WebUI 非常方便，只需要一个配置文件。

1. 创建一个 docker-compose.yaml 文件： 在你喜欢的位置（例如 ~/openwebui）创建一个名为 docker-compose.yaml 的文件，并将以下内容粘贴进去：

   services:

     webui:

       image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main

       container_name: open-webui

       volumes:

         # 映射数据卷，用于存储用户数据、配置等

         - ./data:/app/backend/data

       ports:

         # 将主机端口 3000 映射到容器端口 8080

         - 3000:8080

       environment:
         # 禁用 OpenAI 集成，卡死的原因就是这个

         - ENABLE_OPENAI_API=False  

         # 启用离线模式，不从 HuggingFace 拉取模型数据

         - OFFLINE_MODE=True        

         # 设置 OLLAMA 后端地址，通常是你的主机 IP 或 localhost:11434

         - OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434

         # 可选：设置默认用户，方便自动登录

         # - OPENWEBUI_DEBUG=True

         # - OPENWEBUI_SECRET_KEY=your_secret_key

       restart: always

解释一下配置文件：

• version: '3.8'：指定 Docker Compose 文件格式的版本。

• services:：定义服务。

• webui:：定义一个名为 webui 的服务（你可以随意命名）。

• image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main：指定使用的 Docker 镜像 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 是 Open WebUI 的官方镜像main 是最新的稳定版本标签。

• container_name: open-webui：指定容器的名称，方便管理。

• volumes:：映射数据卷，将主机上的 ./data 目录映射到容器内的 /app/backend/data 目录。这样做的好处是，即使删除并重建容器，你的用户数据、模型配置等都会保留。请确保在创建 docker-compose.yaml 文件的同级目录下创建一个空的 data 文件夹。

• ports:：映射端口，将主机上的 3000 端口映射到容器内的 8080 端口。这意味着你通过访问 http://localhost:3000 来访问 Open WebUI。

• environment:：设置环境变量。

• OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434：非常重要！这是告诉 Open WebUI 如何找到 OLLAMA 后端host.docker.internal 是一个特殊的 DNS 名称，在 Docker Desktop 或一些 Linux 发行版中可以直接解析到宿主机。如果你的系统无法解析，可能需要将这个地址替换为你的主机 IP 地址11434 是 OLLAMA 默认的 API 端口。

  • 其他环境变量是可选的，可以根据需要进行配置。

  • restart: always：设置容器在退出时总是自动重启。

2. 启动容器： 打开终端，切换到包含 docker-compose.yaml 文件的目录，然后运行以下命令启动 Open WebUI 容器：

docker-compose up -d

• up：启动服务。

• -d：在后台运行容器。

3. 验证部署： 等待片刻，Docker 会下载镜像并启动容器。你可以使用以下命令查看容器运行状态：

docker-compose ps

• 如果 STATUS 显示为 Up，则表示容器已成功启动。

4. 访问 Open WebUI： 打开你的浏览器，访问 http://localhost:3000 你应该会看到 Open WebUI 的登录/注册页面。

方法二：使用纯 Docker 命令

如果你不想使用 Docker Compose，也可以直接使用 Docker 命令来运行 Open WebUI 容器。

1. 运行 Docker 命令： 打开终端，运行以下命令：

docker run -d --network=host \

   -v ./data:/app/backend/data \

   --name open-webui \

   -e OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 \

   --restart always \

   ghcr.io/open-webui/open-webui:main

解释一下命令：

• docker run -d：以后台模式运行容器。

--network=host：使用主机网络模式。这意味着容器会直接使用主机的网络栈，可以更方便地访问主机上的 OLLAMA 服务。*注意：** 使用主机网络模式可能会有安全风险，适用于个人本地部署环境。如果你对网络安全有较高要求，或者希望容器拥有独立的网络，建议使用 Docker Compose 或其他网络模式，并确保 OLLAMA_BASE_URL 配置正确。

• -v ./data:/app/backend/data：映射数据卷，与 Docker Compose 相同。

• --name open-webui：指定容器名称。

• -e OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434：与 Docker Compose 相同，指定 OLLAMA 后端地址。使用主机网络模式时，可以直接使用 localhost 访问主机的 OLLAMA 服务。

• --restart always：设置容器在退出时总是自动重启。

• ghcr.io/open-webui/open-webui:main：指定使用的 Docker 镜像。

2. 验证部署和访问： 参考方法一的步骤 3 和 4 进行验证和访问。如果使用 --network=host 模式，Open WebUI 将直接监听主机的 8080 端口，你可以通过 http://localhost:8080 访问。

首次使用 Open WebUI

当你首次访问 Open WebUI 时，你需要进行注册。

1. 注册账户： 点击页面上的注册按钮，填写用户名、邮箱和密码来创建一个账户。请记住你的账户信息。

2. 登录： 使用你刚刚创建的账户信息登录。

登录成功后，你就会看到 Open WebUI 的主界面。

使用 Open WebUI 与 LLM 交互

1. 选择模型： 在界面的左侧或顶部，你会看到一个模型选择下拉菜单。这里会列出你在 OLLAMA 中已经拉取的所有模型。选择你想使用的模型。

2. 开始对话： 在底部的输入框中输入你的问题或提示，然后按下 Enter 键或点击发送按钮。

3. 等待回复： Open WebUI 会将你的输入发送给 OLLAMA 后端，并显示 LLM 生成的回复。

Open WebUI 的一些常用功能

• 切换模型： 随时可以通过模型选择菜单切换到不同的 LLM 模型。

• 管理模型： 在设置或管理页面，你可以查看已安装的模型信息，以及通过 OLLAMA 拉取新的模型。

• 对话历史： Open WebUI 会保存你的对话历史，方便你回顾和继续之前的对话。

• 配置参数： 部分模型和 Open WebUI 版本允许你配置一些模型参数，例如温度、top-p 等，以微调模型的输出风格。

• 多用户支持： Open WebUI 支持多用户注册和使用，每个用户的数据都是独立的。

遇到的问题与解决方案

• 无法连接到 OLLAMA：

  • 检查 OLLAMA 服务是否运行： 确保你的 OLLAMA 服务正在后台运行。

  • 检查 OLLAMA_BASE_URL 配置： 仔细核对你在 Docker 配置文件或命令中设置的 OLLAMA_BASE_URL 是否正确指向你的 OLLAMA 服务地址和端口 (默认为 11434)。

  • 网络问题： 确保容器和 OLLAMA 之间可以互相访问。如果使用 Docker Compose，确保 host.docker.internal 能够正确解析到主机。如果使用 Docker 命令，确保网络模式和 OLLAMA_BASE_URL 配置匹配。

  • 防火墙： 检查防火墙设置，确保 Open WebUI 容器可以访问 OLLAMA 端口。

• Open WebUI 无法访问：

  • 检查容器是否运行： 使用 docker-compose ps 或 docker ps 命令查看 Open WebUI 容器的运行状态。

  • 检查端口映射： 确保 Docker 配置文件或命令中的端口映射正确。例如，如果你将主机端口 3000 映射到容器端口 8080，请访问 http://localhost:3000。

  • 防火墙： 检查主机防火墙，确保你访问的端口没有被阻止。

• 模型加载失败或推理错误：

  • 检查模型是否已下载完整且可用： 在命令行中使用 ollama list 查看已下载的模型列表，并尝试在 OLLAMA 命令行中运行模型，看是否正常。

  • 硬件资源不足： 某些大型模型需要较强的硬件（特别是显卡）才能运行。如果你的设备性能不足，可能会导致加载失败或推理缓慢甚至错误。

• 数据丢失： 如果没有 correctly 配置和映射数据卷 volumes)，删除并重建容器可能会导致用户数据和配置丢失。确保你的 docker-compose.yaml 或 Docker 命令中包含了正确的数据卷映射。

总结

通过 Docker 部署 Open WebUI 是一个相对简单且高效的方式，能够让你快速搭建本地 AI 助手的前端界面，极大地提升与 OLLAMA 运行的本地 LLM 的交互体验。遵循本文的步骤，你应该能够顺利完成部署并开始享受个性化的本地 AI 服务。

现在，就开始你的本地 AI 探索之旅吧！如果你在部署过程中遇到任何问题，可以查阅 Open WebUI 的官方文档、GitHub 仓库 Issues 区，或者在相关的技术社区寻求帮助。

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