参考: Environment Variable Configuration | Open WebUI export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 # 启动 open-webui serve 成功访问到容器中启动的ollama服务:http://localhost:8080 open-webui请求日志: 问题: 1、安装open-webui错误 Requires-Python <3.12.0a1,>=3.11; ... ERROR: Could not find...
docker run -d -p3000:8080-e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -vopen-webui:/app/backend/data --nameopen-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main 要使用NvidiaGPU支持运行Open WebUI,请使用以下命令: docker run -d -p3000:8080--gpusall--add-host=host.doc...
玩转本地大模型:Ollama + Open WebUI简明使用指南 引言 在过去的几个季度里,大语言模型(LLM)的平民化运动一直在快速发展,从最初的 Meta 发布 Llama 2 到如今,开源社区以不可阻挡之势适配、进化、落地。LLM已经从昂贵的GPU运行转变为可以在大多数消费级计算机上运行推理的应用,通称为本地大模型。 然而,本地...
node -v && npm -v 步骤3:安装Open WebUI 打开cmd窗口,输入: pip install open-webui 等待一段时间就会自动安装完成,切记不要用python3.11以上的版本,否则可能出现不兼容的问题: 见到下图所示界面,就表示安装成功: 三、运行Open WebUI并连接Ollama 启动Open WebUI open-webui serve 打开另一个cmd窗口输入open...
Open WebUI 用户友好的 AI 界面(支持 Ollama、OpenAI API 等)。 Open WebUI 支持多种语言模型运行器(如 Ollama 和 OpenAI 兼容 API),并内置了用于检索增强生成(RAG)的推理引擎,使其成为强大的 AI 部署解决方案。 Open WebUI 可自定义 OpenAI API URL,连接 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等。
跟open webui结合的话,注意端口映射的关系,主机端口可以随意,但ollama容器要暴露的端口是11434。 为了模型的复用,宿主机创建ollama后挂载到容器的/root/.ollama目录中 CPU容器 docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p11434:11434 --name ollama ollama/ollama ...
在Open WebUI的github页面 https://github.com/open-webui/open-webui 可以看到,如果你的Ollama和Open WebUI在同一台主机,那使用下面显示的这一行命令就可以在本地快速进行部署: 现在我们打开终端,比如powershell,然后输入docker,回车 可以看到这个命令成功运行,说明docker安装成功。
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系统,在linux系统下测试一下速度能否可以快一些。 系统硬件介绍 Ubuntu 22.04.4 LTS CPU: i5-10400F 内存:32G 硬盘: 512G SSD 显卡: NV...
2. 运行 pip install open-webui 命令,进行安装。 pip install open-webui 3. 安装完成后,运行命令 open-webui serve,启动 Open WebUI 服务。 open-webui serve 通过Docker 安装 1. 下载 docker 镜像。 运行以下 docker 命令,下载 docker 镜像。
3. 搭建Open WebUI使用网页聊天 总结 自春节以来,DeepSeek爆火,以至于官网都经常出现“服务器繁忙请稍后重试”,并且一度关闭了API注册和充值入口。好消息是可以本地部署使用,数据安全性和隐私更有保障。本文简要介绍使用Ollama和Open-WebUI本地部署DeepSeek。