试用了几款LLM加速/服务化软件,非常喜欢ollama,速度快、操作简洁。看推介的Open-WebUI(原Ollama_WebUI)配合ollama服务,效果不错。于是就像装一个。 网址: GitHub - open-webui/open-webui: User-friendly We…
一、安装并启动open-webUI 参考:Getting Started | Open WebUI # 安装open-webui pip install open-webui # 启动 open-webui serve 访问:http://localhost:8080后,需要注册登录。 二、docker方式启动ollama 网址:GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and othe...
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main 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 mkdir /opt/openwebui 通过以下命令启动容器, 映射本地3000 端口号, 并挂载本地目录 /opt/openwebui 到容器的 /app/backend/data docker run -d -p 3000:8080 --add-host=ho...
init-ollama.bat (初始化ollama) set OLLAMA_NUM_GPU=999 set no_proxy=localhost,127.0.0.1 set ZES_ENABLE_SYSMAN=1 (设置环境变量) ollama serve (打开ollama服务,如果运行没啥带颜色的报错ollama部署就没问题) 接下来部署openwebui,可以不用关闭ollama,在open-webui文件夹根目录新打开一个cmd激活虚拟...
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。
如果Ollama和OpenWebUI部署在同一台机器上,您通常不需要进行额外的配置。如果它们部署在不同的服务器上,您需要在OpenWebUI的配置文件中设置Ollama服务的URL。 四、通过OpenWebUI与模型交互 配置完成后,您可以通过浏览器访问OpenWebUI(通常是http://localhost:3000),在界面上选择您刚刚安装的模型,并开始与模型进行...
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 示例,图源项目首页 终端TUI 版:oterm提供了完善的功能和快捷键支持,用brew或pip安装; Oterm 示例,图源项目首页 Raycast 插件:即Raycast Ollama,这也是我个人最常用的 Ollama 前端UI,其继承了 Raycast 的优势...
首先通过任务栏点击Ollama退出程序从控制面板编辑系统环境变量为您的用户账户编辑或新建变量，比如OLLAMA_HOST、OLLAMA_MODELS等。点击OK/应用保存重启 ollama app.exe 服务 如下图配置所示：四 部署模型 4.1 模型库 模型仓库地址：https://ollama.com/libraryOllama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大...
安装和配置Ollama:在本地机器上安装Ollama框架,并配置好Docker环境。 部署OpenWebUI:拉取OpenWebUI的Docker镜像并启动容器,配置好与Ollama的连接。 下载并运行模型:在OpenWebUI界面中选择一个适合聊天场景的模型(如Llama3),然后点击运行。 构建聊天机器人:利用OpenWebUI提供的图形化界面和API接口,构建聊天机器人的...
1.1、官网地址:https://ollama.com/ 选择合适的版本,我的是window版本,点击下载,不用填邮箱。 1.2、开始安装,选择默认就可以 1.3、安装完毕:cmd输入:ollama 2、安装模型:llama3.1 2.1:找到模型 2.2复制下载 2.3、命令行下载: 2.4、下载完毕就进入对话界面了: ...