使用命令拉取DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B到本地待用：ollama pull deepseek-r1 编辑 四，用Open WebUI打造本地AI助手 第一步：用下面的命令启动Open WebUI：open-webui serve 编辑 第二步，打开浏览器，在地址栏输入：localhost:8080，即可打开Open WebUI界面，可以体验图形化的本地AI助手了。编辑 五，总结...
1.打开openwebui应用，进入项目选择界面，你会看到一个项目管理页面，上面有一个可以点击的地址，默认为：http://localhost:3000/ 2.点击地址、跳转至登陆注册页面，此处的登录注册是创建管理员账号，可以根据自己的习惯进行输入；3.完成后会进入因为项目启动需要一点时间，刚开始页面会是一篇空白，稍等一下就行，结...
docker pull open-web-ui/official:latest && docker-compose down && docker-compose up -d 五、使用DeepSeek R1+联网功能 •基础设置API KEY •设置密钥参数(这里的密钥和模型参数 我推荐使用硅基流动的DeepSeek R1模型实现)可以参考我往期的文章:DeepSeek R1 API替代方案全解析:手把手教你无缝迁移至硅基流...
使用命令拉取DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B到本地待用: ollama pull deepseek-r1 四,用Open WebUI打造本地AI助手 第一步:用下面的命令启动Open WebUI: open-webui serve 第二步,打开浏览器,在地址栏输入:localhost:8080,即可打开Open WebUI界面,可以体验图形化的本地AI助手了。 五,总结 用Ollama+Open Web...
Open WebUI: 一个轻量的开源网页 AI 接口 程序,用于在浏览器中调用本地、远程接口语言模型。支持使用 Ollama 模型进行对话、文本生成和文本摘要等任务。 所以,我们是先本地部署 Ollama,之后使用 Ollama 拉取 DeepSeek-R1 模型,最后使用 Open WebUI 调用 Ollama 模型,实现本地运行 DeepSeek-R1 大模型。部署...
本文主要研究一下如何使用OpenWebUI+deepseek构建本地AI知识库 步骤 拉取open-webui镜像 docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main docker启动 docker run -d -p 3000:8080 \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
首先打开链接注册一个账号:https://openwebui.com/f/zgccrui/deepseek_r1 点击Get 填写内网或者外网的访问Open WebUI的地址 点击Import to WebUI然后点保存,确认 保存好后在页面的设置里填写URL API KEY和模型名称,然后保存 保存好以后修改一下带推理模型的名称,然后就可以问问题了 ...
Open WebUI: 一个轻量的开源网页 AI 接口 程序,用于在浏览器中调用本地、远程接口语言模型。支持使用 Ollama 模型进行对话、文本生成和文本摘要等任务。 所以,我们是先本地部署 Ollama,之后使用 Ollama 拉取 DeepSeek-R1 模型,最后使用 Open WebUI 调用 Ollama 模型,实现本地运行 DeepSeek-R1 大模型。部署...
填写本地部署的OpenWebUI地址 2.4 修改函数配置,添加api 准备好以下三个数据 api地址DEEPSEEK_API_BASE_URL。SiliconFlow是https://api.siliconflow.cn/v1 密钥DEEPSEEK_API_KEY。见1.2获取 模型名称DEEPSEEK_API_MODEL。这里以DeepSeek-R1为例,其他模型可回看1.3获取 ...
四、总结与展望 本文详细介绍了如何利用Ollama在本地部署大模型DeepSeek-R1,结合Open-WebUI构建交互界面,并通过RagFlow技术构建私有知识库。这套解决方案不仅提升了模型的部署效率,还增强了用户交互体验和知识管理能力。未来,随着技术的不断发展,本地大模型的部署与应用将更加广泛,为各行各业带来更多创新与变革。相关...