Open WebUI is an extensible, feature-rich, and user-friendly self-hosted AI platform designed to operate entirely offline. It supports various LLM runners like Ollama and OpenAI-compatible APIs, with built-in inference engine for RAG, making it a powerful AI deployment solution. https://github...
只允许127.0.0.1:11434访问,其他跨IP都拒绝# 默认ollama绑定在127.0.0.1的11434端口,修改/etc/systemd/system/ollama.service,在[Service]下添加如下内容,使ollama绑定到0.0.0.0的11434端口Environment
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 GPU容器(linux/wsl需要先安装Nvidia Toolkit...
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。
Open-Webui需要Node.js环境,您可以从Node.js官网下载并安装。 步骤3:安装WebUI的依赖 在Open-Webui项目目录下,运行以下命令: npm install 配置与启动 配置Ollama与模型 在Ollama中,您可能需要配置模型路径、训练参数等。具体配置方法请参考Ollama的官方文档。 启动Open-Webui 使用npm启动WebUI服务: npm run star...
也可以使用其他常用命令如ollama create(从模型文件创建模型)、ollama run(运行模型)等。 Open-WebUI的安装 步骤一:准备环境 确保你的系统已安装Python 3.11或更高版本。 安装Node.js和npm,以便后续构建Open-WebUI。 步骤二:克隆Open-WebUI项目 打开Git Bash或终端,输入以下命令克隆Open-WebUI项目到本地: ...
gemma是靠ollama来部署的,所以我们直接输入: 耐心等待部署完成,如下图: 完成后我们可以直接进行提问,这就好啦! 第四步部署:open-webui 因为open-webui是在Docker里面部署的,所以我们需要先部署Docker,因为我是用的阿里云的Alibaba Cloud Linux 3系统,所以我直接是按照阿里云的官方教程来的,建议你们也是按照自己的系...
1. ollama是使用官方 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 安装的 2. open-webui是docker启动,docker正常启动,使用github推荐的 # WebUI与ollama在同一台机器:sudo docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name op...
计划在Linux环境下部署一个deepseek,并且使用open-webui界面进行文字交流。部署方案:使用开源的ollama做底座,再将deepseek的蒸馏模型部署到ol...
1.进入官网Ollama下载 2.或者在命令行直接执行 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 1. 3.检测ollama是否安装成功 ollama 1. 显示如下证明安装成功 Usage: ollama [flags] ollama [command] Available Commands: serve Start ollama