open-webui serve --port 9999(9999为你想要的目的端口) ps:站里找了半天没找到这个玩意,在官网找了一下终于找到,特此发出
2. 配置Open WebUI 安装与启动: 通过Python包或Docker快速部署: pip install open-webui # Python安装 open-webui serve # 启动服务(默认端口8080) #或Docker部署 docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main 1. 2. 3. 4. 5. 界面配置: ...
docker run\-d --network=host\-v open-webui:/app/backend/data\# 挂载docke volume-eRAG_EMBEDDING_ENGINE=ollama\# 如果用openai API,您需要稍后提供OPENAI_API_KEY-eOLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434\--name open-webui\--restart always\ghcr.io/open-webui/open-webui:main# 3.3 GB 说...
open-webui serve 打开Web 浏览器并转到 http://localhost:8080。 将Open Web UI 连接到 Foundry Local: 在导航菜单中选择“设置” 选择“连接” 选择“ 管理直接连接” 选择+ 图标以添加连接 对于URL,输入 http://localhost:PORT/v1,其中 PORT 被替换为 Foundry 本地终结点的端口,你可以使用 CLI ...
如果不希望直接在终端中与大型语言模型交互，可以使用命令 ollama serve 启动本地服务器。一旦这个命令成功运行，你就可以通过REST API与本地语言模型进行交互。Ollama has a REST API for running and managing models.5.1 Generate a response curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "...
ollama serve 然后在OpenWebUI的设置页面里，选择Ollama作为模型提供者，填上Ollama服务的地址（默认是http://localhost:11434）就行了。自定义提示词 OpenWebUI有个挺实用的功能是预设提示词。你可以把常用的提示词保存下来，以后用的时候直接选就行，省得每次都重新输入。比如，你可以设置一个"代码解释器"的角色...
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" ExecStart=/usr/bin/ollama serve ... 重启: systemctl daemon-reload systemctl restart ollama 这样,在外网就能够使用ip的方式进行访问。 Open WebUI Open WebUI 适配了Ollama接口,提供了web的方式来访问Ollama的API,用法也非常的简单,用docker的安装方式: ...
在Linux 上,如果 Ollama 未启动,可以用如下命令启动 Ollama 服务:ollama serve,或者 sudo systemctl start ollama。通过分析Linux的安装脚本install.sh,就会看到其中已经将ollama serve配置为一个系统服务,所以可以使用systemctl来 start ...
这样就嘎嘎的快,像上面这样就成功了 我们再输入: 查看一下当前的容器,然后再输入我们要启动的容器: 如下图: 我们再把open-webui的端口去打开一下,直接访问IP 注册一个账号进去 在设置里面看看ollama连接状态是成功的就好了,直接用起来吧!
ollama serve:启动 ollama 服务。 ollama create <model-name> [-f Modelfile]:根据一个 Modelfile 文件导入模型。 ollama show <model-name:[size]>:显示某个模型的详细信息。 ollama run <model-name:[size]>:运行一个模型。若模型不存在会先拉取它。