【亲测免费】 Ollama WebUI 安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

Ollama WebUI 是一个用户友好的 Web 界面，专为大型语言模型（LLMs）设计。它是一个自托管的 WebUI，支持多种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。该项目旨在提供一个功能丰富、易于扩展的界面，使用户能够在本地环境中无缝操作 LLMs。

主要编程语言

该项目主要使用以下编程语言和框架：

• Svelte: 用于构建用户界面。
• Python: 用于后端逻辑和模型管理。
• TypeScript: 用于前端开发和类型安全。
• Shell: 用于脚本编写和自动化任务。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• Docker: 用于容器化部署，简化安装和配置过程。
• Kubernetes: 提供高级的容器编排和管理功能。
• Ollama: 作为主要的 LLM 运行器，支持本地和远程模型。
• OpenAI API: 支持与 OpenAI 兼容的 API 集成。
• Pipelines Plugin Framework: 支持自定义逻辑和 Python 库的集成。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Docker: 已安装并配置好 Docker。
• Nvidia CUDA Toolkit（可选）: 如果您计划使用 CUDA 加速，请安装此工具包。
• Git: 用于克隆项目仓库。

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

首先，使用 Git 克隆 Ollama WebUI 的仓库到您的本地机器：

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui.git
cd ollama-webui

步骤 2: 配置 Docker 环境

确保 Docker 已启动并运行。如果您计划使用 CUDA 加速，请确保已安装 Nvidia CUDA 容器工具包。

步骤 3: 运行 Docker 容器

使用以下命令启动 Ollama WebUI 的 Docker 容器：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果您计划连接到 Ollama 在另一个服务器上，请修改 OLLAMA_BASE_URL 环境变量：

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

步骤 4: 访问 WebUI

启动容器后，您可以通过浏览器访问 http://localhost:3000 来使用 Ollama WebUI。

配置说明

• 端口映射: -p 3000:8080 将主机的 3000 端口映射到容器的 8080 端口。
• 数据卷: -v open-webui:/app/backend/data 确保数据持久化，防止数据丢失。
• 环境变量: -e OLLAMA_BASE_URL 用于指定 Ollama 服务器的 URL。

通过以上步骤，您应该能够成功安装并配置 Ollama WebUI，开始在本地环境中使用大型语言模型。