Open-WebUI官方部署文档

Github地址：GitHub - open-webui/open-webui: User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
打开 WebUI 👋

如果你是零基础的小白，不知道什么是DeepSeek的话？不知道如何本地化部署，我强烈建议先看看老师的视频

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DeepSeek详细教程：

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器（如Ollama）和与OpenAI 兼容的 API，并内置RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。

Open WebUI 的主要功能⭐
●🚀轻松设置：使用 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，获得无忧体验，并支持:ollama标记:cuda图像。
●🤝 Ollama/OpenAI API 集成：轻松集成 OpenAI 兼容 API，与 Ollama 模型一起实现多功能对话。自定义 OpenAI API URL 以链接到LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等。
●🛡️细粒度的权限和用户组：通过允许管理员创建详细的用户角色和权限，我们确保了安全的用户环境。这种粒度不仅增强了安全性，而且还允许定制用户体验，培养用户的主人翁意识和责任感。
●📱响应式设计：享受台式电脑、笔记本电脑和移动设备之间的无缝体验。
●📱适用于移动设备的渐进式 Web 应用程序 (PWA)：通过我们的 PWA 在您的移动设备上享受类似原生应用程序的体验，提供本地主机上的离线访问和无缝的用户界面。
●✒️🔢完全支持 Markdown 和 LaTeX：通过全面的 Markdown 和 LaTeX 功能提升您的 LLM 体验，实现丰富的交互。
●🎤📹免提语音/视频通话：体验集成的免提语音和视频通话功能的无缝通信，从而实现更加动态和互动的聊天环境。
●🛠️模型构建器：通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型。通过Open WebUI Community集成轻松创建和添加自定义角色/代理、自定义聊天元素和导入模型。
●🐍原生 Python 函数调用工具：通过工具工作区中的内置代码编辑器支持增强您的 LLM。只需添加纯 Python 函数即可自带函数 (BYOF)，从而实现与 LLM 的无缝集成。
●📚本地 RAG 集成：借助突破性的检索增强生成 (RAG) 支持，探索聊天交互的未来。此功能将文档交互无缝集成到您的聊天体验中。您可以将文档直接加载到聊天中或将文件添加到文档库中，使用#查询前的命令轻松访问它们。
●🔍 RAG 的网络搜索：使用SearXNG、、、、、、、、和等提供商执行网络搜索，Google PSE并将结果直接注入您的聊天体验。Brave SearchserpstackserperSerplyDuckDuckGoTavilySearchSearchApiBing
●🌐网页浏览功能#：使用命令后跟 URL，将网站无缝集成到您的聊天体验中。此功能允许您将网页内容直接整合到您的对话中，增强互动的丰富性和深度。
●🎨图像生成集成：使用 AUTOMATIC1111 API 或 ComfyUI（本地）以及 OpenAI 的 DALL-E（外部）等选项无缝整合图像生成功能，通过动态视觉内容丰富您的聊天体验。
●⚙️多模型对话：轻松同时与各种模型互动，利用其独特优势获得最佳响应。通过同时利用多种模型来增强您的体验。
●🔐基于角色的访问控制 (RBAC)：通过受限的权限确保安全访问；只有授权个人才能访问您的 Ollama，并且为管理员保留独占的模型创建/拉取权限。
●🌐🌍多语言支持：借助我们的国际化 (i18n) 支持，以您喜欢的语言体验 Open WebUI。加入我们，扩大我们支持的语言！我们正在积极寻找贡献者！
●🧩 Pipelines、Open WebUI 插件支持：使用Pipelines 插件框架将自定义逻辑和 Python 库无缝集成到 Open WebUI 中。启动您的 Pipelines 实例，将 OpenAI URL 设置为 Pipelines URL，并探索无限可能。示例包括函数调用、用户速率限制以控制访问、使用 Langfuse 等工具进行使用情况监控、使用 LibreTranslate 进行实时翻译以支持多语言、有害消息过滤等等。
●🌟持续更新：我们致力于通过定期更新、修复和新功能来改进 Open WebUI。
想要了解更多有关 Open WebUI 的功能？查看我们的Open WebUI 文档，获得全面概述！
🔗 还可以查看 Open WebUI 社区！
别忘了探索我们的姊妹项目Open WebUI Community，您可以在其中发现、下载和探索自定义的模型文件。Open WebUI Community 提供了各种令人兴奋的可能性，可增强您与 Open WebUI 的聊天互动！🚀
如何安装🚀

通过 Python pip 安装
可以使用 Python 软件包安装程序 pip 安装 Open WebUI。在继续操作之前，请确保您使用的是Python 3.11，以避免兼容性问题。
安装 Open WebUI：打开终端并运行以下命令来安装 Open WebUI：
1pip install open-webui
运行 Open WebUI：安装后，您可以通过执行以下命令启动 Open WebUI：
2open-webui serve
这将启动 Open WebUI 服务器，您可以通过http://localhost:8080访问它。
Docker 快速入门🐳
笔记
请注意，对于某些 Docker 环境，可能需要额外的配置。如果您遇到任何连接问题，我们在Open WebUI 文档上的详细指南可随时为您提供帮助。
警告
使用 Docker 安装 Open WebUI 时，请确保在 Docker 命令中包含-v open-webui:/app/backend/data。此步骤至关重要，因为它可确保正确安装数据库并防止任何数据丢失。
提示
如果您希望使用包含 Ollama 或 CUDA 加速的 Open WebUI，我们建议您使用带有:cuda或标记的官方图像:ollama。要启用 CUDA，您必须在 Linux/WSL 系统上安装Nvidia CUDA 容器工具包。
使用默认配置进行安装
如果您的计算机上有 Ollama，请使用以下命令：
●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 Ollama 位于不同的服务器上，请使用以下命令：
要连接到另一台服务器上的 Ollama，请更改OLLAMA_BASE_URL为该服务器的 URL：
●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
要运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI，请使用以下命令：
●docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda
仅供 OpenAI API 使用安装
如果您仅使用 OpenAI API，请使用此命令：
●docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
安装附带 Ollama 支持的 Open WebUI
此安装方法使用将 Open WebUI 与 Ollama 捆绑在一起的单个容器映像，从而允许通过单个命令进行简化设置。根据您的硬件设置选择适当的命令：
借助 GPU 支持：通过运行以下命令来利用 GPU 资源：
●docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
仅适用于 CPU：如果您不使用 GPU，请改用以下命令：
●docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
这两个命令都有助于 Open WebUI 和 Ollama 的内置、无忧安装，确保您可以快速启动并运行一切。
安装后，您可以通过http://localhost:3000访问 Open WebUI 。尽情享用吧！😄
其他安装方法
我们提供各种安装替代方案，包括非 Docker 原生安装方法、Docker Compose、Kustomize 和 Helm。访问我们的Open WebUI 文档或加入我们的Discord 社区以获取全面指导。
故障排除
遇到连接问题？我们的Open WebUI 文档可以帮您解决。如需进一步帮助并加入我们充满活力的社区，请访问Open WebUI Discord。
打开 WebUI：服务器连接错误
如果您遇到连接问题，通常是由于 WebUI docker 容器无法访问容器内 127.0.0.1:11434 (host.docker.internal:11434) 处的 Ollama 服务器。使用--network=hostdocker 命令中的标志来解决此问题。请注意，端口从 3000 更改为 8080，从而导致链接：http://localhost:8080。
Docker 命令示例：
docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
保持你的 Docker 安装为最新
如果你想将本地 Docker 安装更新到最新版本，你可以使用Watchtower来进行：
docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --run-once open-webui
在命令的最后一部分，open-webui如果不同，则将其替换为您的容器名称。
请查看我们的Open WebUI 文档中提供的更新指南。
使用 Dev 分支
警告
该:dev分支包含最新的不稳定功能和更改。使用它需要您自担风险，因为它可能存在错误或功能不完整。
如果您想尝试最新的前沿功能并且可以接受偶尔的不稳定，那么您可以使用:dev如下标签：
docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --add-host=host.docker.internal:host-gateway --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:dev
离线模式
如果您在离线环境中运行 Open WebUI，则可以设置HF_HUB_OFFLINE环境变量以1防止尝试从互联网下载模型。
export HF_HUB_OFFLINE=1