【AI】——结合Ollama、Open WebUI和Docker本地部署可视化AI大语言模型

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目录

🎈本地部署模型

🎉安装Ollama

🎉安装 Open WebUI

🎊安装Docker

🥞启动 Hyper-v

🥞 安装 WSL(适用于Linux的Windows的子系统):

🥞安装Docker

 🎊Docker 部署 Open WebUI


🎈本地部署模型

🎉安装Ollama

官网:​Ollama

然后进行一下下载

安装完成之后是没有提示的,然后我们需要去测试一下。(这里我是以QWen为例子,大家可以尝试其他的模型)

打开一个终端,然后输入一个命令,进行测试

ollama run qwen 

 现在是正在进行下载,默认是保存在(C 盘,C:\Users<username>.ollama\models 如果想更改默认路径,可以通过设置OLLAMA_MODELS进行修改,然后重启终端,重启 ollama 服务。或者在环境变量中修改OLLAMA_MODELS的位置

setx OLLAMA_MODELS "D:" 

下载完成后,可以进行测试:

查看都安装了什么模型

ollma list命令显示所有安装模型 ollama rm 模型名称 删除指定模型

但这个现在就只可以在终端中使用 ,那么我问现在就搞一个web页面进行交互,增加体验。

🎉安装 Open WebUI

🎊安装Docker

如果你本地已经有了Docker了,那就可以直接看下面的内容。

🥞启动 Hyper-v

但是如果你这里没有Hyper-V,那么恭喜你,博主也没有,博主已经踩过这个坑了。

我们首先在桌面上建立一个文件,命名为Hyper.cmd,然后填入内容

pushd "%~dp0" dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i" del hyper-v.txt Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL

然后使用管理员身份运行这个文件,运行完毕后,重启电脑,再打开,就可以找到Hyper-V了。

🥞 安装 WSL(适用于Linux的Windows的子系统):
wsl --update 

然后进行安装

wsl --install 

 

🥞安装Docker

官网: Windows | Docker Docs

然后进行下载:

然后双击进行安装

这里咱们先不注册,直接进行登录即可

左下角是绿色,就代表运行成功了

 🎊Docker 部署 Open WebUI

打开命令行,然后输入docker

展示内容,说明我们的docker安装成功了

然后开始用docker安装open webUI

然后,安装完成够就可以,打开Docker Desktop,访问http://localhost:3000端口了

然后点击登录网址,

就是你会发现,点击上方选择一个模型旁边的加号+可以增加大模型,点击下拉按钮可以选择当前使用哪一个已安装的模型,但是,你可能会出现一个错误,就是找不到你自己安装的模型,这个原因是因为你的ollama没有启动,我们启动一下ollama

然后再重新,加载一下网页,再选择一下模型

提问一下问题,模型进行回答。这样我们本地的模型就部署好了

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DeepSeek-OCR-WEBUI开源!一键部署网页端OCR神器 上周,DeepSeek正式开源其高性能OCR大模型,凭借在中文识别精度、多语言支持与复杂场景鲁棒性上的卓越表现,迅速引发开发者社区广泛关注。作为国产自研OCR技术的重要突破,DeepSeek-OCR不仅具备强大的文本识别能力,更融合了多模态理解与结构化解析能力,正逐步成为企业文档自动化、教育数字化、金融票据处理等场景的关键基础设施。 而今天,我们迎来一个重磅消息:DeepSeek-OCR-WEBUI项目已正式开源!这是一个专为开发者和非技术用户设计的网页版交互式OCR工具,真正实现“零代码、一键部署、开箱即用”。无论你是AI工程师、产品经理,还是普通办公人员,只需三步即可在本地或服务器上搭建属于自己的智能OCR系统。 01 为什么需要 DeepSeek-OCR-WEBUI? 尽管DeepSeek-OCR原生模型性能强大,但其部署过程涉及环境配置、依赖安装、权重下载等多个环节,对新手不够友好。此外,缺乏直观的可视化界面也让模型调试与结果查看变得繁琐。 为此,我们团队开发了 DeepSeek-OCR-WEBUI

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