PythonAI
OpenWebUI 配合 cpolar 实现本地 AI 模型远程访问
OpenWebUI 结合 cpolar 实现本地 AI 模型的远程访问。首先通过 Python pip 部署 OpenWebUI 服务，随后连接本地 Ollama 或云端 API（如 DeepSeek）加载大模型。最后利用 cpolar 工具配置隧道，将局域网服务映射至公网，支持多用户管理及知识库构建，解决本地模型仅限内网使用的限制，实现随时随地调用 AI 能力。
OpenWebUI 结合 cpolar 实现本地 AI 模型的远程访问。首先通过 Python pip 部署 OpenWebUI 服务，随后连接本地 Ollama 或云端 API（如 DeepSeek）加载大模型。最后利用 cpolar 工具配置隧道，将局域网服务映射至公网，支持多用户管理及知识库构建，解决本地模型仅限内网使用的限制，实现随时随地调用 AI 能力。
OpenWebUI 是一款专注于本地 AI 模型管理的可视化工具，兼容 Ollama 本地模型和 OpenAI 兼容 API 类云端模型。支持上传 PDF、Word 等文档搭建私人知识库，实现多用户权限管理、对话历史备份等功能，将复杂的 AI 模型操作转化为简单的可视化交互。
在开始部署之前，确保系统环境满足基本要求。推荐使用 Python pip 部署方案。
系统要求：
必需软件：
使用 Python pip 部署是最简单、最快速的方式。
python 3.11 版本的 python 环境。pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install open-webui
open-webui serve
http://localhost:8080/
开始使用，创建管理员账号。
如需使用本地模型，需先安装 Ollama 服务。
安装命令：
# Windows
winget install Ollama.Ollama
# macOS
brew install ollama
# Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
启动服务：
ollama serve
登录 OpenWebUI 首页，左上角选择模型部分会自动识别本地 Ollama 服务。搜索并拉取新模型，例如 deepseek-r1:1.5b。
若需接入局域网中已部署的满血版 DeepSeek R1-671B，进入后台设置：
http://localhost:8080/admin/settings/general
依次点击 外部连接 -> Ollama API 右侧 + 号，配置本地 Ollama 服务地址。
若本地无法运行大模型，可使用线上 API 服务。以阿里云百炼为例，配置 OpenAI 兼容接口。
外部连接 -> OpenAI API 右侧 + 号。https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/完成配置后，可在首页查看标签下的模型列表并进行对话。
通过内网穿透工具 cpolar，可将局域网内的 OpenWebUI 映射至公网，实现远程访问。
cpolar version
http://127.0.0.1:9200
适合预算有限的用户。系统会定期更换域名地址。
隧道管理 -> 隧道列表。website 隧道，修改指向 open-webui 端口（如 8080）。提供永久不变的专属地址。
隧道管理 下编辑隧道，将域名类型修改为 二级子域名，填写预留的名称。通过 HTTPS 协议访问该地址，即可在任何地点使用本地 AI 工作台。数据通过加密隧道传输，保障安全性。
OpenWebUI 简化了本地 AI 模型的使用流程，cpolar 拓展了其使用场景。从命令行到可视化界面，从局域网到全球访问，这套组合让 AI 模型真正融入日常工作。支持 RAG 知识库、工具调用、多用户协作等功能，兼顾隐私安全与便利访问。
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