OpenWebUI 简介
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。
部署环境准备
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：
- Python 版本：Python 3.11（必须）
- 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux (Ubuntu 18.04+、CentOS 7+)
- 内存：建议 8GB 以上
- 存储空间：至少 10GB 可用空间
- 网络：需要网络连接以下载依赖包和模型
必需软件：
- Python 3.11：核心运行环境
- Ollama：本地大模型运行环境（可选）
开始部署 OpenWebUI
使用 Python pip 部署是最简单、最快速的方式。
- 确保拥有
python 3.11版本的 python 环境。 - 配置国内源镜像加速下载依赖：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 安装 OpenWebUI：
pip install open-webui
- 启动测试：
open-webui serve
- 访问浏览器测试：
http://localhost:8080/
- 点击
开始使用，创建管理员账号。
接入 DeepSeek R1-671B 大模型
本地方案 (Ollama)
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。
API 方案 (云端)
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。
- 获取 API Key。
- 进入 OpenWebUI 后台设置页面。
- 点击
外部连接->OpenAI API右侧+号。 - 配置服务地址与密钥：
- API 地址：
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/ - 填入 API Key
- API 地址：
完成配置后，可在首页查看标签下的模型列表并进行对话。
穿透 OpenWebUI 支持外网访问
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。
下载与注册 cpolar
- 访问 cpolar 官网下载对应系统安装包。
- 安装完成后，验证版本：
cpolar version
- 访问 cpolar Web UI 管理界面：
http://127.0.0.1:9200
- 注册账号并登录。
配置隧道
随机域名方式 (免费)
适合预算有限的用户。系统会定期更换域名地址。
- 点击左侧菜单栏
隧道管理->隧道列表。 - 编辑默认
website隧道，修改指向open-webui端口（如 8080）。 - 保存后，在线隧道列表会生成 HTTP/HTTPS 公网地址。
固定域名方式 (升级套餐)
提供永久不变的专属地址。
- 进入官网预留页面，保留二级子域名。
- 在
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。 - 更新后，公网地址变更为固定域名形式。
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。
总结
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。
