OpenWebUI 作为开源的本地 AI 模型管理工具，核心功能覆盖了可视化交互、多模型切换以及私人知识库搭建等。它将原本复杂的命令行操作转化为类微信的聊天界面，数据本地存储保障隐私，还能灵活对接本地 Ollama 模型和云端 API。设计师可通过它调取本地知识库素材，学生能用小模型试写论文再切换大模型润色，小团队则能通过多用户权限管理避免参数混乱，整体操作门槛低，新手也能快速上手。
使用 OpenWebUI 时需注意几个细节：部署时要确保 Python 版本为 3.11，否则易出现兼容性问题；对接本地 Ollama 模型前，需先完成安装和服务启动，才能让 OpenWebUI 自动识别；上传知识库文档时，建议先整理格式，能提升 AI 读取和回答的精准度。
仅靠 OpenWebUI 在局域网内使用会遇到不少实际问题：设计师出差想调取家里电脑的 AI 模型改方案，只能远程操控且卡顿严重；团队成员在外办公，无法访问公司内网的 AI 模型协作；学生宿舍的本地 AI 模型，出门就没法继续调试论文内容。这些场景限制了工具的使用范围。
将 OpenWebUI 与 cpolar 内网穿透结合后，问题迎刃而解：无需复杂的端口映射，简单配置即可生成公网访问地址，手机或异地电脑都能流畅访问本地 AI 模型；分享给同事体验时，只需发送链接，对方无需额外配置；升级固定域名后，不用频繁更换访问地址，团队协作更顺畅，加密隧道还能保障数据传输安全，既保留本地 AI 的隐私优势，又实现全球访问的便利。
OpenWebUI 介绍及演示
界面操作演示
在深入技术细节之前，先看看搭建完成的终极工作台。这将彻底改变你与本地大模型交互的方式。
OpenWebUI 效果图（支持预览代码）：
GIF 动图演示（生成 HTML 登录界面）：
OpenWebUI 介绍
OpenWebUI（原名 Ollama WebUI）不仅仅是一个为 Ollama 打造的聊天界面，更是一个功能丰富的开源 Web 用户界面与管理平台。它的核心使命是让每个人都能以最简单、最直观的方式，与运行在本地或私有环境中的大语言模型进行交互和管理，同时提供企业级的功能扩展性。
项目地址：https://github.com/open-webui/open-webui
为什么 OpenWebUI 能获得全球开发者青睐？
OpenWebUI 之所以能够迅速赢得 110K Stars，源于它完美结合了强大功能与极致易用性，成为一个真正全面的 AI 管理与应用控制台。
核心优势：
- 极致的用户友好体验：提供媲美 ChatGPT 的交互体验，支持流畅的打字机效果、完整的 Markdown 渲染（含表格和 LaTeX 数学公式）、代码高亮与复制功能、多主题切换以及完整的对话历史管理。用户无需记忆复杂的 Ollama 命令行指令，所有操作均可通过直观的界面完成。
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多模型生命周期管理：支持 Ollama 全系列本地模型，同时可连接 OpenAI 兼容 API（如 DeepSeek R1）、Claude 系列、LocalAI 等多种后端，成为统一的模型控制中心。
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检索增强生成（RAG）与知识库：内置强大的 RAG 引擎，支持上传 PDF、DOCX、TXT 等多种格式的本地文档，构建专属知识库。
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工具调用与 MCP 兼容性：支持模型调用外部工具执行复杂任务，展现了与模型上下文协议类似的强大能力。
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提示词工作流与协作：提供提示词市场和管理功能，支持创建、保存、共享和重用自定义提示词模板。
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隐私安全与灵活部署：所有数据完全运行在本地环境或私有服务器上，确保百分百离线与绝对隐私。支持多种部署方式，极大降低使用门槛。
强大的多功能集成与扩展能力
- 无缝的 Ollama 集成：自动检测本地运行的 Ollama 服务及已下载的模型，开箱即用，无需复杂配置。作为完全开源的项目，拥有高度可定制性和活跃的社区支持。
核心功能概览
| 功能模块 | 核心能力 | 价值 |
|---|---|---|
| 模型管理 | 多后端支持、模型下载/切换/加载、参数实时调整 | 统一管理入口，灵活适配不同场景 |
| 交互体验 | 类 ChatGPT 界面、代码高亮、Markdown 渲染、多会话管理 | 降低使用门槛，提供流畅体验 |
| 知识管理 | 文档上传、知识库构建、语义搜索、上下文增强 | 利用私有数据提升回答准确性 |
| 高级功能 | 工具调用、Web 搜索集成、提示词工作流、多模态支持 | 扩展模型能力边界，实现任务自动化 |
| 用户管理 | 多用户系统、角色权限控制、团队协作 | 满足企业级部署需求，保障数据安全 |
| 部署隐私 | 完全离线、自托管、Docker 容器化、数据本地存储 | 彻底掌控数据，保障隐私安全 |
OpenWebUI 成功地将强大的功能性、卓越的易用性和坚决的隐私保护结合于一身，这正是其能够在全球开发者社区中引发热潮的关键原因。它让本地大模型的交互和管理变得前所未有的简单和强大。
本地部署 OpenWebUI
通过前面的演示和介绍，相信你已经对 OpenWebUI 的强大功能有了直观的认识。现在，让我们进入实战环节，一步步搭建属于你的专属 AI 工作台！
部署环境准备
在开始部署之前，我们需要确保你的系统环境满足基本要求。OpenWebUI 支持多种部署方式，我们将重点介绍最推荐的 Python pip 部署方案，这种方式简单、快速且无需额外软件。
系统要求：
- Python 版本：Python 3.11（必须，其他版本可能有兼容性问题）
- 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux (Ubuntu 18.04+、CentOS 7+)
- 内存：建议 8GB 以上（运行大模型需要更多内存）
- 存储空间：至少 10GB 可用空间（用于存储模型和数据库）
- 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，也可使用远程 API）
开始部署 OpenWebUI
OpenWebUI 提供了多种部署方式，推荐使用 Python pip 部署（强烈推荐⭐），这是最简单、最快速的部署方式，只需要两条命令。
首先，确保您的电脑上拥有 python 3.11 版本的 python 环境，如果没有可以前往官方进行下载：
Python 3.11 下载地址及命令：
# Windows https://www.python.org/downloads/release/python-3118/
# macOS brew install [email protected]
# Linux (Ubuntu/Debian) sudo apt install python3.11
快速验证版本：
在终端中输入如下命令进行验证版本：
python --version
然后配置一下国内源镜像（用于加速下载依赖）：
# 配置清华源加速下载 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
接下来，依旧在终端中执行如下命令，进行安装 OpenWebUI：
# 安装 OpenWebUI pip install open-webui
安装完成后，执行如下命令进行启动测试：
# 启动 OpenWebUI open-webui serve
启动成功，让我们访问浏览器测试一下，请求如下网址，进行访问：
http://localhost:8080/
参考图如下：
可以看到，成功的访问到了 open web-ui 的默认页面，接下来点击 开始使用，进入到 创建管理员账号 页面：
创建好您的管理员账号后，会自动登录进首页：
到这儿，您就已经初步成功的启动配置好您的 个人 AI 助理OpenWebUI 啦。
配置接入 DeepSeekR1-671B 大模型
接入 DeepSeekR1-671B（本地方案）
如果你要使用本地模型，需要先安装 Ollama 服务，如果未进行安装，可以访问如下官方进行下载：
ollama 官网下载地址：https://ollama.com/download
或者可使用如下命令进行安装：
# Windows winget install Ollama.Ollama
# macOS brew install ollama
# Linux curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
# 启动服务 ollama serve
下载安装好后，可以在 终端 中测试验证一下是否安装成功，直接输入如下命令：
ollama
接下来，登录到 OpenWebUI 首页，进来以后，可以看到左上方的选择模型部分：
可以看到，我本地已经有一个 qwen3:32b 的模型，OpenWebUI 帮我自动识别且添加进来了！
接下来，让我们再安装一个新的模型，进行演示，以 deepseek-r1:1.5b 为例（大概 1.1G 大小），在搜索模型中输入：
deepseek-r1:1.5b
然后点击 从 Ollama.com 拉取'deepseek-r1:1.5B' 的选项，就会进行自动下载该模型，参考如下 GIF 动图演示：
让我们测试一下和 deepseek-r1:1.5B 模型 聊天对话（GIF 动图演示 - 未加速）：
可以看到，因为模型比较小，响应速度很快，且能够正常思考和回答问题！
接下来，演示一下接入本地部署了 deepseek-r1:671B 的 ollama 服务，让我们享受一下真正满血版的效果。
首先，点击左下角 头像，然后在弹出来窗口点击 设置，在接下来的弹出的窗口点击左下角的 管理员设置，打开后台页面：
或者直接访问如下地址，也可以进入后台页面：
http://localhost:8080/admin/settings/general
后台页面：
按照上图操作，依次点击 外部连接,点击 Ollama API 右侧的 + 号按钮，在新弹出的 添加连接 窗口配置您的本地 ollama 服务：
回到首页，查看模型列表：
可以看到，成功的显示了接入来自局域网中 ollama 服务的 deepseek-r1:671B 大模型！
让我们演示一下是否可用（GIF 动图参考）：
可以看到，完美接入本地局域网中 Ollama 服务器中部署的满血版 DeepSeekR1-671B 大模型！和 1.5B 的模型对比差别巨大~
接入 DeepSeekR1-671B（Api 方案）
在前面，我们已经部署接入了本地的 Ollama 服务，但是如果咱们的电脑没有办法跑这么大的模型怎么办呢？别担心，我们可以使用线上的 API 服务，就不用借助我们本地的电脑来进行推理啦!
有的小伙伴就有疑问了，用 Api-key 的方式不是收费的嘛？是的，使用 Api-key 的方式确实是收费的，但是 阿里云百炼 官方推出了一个重磅福利：新用户登录即可享受每个模型 100 万免费 Tokens，参考图如下：
就以满血版的 DeepSeekR1-671B 大模型为例：
首先，咱们需要领取千问百万 tokens，来到阿里云百炼官网，点击右上角新用户登录即享每个模型 100 万免费 tokens:
阿里云百炼官网：
https://bailian.console.aliyun.com/#/home
领取完成后，接下来进入密钥管理，设置设置千问 api 密钥： 密钥管理地址：
https://bailian.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.0.0.60907980OAftBf&tab=model#/api-key
点击创建 api-key，填写完信息：
然后点击复制按钮：
复制下来格式大概如下：
sk-53207f95f7e44ec18d05669767f649b7
然后回到 OpenWebUI 首页。点击左下角 头像，然后在弹出来窗口点击 设置，在接下来的弹出的窗口点击左下角的 管理员设置，打开后台页面：
或者直接访问如下地址，也可以进入后台页面：
http://localhost:8080/admin/settings/general
后台页面：
按照上图操作，依次点击 外部连接,点击 OpenAI API 右侧的 + 号按钮，在新弹出的 添加连接 窗口配置您的 阿里云百炼 的服务：
# 阿里云百炼 API 地址 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/
配置参考图如下：
回到首页，点击查看标签为 通义千问 下的模型：
可以看到，成功的显示了接入来自 阿里云百炼 服务的 deepseek-r1 大模型！
让我们演示一下 阿里云百炼 服务的 deepseek-r1 大模型（GIF 动图参考）：
感觉怎么样，是不是超级简单？到这里，无论是本地的 Ollama 满血版 DeepSeek R1-671B，还是云端 API 方案，你都已在 OpenWebUI 中顺利接入、即开即用！
穿透 OpenWebUI 支持外网访问
通过前面的步骤，你已经成功搭建了一个功能强大的本地 AI 工作台。但是，你是否遇到过这样的困扰：当你在公司、咖啡厅或者出差时，想要访问家里的 OpenWebUI 来进行访问，却发现只能通过局域网访问？或者当朋友想要体验你的 AI 助手时，却因为网络限制而无法分享？这些场景正是内网穿透技术要解决的核心痛点。本章将带你使用 cpolar 内网穿透工具，让 OpenWebUI 突破局域网限制，实现全球任意地点的安全远程访问，真正实现"AI 助手随身携带"的终极体验。
什么是 cpolar?
- cpolar 是一款内网穿透工具，可以将你在局域网内运行的服务（如本地 Web 服务器、SSH、远程桌面等）通过一条安全加密的中间隧道映射至公网，让外部设备无需配置路由器即可访问。
- 广泛支持 Windows、macOS、Linux、树莓派、群晖 NAS 等平台，并提供一键安装脚本方便部署。
下载 cpolar
打开 cpolar 官网的下载页面：https://www.cpolar.com/download
点击 立即下载 64-bit 按钮，下载 cpolar 的安装包：
下来下来是一个压缩包，解压后执行目录种的应用程序，一路默认安装即可，安装完成后，打开 cmd 窗口输入如下命令确认安装：
cpolar version
出现如上版本即代表安装成功！
注册及登录 cpolar web ui 管理界面
注册 cpolar
访问 cpolar 官网，点击 免费注册 按钮，进行账号注册
进入到如下的注册页面进行账号注册：
访问 web ui 管理界面
注册完成后，在浏览器中输入如下地址访问 web ui 管理界面：
http://127.0.0.1:9200
输入刚才注册好的 cpolar 账号登录即可进入后台页面：
穿透 OpenWebUI 项目的 WebUI 界面
随机域名方式 (免费方案)
随机域名方式适合预算有限的用户。使用此方式时，系统会每隔 24 小时 左右自动更换一次域名地址。对于长期访问的不太友好，但是该方案是免费的，如果您有一定的预算，可以查看 大纲 4.4.2 的固定域名方式，且访问更稳定。
点击左侧菜单栏的 隧道管理，展开进入 隧道列表 页面，页面下默认会有 2 个隧道：
- remoteDesktop 隧道，指向 3389 端口，tcp 协议
- website 隧道，指向 8080 端口，http 协议（http 协议默认会生成 2 个公网地址，一个是 http，另一个 https，免去配置 ssl 证书的繁琐步骤）
点击编辑 website 的隧道，修改成我们 open-webui 需要的信息：
接着来到 在线隧道列表，可以看到名称为 open-webui-8080 隧道的两条记录信息，一条协议为 http，另一条协议为 https：
以 https 为例，访问测试 (加载稍慢，需耐心等待一下)：
可以看到，成功的访问到了 open-web-ui 的 web 页面了。恭喜！你已经成功实现了 OpenWebUI 的远程访问！ 现在无论你身在何处，只要有网络就能随时访问你的专属 AI 工作台，真正实现了"AI 助手随身携带"的终极体验。记得免费方案每 24 小时会更新域名地址，及时获取新地址即可持续享受远程访问的便利。
固定域名方式（升级任意套餐皆可）
通过前面的配置，我们已经成功实现了 OpenWebUI 的远程访问，但免费随机域名方案的局限性也逐渐显现：每 24 小时自动更换域名地址，意味着你需要频繁更新书签、重新分享链接，甚至可能因为忘记更新而无法访问。固定域名方案正是为了解决这些痛点而生，让你拥有一个 永久不变的专属地址，真正实现稳定可靠的远程 AI 工作台。
好啦，接下来开始固定保留二级子域名教程！
首先，进入官网的预留页面：
https://dashboard.cpolar.com/reserved
选择 预留 菜单，即可看到 保留二级子域名 项，填写其中的 地区、名称、描述（可不填） 项，然后点击保留按钮，操作步骤图如下：
列表中显示了一条已保留的二级子域名记录：
- 地区：显示为
China Top。 - 二级域名：显示为
chatai。
注：二级域名是唯一的，每个账号都不相同，请以自己设置的二级域名保留的为主
接着，进入侧边菜单栏的 隧道管理 下的 隧道列表，可以看到名为 open-webui-8080 的隧道，点击 编辑 按钮进入编辑页面：
修改域名类型为 二级子域名，然后填写前面配置好的子域名，点击更新按钮：
来到 状态 菜单下的 在线隧道列表 可以看到隧道名称为 open-webui-8080 的公网地址已经变更为 二级子域名 + 固定域名主体及后缀 的形式了：
这里以 https 协议做访问测试（加载稍慢，需耐心等待一下）:
访问成功！这样一来，你就拥有了一个永久不变的专属域名，再也不用担心 24 小时域名更换的问题。现在你可以将这个固定地址添加到浏览器书签，分享给同事朋友，甚至用于正式的生产环境。恭喜！你已经完成了从免费随机域名到固定域名的完美升级，真正实现了专业级的远程 AI 工作台部署！
总结
总结来说，OpenWebUI 凭借易用的交互、灵活的模型适配能力，解决了本地 AI 模型操作复杂、场景单一的问题，而 cpolar 则突破了局域网的限制，让这份便捷延伸到任何有网络的地方。无论是个人日常使用 AI 处理设计、学习、办公需求，还是小团队的协作场景，OpenWebUI+cpolar 的组合都能让本地 AI 模型真正走出 "实验室"，成为稳定、便捷、隐私可控的日常生产力工具，无需专业的服务器配置，普通用户也能轻松拥有属于自己的随身 AI 助手。
