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Llama3 + Web UI + Open Interpreter 本地部署与使用指南
在本地环境部署 Llama3 大模型及配套的 Web UI 和 Open Interpreter 工具链的方法。涵盖硬件要求、Ollama 安装配置、Open WebUI 连接设置以及 Open Interpreter 的命令行使用技巧。通过该方案可实现离线大语言模型交互及自动化代码执行功能，适合开发者进行本地 AI 应用开发测试。
在本地环境部署 Llama3 大模型及配套的 Web UI 和 Open Interpreter 工具链的方法。涵盖硬件要求、Ollama 安装配置、Open WebUI 连接设置以及 Open Interpreter 的命令行使用技巧。通过该方案可实现离线大语言模型交互及自动化代码执行功能，适合开发者进行本地 AI 应用开发测试。
本文详细介绍如何在本地环境中搭建基于 Llama3 的大语言模型应用，包括 Ollama 后端、Open WebUI 前端界面以及 Open Interpreter 命令行工具。该方案支持离线运行，适合开发者进行本地 AI 应用测试与开发。
在开始部署前，请确保您的机器满足以下最低配置要求：
Ollama 是运行本地大语言模型的核心服务，负责加载模型并提供 API 接口。
访问 Ollama 官网下载对应操作系统的安装包。安装完成后，系统托盘区域应出现 Ollama 图标，表示后台服务已启动。
打开终端（Windows 下可使用 PowerShell 或 CMD），执行以下命令拉取 Llama3 8B 模型：
ollama run llama3:8b
首次运行会自动下载模型权重文件。下载完成后，终端会进入交互模式，输入 >>> 即可开始对话。输入 /bye 退出当前会话。
注意：模型默认存储在系统盘。如需更改存储路径，可在环境变量中设置
OLLAMA_MODELS指向自定义目录。
确认 Ollama 服务正在运行，可通过以下命令查看：
ollama list
若列表中包含 llama3:8b，则说明模型准备就绪。默认监听端口为 11434。
Open WebUI 是一个功能丰富的开源 Web 界面，允许用户通过浏览器与本地模型进行交互。
确保已安装 Node.js 和 Python 环境。在目标安装目录下打开终端。
推荐使用 Git 克隆仓库：
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui
若无法访问 GitHub，可手动下载源码包并解压至当前目录。
复制示例配置文件并重命名：
cp .env.example .env
编辑 .env 文件，确保包含以下关键配置以连接本地 Ollama：
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
依次执行以下命令安装前端和后端依赖：
npm i
npm run build
cd backend
pip install -r requirements.txt -U
启动后端服务（Windows 环境下）：
.\\start_windows.bat
Linux/Mac 环境下可执行：
python -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080
启动成功后，在浏览器访问 http://localhost:8080 即可进入管理界面。登录后可在设置中添加 Ollama 作为模型源，选择 llama3:8b 开始聊天。
Open Interpreter 是一个允许大语言模型在本地计算机上执行代码的工具，可用于自动化任务。
通过 pip 安装：
pip install open-interpreter
默认情况下，Interpreter 可能尝试连接云端 GPT 服务。为使用本地 Llama3，需指定模型参数：
interpreter --model llama3:8b
此命令将启动解释器并绑定到本地的 Ollama 服务。
由于 Open Interpreter 具备执行系统命令的能力，请务必注意安全风险：
若启动时遇到网络错误，请检查是否开启了代理或 VPN，某些情况下需关闭代理以确保本地 API 连通性。如遇版本兼容问题，可尝试升级：
pip install --upgrade open-interpreter
OLLAMA_BASE_URL 配置正确，且 Ollama 服务处于运行状态。sudo 或调整文件权限。通过上述步骤，您已成功构建了包含模型后端、Web 交互界面及代码执行工具的本地 AI 开发环境。该架构无需联网即可运行核心功能，保障了数据隐私，同时提供了灵活的扩展能力。开发者可在此基础上进一步探索 LangChain 集成、知识库构建等高级应用场景。
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