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Open-WebUI 本地 AI 对话可视化部署指南

Open-WebUI 是一款专为大型语言模型（LLM）设计的开源可视化交互框架，旨在解决本地部署 LLM 时命令行交互繁琐的问题，提供优雅的聊天界面。该项目在 GitHub 上拥有大量 Stars，适合需要快速搭建企业级 AI 平台或追求数据隐私的开发者。 GitHub 地址：https://github.com/open-webui/open-webui ![](https://qiniu.me…

板砖工程师发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2134K 浏览
Open-WebUI 本地 AI 对话可视化部署指南

Open-WebUI 是一款专为大型语言模型（LLM）设计的开源可视化交互框架，旨在解决本地部署 LLM 时命令行交互繁琐的问题，提供优雅的聊天界面。该项目在 GitHub 上拥有大量 Stars，适合需要快速搭建企业级 AI 平台或追求数据隐私的开发者。

GitHub 地址：https://github.com/open-webui/open-webui

文章配图

1. 什么是 Open-WebUI？

Open-WebUI 是一款专为大型语言模型（LLM）设计的 开源可视化交互框架，它通过简洁的 Web 界面，让用户无需编写代码即可与本地部署的 AI 模型或各大服务商提供的大模型 API（如 DeepSeek、Llama、ChatGLM 等）进行自然对话。其核心使命是 '让 LLM 私有化部署像打开浏览器一样简单'，尤其适合需要快速搭建企业级 AI 平台或追求数据隐私的开发者。

2. 核心价值

  • 开箱即用：无需复杂的前端开发，快速搭建 AI 交互界面。完全开源，可自由部署、修改和二次开发，无商业使用限制。
  • 多模型支持：兼容 Ollama、OpenAI API（包括百炼、DeepSeek 等）。
  • 功能丰富：支持 RAG（检索增强生成）、多模态输入（文本、图片）、网络搜索等高级功能。支持对话历史管理、提示词模板、上下文连续对话、Markdown 渲染、代码高亮等实用功能。
  • 本地部署：数据完全存储在本地，保障隐私安全。

3. 功能概览

模块能力价值
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

4. 安装 Ollama（Linux）

本次实验环境为 Rocky Linux，假设服务器 IP 为 192.168.31.254。

4.1 脚本安装

打开终端，通过官方脚本安装 Ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

由于国内访问 https://ollama.com/download 速度较慢，可使用加速方法：

# 下载安装脚本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh

 +x ollama_install.sh

sed -i  ollama_install.sh

sh ollama_install.sh
# 给脚本添加执行权限
chmod
# 替换下载地址
's|https://github.com|https://gh-proxy.ygxz.in/https://github.com|g'
# 开始安装

4.2 手动安装

下载地址：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz

使用下载工具下载安装包，上传到 Linux 系统 /usr/local/src 目录下备用，完整文件为 /usr/local/src/ollama-linux-amd64.tgz。

# 进入目录
cd /usr/local/src
# 创建目录
mkdir /usr/local/ollama
# 解压到创建的目录
tar -xzvf ollama-linux-amd64.tgz -C /usr/local/ollama
# 创建运行用户和用户组
sudo useradd -r -s /bin/false -U -m -d /usr/share/ollama ollama
sudo usermod -a -G ollama $(whoami)
# 添加环境变量
echo "PATH=$PATH:/usr/local/ollama/bin" >> /etc/profile
# 环境变量生效
source /etc/profile

4.3 配置 Linux 服务

编辑 /etc/systemd/system/ollama.service，内容如下：

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/ollama/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

[Install]
WantedBy=multi-user.target

# 重新载入配置
sudo systemctl daemon-reload
# 启动服务
sudo systemctl start ollama
# 查看状态
sudo systemctl status ollama
# 开机启动
sudo systemctl enable ollama

4.4 下载模型

# 查看已安装的模型
ollama list
# 拉取模型，这里作为演示，拉取 0.6b qwen3 模型，大概 523MB 左右
ollama pull qwen3:0.6b
# 查看模型详情
ollama show qwen3:0.6b
# 测试
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "qwen3:0.6b", "prompt":"介绍一下 React，20 字以内" }'

5. Open-WebUI 安装

Open-WebUI 支持多种安装方式，推荐使用 Docker 部署（最简单高效），也可通过源码编译安装（适合需要定制开发的场景）。

执行命令（假设服务器 IP 地址为 192.168.31.254，在本机上运行），服务器防火墙开放 3000 端口。如果是做实验用，可直接关闭防火墙。

docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main
  • -p 3000:8080：将容器内 8080 端口映射到本地 3000 端口（本地端口可修改，如 -p 80:8080）。
  • -v open-webui:/app/backend/data：使用数据卷持久化对话历史、配置等数据，避免容器删除后数据丢失。
  • --restart always：设置容器开机自启。

浏览器打开：http://192.168.31.254:3000

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6. Open-WebUI 基本使用

6.1 初次登录

首次访问 Open-WebUI 时，需注册管理员账号（输入用户名、密码即可）。

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创建完账号后，使用账号登录。

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6.2 配置

  • 禁用官方链接：如果不进行这一步，很有可能响应会非常慢，因为国内网络无法直接连上，系统会多次尝试。操作路径：管理员面板/设置/外部连接。

文章配图

  • 修改本地 Ollama 服务地址：

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6.3 开始聊天

选择下载好的模型：

文章配图

文章配图

目录

  1. 1. 什么是 Open-WebUI？
  2. 2. 核心价值
  3. 3. 功能概览
  4. 4. 安装 Ollama（Linux）
  5. 4.1 脚本安装
  6. 下载安装脚本
  7. 给脚本添加执行权限
  8. 替换下载地址
  9. 开始安装
  10. 4.2 手动安装
  11. 进入目录
  12. 创建目录
  13. 解压到创建的目录
  14. 创建运行用户和用户组
  15. 添加环境变量
  16. 环境变量生效
  17. 4.3 配置 Linux 服务
  18. 重新载入配置
  19. 启动服务
  20. 查看状态
  21. 开机启动
  22. 4.4 下载模型
  23. 查看已安装的模型
  24. 拉取模型，这里作为演示，拉取 0.6b qwen3 模型，大概 523MB 左右
  25. 查看模型详情
  26. 测试
  27. 5. Open-WebUI 安装
  28. 6. Open-WebUI 基本使用
  29. 6.1 初次登录
  30. 6.2 配置
  31. 6.3 开始聊天
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