Ubuntu24.04/Open WebUI+Ollama 本地部署

Ubuntu24.04/Open WebUI+Ollama 本地部署

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本地部署

  • 连接本地 Ollama 服务:

使用服务器测试了下:初次对话耗时较长,后续效率还不错;目前无法联网(废话)

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对话中即可选择模型:不过我的硬件不支持,所以就先不做测试了

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修改 Ollama 配置:宿主机 Ollama 服务地址:http://host.docker.internal:11434(我猜你不想一个一个字母敲,就直接大胆使用“cv大法”吧)

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查看本地模型 ID:

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管理员面板/设置/外部连接

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运行页面:

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使用 Docker Compose 封装运行:其中镜像拉取速度比较慢

docker compose up -d 

修改配置文件:由于本地已经运行了 Ollama 服务,所以需要修改docker-compose.yaml以及.env文件中关于 Ollama 的配置

cd open-webui cp .env.example .env 
# .env # Ollama URL for the backend to connect The path '/ollama' will be redirected to the specified # backend URL OLLAMA_BASE_URL='http://host.docker.internal:11434' # AUTOMATIC1111_BASE_URL="http://localhost:7860" # For production, you should only need one host as # fastapi serves the svelte-kit built frontend and backend from the same host and port. # To test with CORS locally, you can set something like # CORS_ALLOW_ORIGIN='http://localhost:5173;http://localhost:8080' CORS_ALLOW_ORIGIN='*' # For production you should set this to match the proxy configuration (127.0.0.1) FORWARDED_ALLOW_IPS='*' # DO NOT TRACK SCARF_NO_ANALYTICS=true DO_NOT_TRACK=true ANONYMIZED_TELEMETRY=false 
# docker-compose.yml# 删除 Ollama 服务的配置以及 open-webui 的依赖,修改环境变量中的 Ollama 地址services:open-webui:build:context: . dockerfile: Dockerfile image: ghcr.io/open-webui/open-webui:${WEBUI_DOCKER_TAG-main}container_name: open-webui volumes:- open-webui:/app/backend/data ports:- ${OPEN_WEBUI_PORT-3000}:8080environment:-'OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434'-'WEBUI_SECRET_KEY='extra_hosts:- host.docker.internal:host-gateway restart: unless-stopped volumes:ollama:{}open-webui:{}

Git 拉取项目:

git clone https://ghfast.top/https://github.com/open-webui/open-webui.git 

联网搜索

  • 本地部署 SearXNG(如有需要或者作者心情好,后续会详细开篇文章;不过根据 Open WebUI 官方文档,相信你也可以);优化部分参考官方文档:SearXNG | Open WebUI 文档
    注意
    • 配置 SearXNG 的搜索引擎,禁用 Brave、DuckDuckGo、Google、Wikipedia等国外搜索引擎(莫怪作者懒得“科学上网”),启用 360search、Bing、Sogou、Baidu(百度可能会触发反爬机制,抛出验证码限制搜索访问;一旦被抓,就是同一 IP 被禁 24h;作者目前还没有解禁『悲』)

开启联网搜索:由于硬件以及模型的限制,虽然进行了联网搜索,但是结果不尽人意;换了好设备和模型,效果就很好了(旧的呢,继续用呗,还能撇了?)

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配置 Open WebUI 的页面搜索配置:注意开启最上面的联网搜索、配置宿主机中的 SearXNG 访问地址:http://host.docker.internal:8080/search?q=<query>;否则在对话窗口中无法开启联网搜索、无法连接到 SearXNG 的服务

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配置 docker-compose.yaml 中的 Caddy 端口映射以及取消 host 网络模式,否则被 Firefox 浏览器占用端口

# docker-compose.yamlcaddy:container_name: caddy image: docker.io/library/caddy:2-alpine # network_mode: hostrestart: unless-stopped ports:-"8081:8081"volumes:- ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile:ro - caddy-data:/data:rw - caddy-config:/config:rw environment:- SEARXNG_HOSTNAME=${SEARXNG_HOSTNAME:-http://localhost}- SEARXNG_TLS=${LETSENCRYPT_EMAIL:-internal}logging:driver:"json-file"options:max-size:"1m"max-file:"1"

注意事项

  • 使用 SearXNG 联网时,注意按照官方文档配置搜索引擎以及添加 json 格式
  • 所有系统级配置均在管理员面板/设置中管理
  • 连 1.7B 的大模型都运行乏力,哈基机你这家伙,这就燃尽了么

每次启用 Docker 容器时,需要一些加载时间,当出现下图最后几段日志的时候就是加载完成了:

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AI绘画报错

提示输出验证失败:CheckpointLoaderSimple: - 值不在列表中:ckpt_name: 'v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors' 不在 ['anything-v5-PrtRE.safetensors'] 中 模型文件夹里面没模型 这是官方链接:v1-5-pruned-emaonly.safetensors https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main 点击同一行的小下载箭头。然后把文件放在:models/checkpoints文件夹里 你还需要标准的VAE文件,也就是:vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main 这个文件放在:models/vae文件夹里 现在你已经拥有运行所需的一切了。慢慢来。你最初生成的图片会很糟糕。但是继续尝试,很快你就能得到很棒的结果。

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