在当今人工智能飞速发展的时代，拥有一个功能强大且易于使用的自托管 AI 平台至关重要。Open WebUI 就是这样一个平台，它提供了丰富的功能和多样的安装方式，为用户带来了便捷的 AI 体验。

一、Open WebUI 简介

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，它能够完全离线运行。该平台支持各种大语言模型（LLM）运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并且内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，是一个强大的 AI 部署解决方案。

二、Open WebUI 的特点

（一）便捷的设置与集成

轻松安装：支持通过 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）进行无缝安装，同时支持 :ollama 和 :cuda 标记的镜像，为不同环境的用户提供了便利。API 集成：可以轻松集成 OpenAI 兼容的 API，实现与 Ollama 模型的多样化对话。用户还能自定义 OpenAI API URL，与 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等平台进行连接。

（二）强大的功能特性

模型构建：提供模型构建器，用户可以通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型，创建和添加自定义角色 / 代理，自定义聊天元素，并通过 Open WebUI Community 集成轻松导入模型。Python 函数调用工具：具备原生 Python 函数调用工具，在工具工作区支持内置代码编辑器，用户可以添加纯 Python 函数，实现与大语言模型的无缝集成。本地 RAG 集成：支持检索增强生成（RAG），将文档交互无缝集成到聊天体验中。用户可以直接在聊天中加载文档，或添加文件到文档库，并使用 # 命令在查询前轻松访问这些文件。网页浏览能力：用户可以使用 # 命令后跟 URL，将网站无缝集成到聊天体验中，丰富对话内容。图像生成集成：集成了图像生成功能，支持 AUTOMATIC1111 API、ComfyUI（本地）和 OpenAI 的 DALL - E（外部）等选项，为聊天增添动态视觉内容。多模型对话：能够轻松同时与多个模型进行交互，充分利用不同模型的优势，获得更优的响应。角色访问控制：采用基于角色的访问控制（RBAC），确保只有授权人员可以访问 Ollama，并且只有管理员拥有创建和拉取模型的专属权限，保障系统安全。多语言支持：提供国际化（i18n）支持，用户可以使用自己喜欢的语言体验 Open WebUI，并且该平台积极寻求贡献者来扩展支持的语言。插件支持：支持管道和 Open WebUI 插件，用户可以无缝集成自定义逻辑和 Python 库。持续更新：开发团队致力于定期更新平台，修复问题并添加新功能，确保用户始终能够使用到最新、最完善的服务。

（三）良好的用户体验

响应式设计：无论是在桌面 PC、笔记本电脑还是移动设备上，用户都能享受到无缝的使用体验。渐进式 Web 应用（PWA）：在移动设备上，用户可以通过 PWA 获得类似原生应用的体验，支持在本地主机上离线访问，界面流畅。Markdown 和 LaTeX 支持：支持完整的 Markdown 和 LaTeX 功能，提升用户与大语言模型交互的丰富度。语音 / 视频通话：集成了免提语音和视频通话功能，为用户提供更动态、交互式的聊天环境。

三、Open WebUI 的安装方法

（一）使用 Docker 快速安装

常规安装如果 Ollama 在本地计算机上，可以使用以下命令：

TypeScript

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docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果 Ollama 在不同的服务器上，需要将 OLLAMA_BASE_URL 更改为服务器的 URL：

TypeScript

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docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

使用 GPU 支持：如果需要使用 Nvidia GPU 支持，可以使用以下命令：

TypeScript

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docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

使用开发分支：如果想尝试最新的前沿功能，但需要注意该分支可能不稳定，可以使用 :dev 标签：

TypeScript

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docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --add-host=host.docker.internal:host-gateway --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:dev

仅使用 OpenAI API：如果只使用 OpenAI API，可以使用以下命令：

TypeScript

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docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

捆绑 Ollama 支持的安装有 GPU 支持：

TypeScript

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docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

仅使用 CPU：

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docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

（二）使用 Python pip 安装

安装 Open WebUI：确保使用 Python 3.11 以避免兼容性问题，然后在终端中运行以下命令：

TypeScript

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pip install open-webui

运行 Open WebUI：安装完成后，执行以下命令启动服务器：

TypeScript

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open-webui serve

启动后，用户可以在 http://localhost:8080 访问 Open WebUI。

（三）其他安装方法

Open WebUI 还提供了多种其他安装方式，包括非 Docker 原生安装方法、Docker Compose、Kustomize 和 Helm。用户可以访问 Open WebUI 文档 或加入 Discord 社区 获取详细指导。

四、总结

Open WebUI 凭借其丰富的功能和多样的安装方式，为用户提供了一个强大而便捷的自托管 AI 平台。无论是开发者、研究者还是普通用户，都能通过 Open WebUI 轻松地进行 AI 部署和交互。如果你对 AI 应用感兴趣，不妨尝试一下 Open WebUI，开启你的 AI 之旅。同时，如果你在使用过程中遇到任何问题，可以参考 Open WebUI 文档 或加入 Discord 社区 寻求帮助。