openwebui本地模型

### 如何在 OpenWebUI 中加载和使用本地模型为了使 OpenWebUI 能够识别并加载本地模型，需遵循特定的文件结构以及配置流程。 #### 文件放置位置当首次安装完 OpenWebUI 后，默认情况下确实不存在任何可用模型。要添加离线模型，应将下载好的模型文件置于指定目录下。通常该路径位于项目根目录下的 `models` 文件夹内[^1]。 #### 修改配置文件除了正确安放模型外，还需编辑相应的配置文件来告知应用程序新加入资源的位置。这一般涉及到修改 JSON 或 YAML 类型设置文档，在其中指明各模型的具体存储地址及其参数详情[^2]。对于采用 .Net8 和 Semantic Kernel 的环境而言，官方 GitHub 页面提供了详尽指导说明，按照指示操作可以顺利完成部署工作。 #### 利用 Ollama 工具链支持更多种类的大规模预训练语言模型如果希望集成更广泛类型的大型预训练语言模型，则可借助 ollama 这样的工具集实现目标。通过参照其开源库中的指南完成必要的适配调整之后，便能在 OpenWebUI 上顺利启用这些高级功能[^3]。 ```json { "model": { "path": "./models/my_custom_model", "type": "transformer" } } ```

openwebui本地模型联网

### OpenWebUI 本地模型网络连接配置对于希望让OpenWebUI中的本地模型能够通过网络被其他设备访问的情况，通常涉及几个方面的设置调整。当在Docker环境中部署OpenWebUI时，确保容器可以正确映射到主机端口是非常重要的[^1]。 #### Docker端口映射配置为了使得外部网络能访问到运行于Docker容器内的OpenWebUI服务及其关联的大模型应用，需保证启动Docker容器时指定了正确的端口映射参数。例如，在命令行中使用`-p hostPort:containerPort`的形式指定端口号： ```bash docker run -d -p 3000:3000 openwebui/image-name ``` 此操作会将宿主机的3000端口绑定至容器内部的服务监听地址，从而允许来自外界对该端口发起请求以访问OpenWebUI界面及调用其背后的模型API接口[^4]。 #### 修改OLLAMA_BASE_URL环境变量如果遇到OpenWebUI无法识别位于同一台机器上的Ollama模型的问题，则可能是因为默认情况下两者之间的通信路径未得到恰当设定。此时可以通过修改OLLAMA_BASE_URL这一环境变量来指向实际存储有这些模型的位置。这一步骤同样适用于想要改变远程服务器上模型位置的情形。 #### 跨域资源共享(CORS) 为了让不同源（即不同的协议、域名或端口）下的客户端顺利获取资源，还需要考虑跨域资源共享策略。可以在启动OpenWebUI之前适当放宽CORS限制，比如通过编辑应用程序配置文件或者是在反向代理层面上做相应处理，以此保障合法范围内的跨站HTTP请求得以成功执行[^2]。

openwebui运行本地模型

### 如何使用 OpenWebUI 运行本地模型 #### 安装依赖环境为了能够顺利安装并运行OpenWebUI，确保计算机已经安装Docker。如果尚未安装，则需先完成此步骤[^1]。 #### 获取镜像与启动服务通过命令行拉取官方提供的最新版本容器镜像，并设置端口映射以及数据卷挂载来保存配置文件和其他持久化资料。具体操作如下所示： ```bash docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main 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 ``` 上述指令会以后台模式启动名为`open-webui`的服务实例，在宿主机上的3000端口监听来自外部网络连接请求的同时内部转发至容器内的8080端口；同时利用`--add-host`参数使得容器可以访问宿主机的服务；而`-v`选项用于指定一个命名的数据卷路径以便于后续维护升级时保护用户自定义的内容不丢失[^3]。 #### 访问界面加载模型当一切准备就绪之后打开浏览器输入http://localhost:3000即可进入图形化的管理平台。在这里可以根据个人需求上传训练好的权重文件(.bin,.pt等)，调整超参设定诸如温度系数、最大长度限制之类影响生成质量的关键因素。对于希望进一步降低硬件门槛的情况，《本地电脑大模型系列之 06 使用 Python 实现 Genai：如何在没有 GPU 的情况下使用 Ollama 在笔记本电脑上构建语音助手 ChatBot》一文中介绍了即使是在缺乏专用加速卡的情况下也能有效提升推理效率的技术手段和优化策略[^2]。

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