ollama和Open WebUI
时间: 2025-02-24 17:30:09 浏览: 85
### Ollama 和 Open WebUI 的集成与使用教程
#### 1. 安装准备
为了使 Ollama 平台能够顺利运行并配合 Open WebUI 使用，需先安装必要的依赖环境。对于 Linux 系统而言，在具备 GPU 或 CPU 支持的情况下，推荐采用 Docker 方式部署整个项目[^2]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker.io
```
确保已成功启动 Docker 服务：
```bash
sudo systemctl start docker
```
#### 2. 获取镜像文件
从官方仓库拉取最新的 Ollama 镜像版本，并加载至本地环境中以便后续操作。
```bash
docker pull ollama/ollama:latest
```
#### 3. 启动容器实例
创建一个新的容器实例用于承载 Ollama 应用程序及其关联组件（如数据库等），并将端口映射到主机上方便访问。
```bash
docker run --name=ollama-app -p 8080:8080 -d ollama/ollama:latest
```
此时可以通过浏览器访问 `http://localhost:8080` 查看默认页面是否正常显示。
#### 4. 配置 Open WebUI
下载最新版的 Open WebUI 压缩包解压后放置于指定目录下；编辑配置文件以适配当前系统的具体设置情况，特别是 API 地址部分应指向之前搭建完成的服务地址。
假设已经克隆了 GitHub 上面的 Open WebUI 项目，则可以直接进入该路径执行如下命令进行初始化安装：
```bash
cd /path/to/open-webui
npm install
```
修改 `/config/default.json` 文件中的 `"apiUrl"` 字段为刚才启动好的 Ollama 实例 URL:
```json
{
"apiUrl": "http://localhost:8080/api"
}
```
#### 5. 运行前端应用
最后一步就是让这个图形化界面跑起来啦！只需简单输入几条指令就能搞定一切：
```bash
npm run dev
```
现在应该可以在同一网络下的任意设备打开网页查看效果咯～ 访问 http://<your_server_ip>:3000 即可看到熟悉的登录界面[^1]。
---
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#### 描述解析
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在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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### 结语
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一
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然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1