ollama +openwebui不用docker
时间: 2025-01-27 14:04:08 浏览: 191
### 安装和配置 Ollama 和 OpenWebUI 的替代方案
对于希望不在 Docker 中安装或配置 Ollama 和 OpenWebUI 的用户来说,可以考虑直接在本地环境中搭建这些服务。以下是具体的实施方案:
#### 1. 环境准备
为了确保应用程序能够正常工作,在开始之前需确认操作系统已满足最低硬件需求并完成必要的软件包更新。
- 对于 Linux 用户而言,建议先执行系统更新命令来保证所有依赖项都是最新的版本。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
- Windows 或 macOS 用户则应访问官方文档页面寻找针对特定操作系统的前置条件说明[^3]。
#### 2. Python 及其虚拟环境的建立
由于这两个项目主要基于 Python 开发而成,因此需要预先安装合适的 Python 版本以及创建独立的工作空间以隔离不同项目的库文件冲突问题。
- 下载并安装 Python 解释器(推荐使用 Python 3.x)
- 使用 `venv` 创建一个新的虚拟环境
```bash
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Unix or MacOS
myenv\Scripts\activate # Windows
```
#### 3. 获取源码仓库
接下来是从 GitHub 上克隆目标项目的 Git 库到本地机器上进行进一步的操作。
```bash
git clone https://github.com/user/repo.git
cd repo
```
请注意替换上述 URL 地址为实际对应的开源地址。
#### 4. 安装依赖关系
进入刚刚下载下来的目录之后,按照 README 文件中的指示依次安装所需的第三方模块和其他资源。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步骤会读取由开发者维护的需求列表,并自动处理好一切外部依赖事项。
#### 5. 数据存储路径设定
考虑到持久化数据的重要性,应当提前规划好用于保存模型权重、日志记录等内容的具体位置。可以通过修改配置文件的方式调整默认参数值指向自定义磁盘分区下的子文件夹内。
例如编辑 `.env` 文件设置如下变量:
```plaintext
DATA_PATH=/path/to/data/directory/
MODEL_SAVE_DIR=${DATA_PATH}models/
LOGS_DIR=${DATA_PATH}logs/
```
#### 6. 启动应用服务器
最后就是运行主程序入口脚本来正式启动 web 接口监听端口等待客户端连接请求了。通常情况下只需一条简单的命令即可搞定整个过程。
```bash
python app.py
```
如果一切顺利的话,现在应该可以在浏览器里输入 http://localhost:port 访问前端界面啦!
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