大模型

给 Ollama 穿上 GPT 的外衣

优质文章学习记录

07 Feb 2025 — 8 min read

上一篇我们介绍了如何在本地部署 ollama 运行 llama3 大模型。过程是相当简单的。但是现在给大模型交流只能在命令行窗口进行。这样的话就只能你自己玩了。独乐乐不如众乐乐嘛。我们接下来说一下如何部署 open-webui 给 ollama 加一个 webui，这样用户就可以通过浏览器访问我们的本地大模型了，体验非常类似 chatGPT。

Open-WebUI

Open-WebUI 是一个开源的用户界面框架，旨在提供简便的工具和接口，帮助用户轻松地访问和管理各种深度学习模型，尤其是大规模预训练语言模型。以下是对Open-WebUI的简要介绍：

开源框架: Open-WebUI 是一个开源项目，提供了灵活且可定制的用户界面，用于与各种深度学习模型进行交互。

模型管理: 通过 Open-WebUI，用户可以方便地加载、配置和管理多个深度学习模型，包括 GPT-4、BERT 等大规模预训练模型。

用户友好: 它提供了直观的界面，简化了模型使用过程，使非技术用户也能轻松上手进行自然语言处理任务。

集成支持: Open-WebUI 支持与多种后端深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）集成，提供高效的推理和训练功能。

扩展性强: 用户可以根据需求自定义和扩展界面功能，以适应不同的应用场景和任务需求。
总之，Open-WebUI 为用户提供了一个高效、直观的界面，使得大规模深度学习模型的使用更加便捷和高效。

地址：

使用 Docker 部署

使用 Docker 部署非常简单。如果 ollama 跟 open-webui 部署在同一个机器上，那么只需要运行一下代码就可以。

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 部署在其他服务器就用如下命令：

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

OLLAMA_BASE_URL 是指 ollama 暴露的API地址，一般为服务器地址加 11434。如：OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.0.111:11434

使用 Open-WebUI

部署完之后，我们在浏览器里打开 ,就会出现 Open-WebUI 的界面。看起来跟 chatGPT 不能说一模一样么，也是毫无区别。随便填写一个邮箱后就可以注册第一个账户。

在右上角可以选择已经存在的模型。也可以搜索其他模型，然后直接安装，这个就非常方便了。

让我们下载一个传说中巨牛比的国产大模型 Qwen2 试试。随便问个问题，好像还不错。

总结

这一篇内容比较短，就是演示了一下如何使用 Open-WebUI 项目搭建一个本地的 chat 服务。这样就可以把本地大模型共享出去。这样你全家人都可以访问你部署的大模型了。当然你要是部署到外网的服务器上那就是给全世界人用了。

当然本地大模型所能回答的问题都是公开领域的知识，比如你问它你们家有几口人肯定是不知道的。下次我们会将如何让大模型学习你的私有知识，也就是搭建一个本地的知识库。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

内容：

L1.1 人工智能简述与大模型起源
L1.2 大模型与通用人工智能
L1.3 GPT模型的发展历程
L1.4 模型工程
L1.4.1 知识大模型
L1.4.2 生产大模型
L1.4.3 模型工程方法论
L1.4.4 模型工程实践
L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

内容：

L2.1 API接口
L2.1.1 OpenAI API接口
L2.1.2 Python接口接入
L2.1.3 BOT工具类框架
L2.1.4 代码示例
L2.2 Prompt框架
L2.3 流水线工程
L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

内容：

L3.1 Agent模型框架
L3.2 MetaGPT
L3.3 ChatGLM
L3.4 LLAMA
L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

内容：

L4.1 模型私有化部署概述
L4.2 模型私有化部署的关键技术
L4.3 模型私有化部署的实施步骤
L4.4 模型私有化部署的应用场景

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