Ollama+Open WebUI本地部署Llama3 8b（附踩坑细节）

本文主要是介绍Ollama+Open WebUI本地部署Llama3 8b（附踩坑细节），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

先展示一下最终结果，如下图所示：

1. 添加环境变量

在下载 ollama 之前，先去配置环境变量，确保模型下载到我们想要的地方

win10 和 win11 输入path或者环境变量：

增加系统环境变量

变量名不可更改，必须是OLLAMA_MODELS，变量值可以自定义，

2. 下载ollama

下载网址：Download Ollama on macOS

下载后得到安装包，如果不添加环境变量的话，默认会安装到C盘

3. 检验是否安装成功

输入ollama命令，正常的得出命令行输出，表示已经安装成功

4. 通过ollama下载模型

4.1. ollama 模型库

详见library (ollama.com)，用于搜索已收录的模型库。以下是一些流行的模型：

4.2. 下载运行llama3 8b

ollama run llama3:8b # 运行llama3 8b大模型

直接使用 run 命令 + 模型名字就可以运行模型。如果之前没有下载过，那么会自动下载。下载完毕之后可以在终端中直接进行对话了。

5. 安装open-webui

open-webui 项目网址：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

open-webui 是一款可扩展的、功能丰富的用户友好型自托管 Web 界面，旨在完全离线运行。它支持包括 Ollama 和与 OpenAI 兼容的 API 在内的多种 LLM 运行器。想了解更多信息，可以查阅开放式WebUI文档。

5.1. docker 安装

open-webui 可以通过 docker 安装，也可以通过pip安装，pip安装较为简单，具体见安装文档：🏡 Home | Open WebUI

下面我将介绍安装 docker 时遇到的一些问题

docker 官网：https://www.docker.com/products/docker-desktop/

先去官网下载安装包

下载完之后默认安装在C盘，安装在C盘麻烦最少可以直接运行，也可以通过软链接保存到其他盘，但可能会出现一系列问题。

最开始我是直接下载的，没有任何问题，按照下面链接中的方法重新下载之后，虽然没有占用C盘的空间，但却出现了 wsl 连接问题，导致 docker 不能使用，最终也没有找到解决方法，可能是因为我在写在的时候有文件残留，没卸载干净，亦或是wsl配置项出了问题，连接不上wsl了。看来还是只能在 linux 系统上安装或是允许他安装到C盘上了，不正规的花活还是风险很大，大家酌情考虑吧，个人建议安装在 linux 系统上最好，方便又快捷。

具体方法见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/605317554

在不进行软连接的情况下安装 docker（安装在C盘）：

安装完毕之后进入下面这个界面：

需要更改的设置有两处：

添加代理，这样本地找不到的容器会自动到网上去找，添加后点 Apply。

添加镜像，加快下载速度，添加后点 Apply。

{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,"features": {"buildkit": true},"registry-mirrors": ["https://1nj0zren.mirror.aliyuncs.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","http://f1361db2.m.daocloud.io","https://registry.docker-cn.com"]
}

到这里 docker desktop 的配置就大功告成了，可以开始下载 open-webui 容器了 。

5.2. docker 卸载

控制面板 -> 卸载程序 -> 双击Docker Desktop

但这样卸载不干净，存在文件残留，我尝试找到了几个，供参考：

"C:\Users\ASUS\AppData\Local\Docker" 
"C:\Users\ASUS\AppData\Roaming\Docker"
"C:\Users\ASUS\AppData\Roaming\Docker Desktop"

5.3. 通过 docker 下载 Open WebUI

• 如果你的计算机上有 Ollama，请使用以下命令：

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 位于不同的服务器上，请使用以下命令：

要连接到另一台服务器上的 Ollama，请更改OLLAMA_BASE_URL为该服务器的 URL：

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

• 要运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI，请使用以下命令：

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

5.3.1. 仅供OpenAI API 使用安装

• 如果您仅使用 OpenAI API，请使用此命令：

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

5.3.2. 同时安装 Ollama 和 Open WebUI

此安装方法使用将 Open WebUI 与 Ollama 捆绑在一起的单个容器映像，从而允许通过单个命令进行简化设置。根据您的硬件设置选择适当的命令：

• 借助 GPU 支持：通过运行以下命令来利用 GPU 资源：

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

• 仅适用于 CPU：如果您不使用 GPU，请改用以下命令：

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

这两个命令都有助于 Open WebUI 和 Ollama 的内置、无忧安装，确保您可以快速启动并运行一切。

安装后，可以通过http://localhost:3000访问 Open WebUI 。

最终效果：

Sign up 创建账户并登录后，左上角模型选择我们之前下好的llama3:8b，就可以开始对话了，可以上传文件，响应速度还是很快的：

这篇关于Ollama+Open WebUI本地部署Llama3 8b（附踩坑细节）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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