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使用ollama openweb-ui 本地搭建自己的AI
2026/10/11 5:07:14 网站建设 项目流程

前言:
ollama 是模型管理器,可以通过他 pull\create 创建ai模型
然后 通过run 跑 ai模型 进行对话(命令行)
pull会很慢,可以 自己去下载 模型
需要下载资源:1.ollama 2. 需要的模型 (我这里下载的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf)

然后 openweb-ui是 openai可视化工具 启动后 是 浏览器 访问 localhost:8080 进行管理

一:模型安装、使用
下载ollama和 模型之后 安装 ollama,命令行ollama 命令生效就行
然后 在模型(gguf 文件)所在目录下创建 Modelfile 内容如下:
FROM ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf
PARAMETER num_ctx 4096

然后 通过命令 ollama create deepseek-r1:7b -f Modelfile 加载模型 - 会很大

(加载的路径 可以指定,设置环境变量 OLLAMA_MODELS 值是你想存放的路径)
然后 可以 通过 ollama list 查看 已有的模型

我这里装了三个:
deepseek\qwen-coder\nomic-embed-text
其中前两个是 通过下载文件 创建的(因为很大,pull会经常断,丢失) nomic-embed-text是通过pull安装的(因为他很小)
注:nomic-embed-text 是使用知识库需要的(向量模型),当然 openweb-ui 会自动下载一个默认的模型,可以改用 ollama的这个 nomic-embed-text 模型

完了之后 通过 ollama run 模型名 来启动测试

二:openWeb UI
1.安装 python + nodejs
python 3.11 版本 nodejs 20.20版本

2.github上下载openweb ui 源码

然后 进入目录 进行前端页面编译 (npm install 后面 加 --registy=https://registry.npmmirror.com 可以加速 )

npm install
npm run build
然后进入 backend目录 进行 后端代码编译(py -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 可以加速)

py -m pip install -r requirements.txt

然后 启动 openweb-ui

backend有个 start_windows.bat 启动批处理

直接命令行 start_windows.bat启动

如果提示 uvicorn 命令没有 改bat文件 ,找到 uvicorn 这个 前面加 py -m
原本:
uvicorn xxxxx
改成
py -m uvicorn xxxxxx
注:需要 py -m pip install uvicorn (加速 加 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)

在启动 前 可以设置环境变量或者直接配置系统环境变量
set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
set OFFLINE_MODE=1
set RAG_EMBEDDING_ENGINE=ollama
set RAG_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text

显示 started 就成功了

然后 浏览器 访问 http://localhost:8080 注册 管理员 登录

找到左下角管理员面板 点击 然后点设置,在弹窗左侧下滑找到文档 使用 ollama模型

然后嵌入模型就是写前面pull 很小的 向量模型名字,然后点击左下角保存
然后关闭设置弹窗,点新对话,选择模型,然后对话

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