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Docker环境下快速部署Ollama与Open-WebUI：详细指南
在本篇文章中，我们将深入探讨如何在Docker中高效部署 Ollama 和 Open-WebUI，并解决在实际使用中常见的问题，确保你的模型服务稳定高效地运行。
一、Ollama 和 Open-WebUI 快速部署
1. 启动 Ollama
我们首先使用 Docker 运行 Ollama，确保它具备 GPU 加速功能：
docker run --name=ollama \--volume /home/user/.ollama:/root/.ollama \--network=bridge \-p 11434:11434 \--runtime=nvidia \--gpus all \--detach=true \ollama/ollama serve
--runtime=nvidia --gpus all：启用 GPU 加速（如果没有 GPU，可将其删除）。--volume /home/user/.ollama:/root/.ollama：持久化数据存储在主机目录。--network=bridge：设置为桥接模式，确保网络隔离。
2. 启动 Open-WebUI
接下来，我们部署 Open-WebUI：
docker run -d -p 3000:8080 \--add-host=host.docker.internal:host-gateway \-v open-webui:/app/backend/data \--name open-webui \--restart always \-e ENABLE_OPENAI_API=False \ghcr.io/open-webui/open-webui:main
-p 3000:8080：将容器端口 8080 映射到主机端口 3000。-e ENABLE_OPENAI_API=False：关闭 OpenAI API（可根据需求开启）。--restart always：确保 Open-WebUI 崩溃后自动重启。
二、Ollama 模型调用示例
在 Ollama 容器中，我们可以轻松运行模型：
docker exec -it ollama ollama run llama2
ollama run llama2：指定调用的模型（此处为llama2）。
三、常见错误与解决方法
错误一：忘记 Open-WebUI 账号密码
如果你忘记了 Open-WebUI 的账号密码，需清除数据：
docker volume rm open-webui
⚠️ 注意：这将清除所有数据，请谨慎操作！
错误二：模型版本不兼容
如果在尝试运行模型（如 Qwen3:32b）时，出现如下错误：
Error: pull model manifest: 412:
The model you are attempting to pull requires a newer version of Ollama.
这意味着 Ollama 版本已过期，无法兼容最新模型。
解决方法：升级 Ollama
1. 停止并删除旧版本容器
docker stop ollama
docker rm ollama
2. 拉取最新的 Ollama 镜像
docker pull ollama/ollama:latest
3. 使用最新版本启动 Ollama
docker run --name=ollama \--volume /home/user/.ollama:/root/.ollama \--network=bridge \-p 11434:11434 \--runtime=runc \--detach=true \ollama/ollama serve
4. 确保版本升级成功
docker exec -it ollama ollama --version
- 输出最新版本号即表示升级成功。
5. 再次运行 Qwen3:32b 模型
docker exec -it ollama ollama run qwen3:32b
四、最佳实践：提高模型部署稳定性
-
始终保持 Ollama 和 Open-WebUI 镜像为最新版本：
docker pull ollama/ollama:latest docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main -
使用持久化数据卷，防止数据丢失：
-v /home/user/.ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data -
定期备份重要配置和模型文件。
五、总结
本文详细讲解了如何在 Docker 环境中部署 Ollama 和 Open-WebUI，并分析了常见错误和解决方法。无论你是刚入门 Docker 还是已经有一定经验，这篇指南都能帮助你快速构建稳定的模型服务。