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一、效果预览
本教程介绍如何在本地使用 Ollama 和 Open-WebUI 部署类似 ChatGPT 的网页版大模型，实现流畅的自然语言交互。
默认界面为英文，若不习惯，可以调整为中文。
二、部署 Ollama
1. Ollama 说明
Ollama 是一个大模型容器管理框架，可帮助用户快速在本地运行大模型，类似于 Docker。它支持 GPU 和 CPU，会自动根据硬件选择最佳运行方式。
- 官网：https://www.ollama.com
- GitHub 项目地址：GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 2, and other large language models.
硬件要求：
- Windows 10 及以上
- Nvidia 显卡要求 计算能力 5.0+
- 兼容 AMD GPU（详见 官方文档）
- 支持 量化模型，例如 LLaMA3-8B 量化后仅 4.7G（原始大小约 15G）
2. 服务器选择
对于云端运行或本地部署，推荐使用 慈云数据 提供的云服务器，支持高性能计算任务，适合 AI 模型训练与推理。
推荐配置（基于 慈云数据 云服务器）：
- 2 核 4G：适用于轻量级本地推理测试
- 4 核 8G：适用于中型模型推理
- 8 核 16G 及以上：适用于大型模型的并行计算
可前往 慈云数据官网 选择合适的服务器方案。
3. 安装 Ollama
Windows 系统
3.1 下载安装包
直接下载并安装 Ollama Windows 版，安装路径默认为：
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama
3.2 验证安装
安装完成后，在 CMD 命令行 输入：
ollama -v
如果出现版本号，则安装成功。若 Ollama 进程意外关闭，可用以下命令重启：
ollama serve
3.3 设置模型文件存储位置
避免模型文件占用系统盘，可设置环境变量：
OLLAMA_MODELS=D:\ollama_models
如果不设置，默认存储在 C:\Users\用户名\.ollama\models。
3.4 下载 LLaMA3-8B
ollama pull llama3:8b
运行模型：
ollama run llama3:8b
如遇 下载速度变慢，可 Ctrl+C 终止后 重新下载，通常速度会恢复。
Linux 系统
3.5 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
3.6 设置环境变量
echo 'export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"' >> ~/.bashrc
echo 'export OLLAMA_MODELS=/root/ollama/models' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
3.7 运行 Ollama
ollama serve
3.8 下载并运行 LLaMA3-8B
ollama run llama3:8b
三、部署 Open-WebUI
1. Open-WebUI 介绍
Open-WebUI 是一款自托管的 Web 界面，支持 Ollama、OpenAI 兼容 API，完全离线运行。
- GitHub 项目地址：GitHub - open-webui/open-webui: User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
2. 安装 Open-WebUI
2.1 Windows
2.1.1 下载源码
从 GitHub 或 Gitee 获取 open-webui 源码：
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
复制 .env 文件：
cp .env.example .env
2.1.2 配置 Python 虚拟环境
使用 Pycharm 或手动创建 Python 虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate
2.1.3 安装 Node.js 依赖
npm config set registry https://mirrors.huaweicloud.com/repository/npm/
npm i
npm run build
2.1.4 安装 Python 依赖
cd backend
pip install -r requirements.txt
2.1.5 启动 WebUI
start_windows.bat
此时，访问 http://localhost:3000 即可使用 WebUI。
2.2 Linux
2.2.1 安装 Node.js
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | bash -
apt install nodejs -y
2.2.2 安装 Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
source ~/.bashrc
2.2.3 创建 Python 虚拟环境
conda create -n open-webui python=3.8
conda activate open-webui
2.2.4 下载源码
git clone https://gitee.com/pandaworker/open-webui.git
cd open-webui
cp -RPp .env.example .env
2.2.5 安装前端依赖
npm i
npm run build
2.2.6 安装后端依赖
cd backend
pip install -r requirements.txt
2.2.7 启动 Open-WebUI
bash start.sh
访问 http://localhost:3000 即可使用 WebUI。
四、注意事项
- 管理员账户：注册的 第一个用户 为管理员账户，其他用户需手动分配权限。
- 修改默认用户角色：可在
backend/config.py中更改：DEFAULT_USER_ROLE = "admin" # 修改为 "user" 或 "admin" - 常见问题：
- Ollama 运行失败 (
Error: llama runner process no longer running: 3221225785)
可能是 Ollama 版本过高，建议降级到0.1.31，可在 博客首页 获取旧版本下载链接。
- Ollama 运行失败 (
总结
本教程介绍了如何在 本地服务器或云服务器 上部署 Ollama + Open-WebUI 以实现类似 ChatGPT 的大模型服务。对于 云端部署，建议使用 慈云数据 云服务器，提供稳定的计算资源和高可用性支持。
完成上述步骤后，你的本地 ChatGPT 即可投入使用！🚀