Open WebUI：本地 AI 一站式对话平台｜部署与使用全指南

把 Ollama、OpenAI 兼容接口里的模型接到一个开箱即用的网页界面，多用户、知识库、模型管理、对话分享一站搞定。

▲ 图 0：Open WebUI 主对话界面，左侧为频道与历史会话列表，右侧为模型选择与建议提示（官方演示截图）

项目简介

Open WebUI 是目前与 Ollama 配套最热门的本地大模型网页界面，前身名为 Ollama WebUI。它把"模型接入、对话、知识库、多用户管理"整合进一个现代感很强的 Web 应用，浏览器打开即可使用，不需要写一行前端代码。截至 2026 年 10 月 25 日，其 GitHub 仓库已收获约 15.7 万 star（156,677）、22,809 forks，是本地 AI 生态中最活跃的界面层项目之一。

它的定位是"轻量前端 + 外部推理"：Open WebUI 本身只负责界面、会话管理、权限与知识库检索，真正的模型推理由外部 Ollama 服务或任意 OpenAI 兼容 API 提供。这意味着部署界面这台机器并不要求独立显卡，模型跑在哪台机器、哪张显卡，界面就指向哪里；你也可以同时接入本地 Ollama、云端 OpenAI、DeepSeek、通义、Gemini 等多个后端，在同一个界面里切换。

适合的人群很广：想在自己电脑或内网服务器上搭一个私有 ChatGPT 风格工具的个人开发者；需要给团队成员分配账号、隔离会话的小团队；已经装好 Ollama、只差一个好用界面的用户；以及想基于现成界面做二次封装的开发者。

▲ 图 1：Open WebUI 品牌封面与 OI 标识（官方社交分享图）

核心能力与特性

• 多后端模型接入：原生对接本机或局域网 Ollama；同时支持任意 OpenAI 兼容接口，可在设置里添加多个连接并分别命名。
• 多用户与权限：内置账号注册、登录、管理员角色；可关闭公开注册、设置用户角色，区分管理员与普通成员。
• 知识库（RAG 文档）：为个人或团队上传 PDF、Word、文本等文档，对话时基于文档内容检索回答，支持知识库分组与引用来源。
• 模型管理：自定义模型卡片、设置默认模型、调整温度等参数；可对模型打标签、排序，隐藏不需要的模型。
• 会话组织与分享：侧边栏频道、文件夹、置顶、标签分类；对话可生成公开分享链接，也可以导出会话记录。
• 工具与扩展：支持函数调用、网页搜索接入、Pipelines 流水线、MCP 工具接入，可在对话中挂载自定义能力。
• 语音与输入体验：内置语音输入、语音播报、提示词库、建议追问、代码高亮、Markdown 渲染与深色模式。
• 对外提供 API：Open WebUI 自身也暴露 OpenAI 兼容接口，其他程序可以反过来把它当作模型网关调用。

硬件与系统要求

Open WebUI 界面本身很轻量，真正的资源消耗来自你接入的模型。下表按"只部署界面、推理在外部"的口径给出：

需要特别说明：如果你使用 :cuda 标签镜像并在容器内直接加载本地模型，才需要 GPU 加速；在 Linux 或 WSL2 上要先安装 NVIDIA CUDA Container Toolkit（NVIDIA Container Toolkit），并在 docker run 时透传 --gpus all。常规"界面 + 外部 Ollama"组合对显卡没有要求。

完整部署方式

环境准备

服务器上先装好 Docker 与 Docker Compose；本地 Windows / macOS 直接安装 Docker Desktop 即可。确认命令可用：

# 确认 Docker 已安装并在运行
docker --version
docker compose version

# 若使用 GPU 透传，Linux 下需先装好 NVIDIA Container Toolkit
# 安装后重启 Docker 守护进程，再执行 nvidia-ctk --version 验证

方式一：Docker 一键部署（推荐，对接外部 Ollama）

这是官方最常用的部署方式，一条命令拉起界面，再把界面指向已经在运行的 Ollama 服务：

# 后台运行 Open WebUI，挂载数据卷持久化会话与知识库，对外暴露 3000 端口
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

# Linux 宿主机上的 Ollama 要对容器开放访问，先设置监听地址
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0
# 然后重启 Ollama 服务；容器内填写的 Ollama 地址为 http://172.17.0.1:11434
# macOS / Windows Docker Desktop 下则填写 http://host.docker.internal:11434

浏览器打开 http://localhost:3000（服务器部署则为 http://服务器IP:3000），第一个注册的账号自动成为管理员。

方式二：内置 Ollama 的一体化镜像（:ollama 标签）

官方提供 :ollama 标签镜像，把 Ollama 运行时打包进同一个容器，适合不想单独维护 Ollama 服务的场景：

# 内置 Ollama 的一体化镜像，模型与会话数据都挂载到数据卷
docker run -d \
  -p 3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

方式三：GPU 加速镜像（:cuda 标签）

需要在容器内直接跑本地模型并使用 NVIDIA 显卡时，改用 :cuda 标签并透传 GPU：

# 先确认宿主机已安装 NVIDIA Container Toolkit，再执行 GPU 透传
docker run -d \
  --gpus all \
  -p 3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

注意：GPU 加速仅在 Linux 原生环境或 WSL2 中可用；macOS 与纯 CPU 环境不要使用该镜像。

方式四：源码与 pip 安装（进阶）

源码安装要求 Python 3.11（其他 Python 版本可能出现依赖兼容问题），前端需要 Node.js 构建：

# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui

# 复制环境变量模板，按需修改 Ollama 地址、端口等配置
cp .env.example .env

# 安装后端依赖（在 backend 目录下执行，确保使用 Python 3.11）
cd backend
pip install -r requirements.txt

# 回到前端目录，安装依赖并构建静态资源（需要 Node.js 环境）
cd ../frontend
npm install
npm run build

# 回到后端目录启动服务，默认监听 8080 端口
cd ../backend
# 指定外部 Ollama 地址（可选，不填则默认本机 11434）
export OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
uvicorn open_webui.main:app --host 0.0.0.0 --port 8080

启动后访问 http://localhost:8080 即可进入界面。

使用方法

接入 Ollama 后端

管理员登录后进入设置中的模型连接页面，填写 Ollama 服务地址并保存，界面会自动拉取已下载的模型列表：

# 先在 Ollama 侧拉取一个模型，供界面选择
ollama pull qwen2.5:7b
ollama list

在 Open WebUI 界面左侧模型下拉框中选择 qwen2.5:7b，即可开始对话；切换模型不需要重启服务。

接入 OpenAI 兼容 API

在设置中新增 OpenAI 兼容连接，填写接口地址与 API Key，例如 DeepSeek、通义、Gemini 兼容端点或自建 vLLM 服务：

# 接口地址按服务商文档填写，Open WebUI 会自动探测可用模型
# 保存后，本地 Ollama 模型与云端 API 模型会出现在同一个模型下拉列表中

创建多用户账号

管理员在后台成员管理中可邀请新成员、分配角色；也可以在系统设置中关闭公开注册，避免陌生人访问。普通成员之间的会话默认互相隔离。

上传知识库文档（RAG）

进入知识库页面新建知识库，上传 PDF、Word、文本等文件；在对话时选择该知识库作为上下文，模型回答时会先检索文档片段再组织答案，可在回答中查看引用来源。

模型与会话管理

• 在模型管理页自定义模型卡片、设置默认模型与参数（温度、上下文长度等）。
• 侧边栏用频道、文件夹、置顶和标签整理历史对话。
• 打开某条会话的分享开关即可生成公开链接；也可以在会话菜单中导出记录。

对外调用 Open WebUI 的 API

登录后在个人设置中生成访问令牌（API Key），其他程序即可把 http://界面地址/v1 当作 OpenAI 兼容端点调用，复用界面里已经配置好的模型连接与权限策略。

官方链接

常见问题（FAQ）

问：部署 Open WebUI 必须有独立显卡吗？ 不需要。界面本身只做会话管理与检索，模型推理交给外部 Ollama 或云端 API。只有使用 :cuda 镜像并在容器内本机加载模型时，才需要 NVIDIA 显卡与 NVIDIA Container Toolkit。

问：Docker 容器里连不上宿主机的 Ollama 怎么办？ macOS 与 Windows Docker Desktop 填 http://host.docker.internal:11434；Linux 宿主机填 http://172.17.0.1:11434，同时要把 Ollama 监听地址设为 0.0.0.0，避免只绑定 127.0.0.1。

问：源码安装报依赖冲突怎么办？ Open WebUI 后端要求 Python 3.11，建议用虚拟环境单独安装；先在 backend 目录执行 pip install -r requirements.txt，再处理前端 Node 构建，避免与系统 Python 包互相污染。

问：可以同时接入本地模型和云端模型吗？ 可以。在模型连接设置里分别添加 Ollama 连接和 OpenAI 兼容连接，保存后两类模型出现在同一个下拉列表中，对话时随时切换。

问：知识库文档支持哪些格式？ 支持 PDF、Word、文本等常见文档格式；上传后由内置向量流程完成切片与索引，检索时可按知识库分组隔离，具体支持格式以官方文档当前版本为准。

问：第一个账号是什么角色？ 首次打开界面注册的第一个账号自动成为管理员，拥有成员管理、系统设置与模型连接配置权限；后续账号由管理员在后台分配角色。

许可证

Open WebUI 采用自定义的 Open WebUI License，属于 source-available（源码可见）许可，不是 OSI 认证的标准开源许可证。个人与内部学习使用通常没有限制；商用、二次分发、去除品牌标识或改头换面前，必须先阅读仓库根目录的 LICENSE 文件并遵守其中条款。仓库内各依赖库与你接入的模型权重，分别遵循其自身许可证。