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Open WebUI 是一个开源的大语言模型（LLM）交互界面，支持本地部署与离线运行。通过它，用户能在类似 ChatGPT 的网页界面中，直接操作本地运行的 Ollama 等大语言模型工具。接下来为大家详细介绍其下载和使用方法。

一、安装前的准备工作

• Python 3.11：这是必须严格使用的版本，更高版本可能会出现不兼容问题。可访问Python 官网下载 Python 3.11.9 安装包，安装时务必勾选 “Add Python 3.11 to PATH”，安装完成后在命令行输入python --version验证，出现版本信息即安装成功。

• Node.js 20.x 及以上：用于前端依赖管理。从Node.js 中文网下载最新 LTS 版本（如 20.12.2），安装完成后在命令行输入node -v && npm -v验证。

• Ollama：若要使用 Ollama 模型，需提前安装并运行 Ollama。安装教程可参考相关文章 。

二、Open WebUI 的安装

打开 cmd 窗口，输入：pip install open-webui ，等待一段时间自动安装完成。安装过程中注意不要使用 python3.11 以上的版本，否则可能出现不兼容问题。当看到相关安装成功提示界面，即表示安装完成。

三、运行 Open WebUI 并连接 Ollama

1. 启动 Open WebUI：在 cmd 窗口输入open-webui serve 。

2. 访问 Open WebUI：启动后，在浏览器输入默认访问地址：http://localhost:8080 。若需自定义数据存储路径，可在相关设置中进行调整。

3. 设置中文界面：登录后，在右上角设置中选择 “简体中文”，提升使用体验。

4. 选择模型：进入网站后，在右上角选择本地已安装的大模型，如 deepseek - r1.5 等，选择之后就可以进行对话了。

1. 模型文件存储路径优化：通过环境变量OLLAMA_MODELS将模型文件迁移至非系统盘（如D:\ollama_models），避免 C 盘空间被大量占用。

2. 端口冲突处理：若 8080 端口被占用，可通过--port参数指定其他端口，如open-webui serve --port 8090 。

除了上述通过 Python pip 安装的方式外，Open WebUI 还支持 Docker 安装等其他方式：

• Docker 安装：推荐使用带有:cuda或:ollama标签的官方镜像。需根据 Ollama 是否在本地以及是否需要 GPU 支持选择不同的命令，关键是要挂载数据卷-v open - webui:/app/backend/data以防止数据丢失，具体命令可参考GitHub 页面中的详细说明。如果 Ollama 在不同的服务器上，需要设置OLLAMA_BASE_URL环境变量。

• Docker Compose、Kustomize 和 Helm 安装：更多安装方法可参考Open WebUI 文档。

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通过以上步骤，你就可以顺利下载并使用 Open WebUI，开启与本地大语言模型的便捷交互之旅了。赶紧动手试试吧！

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