五个优秀的免费 Ollama WebUI 客户端推荐

认识 Ollama 本地模型框架,并简单了解它的优势和不足,以及推荐了 5 款开源免费的 Ollama WebUI 客户端,以提高使用体验。

什么是 Ollama?

Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型(LLM)的框架,它允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型,包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多种模型,无需依赖网络连接。此外,Ollama 还提供跨平台的支持,包括 macOS、Windows、Linux 以及 Docker, 几乎覆盖了所有主流操作系统。详细信息请访问 Ollama 官方开源社区

Ollama 的使用

你可访问 Ollama 官方网站 下载 Ollama 运行框架,并利用命令行启动本地模型。以下以运行 llama2 模型为例:

arduino 复制代码
ollama run llama2

基于您的计算机配置,各种模型可能呈现出不同的性能特征。

Ollama 的优势

Ollama 的模型运行在本地,以及用户产生的所有数据均存储在本地,因此可以不受审查,并且足够安全和私密,能够有效地满足数据隐私保护的需求。此外,对于在本地运行的应用程序而言,这种方式不仅可以提高效率,而且还能够消除对网络环境的依赖。

Ollama 的不足

尽管 Ollama 能够在本地部署模型服务,以供其他程序调用,但其原生的对话界面是在命令行中进行的,用户无法方便与 AI 模型进行交互,因此,通常推荐利用第三方的 WebUI 应用来使用 Ollama, 以获得更好的体验。


五款开源 Ollama GUI 客户端推荐

1. LobeChat

Github 链接

LobeChat 作为一款开源的 LLMs WebUI 框架,支持全球主流的大型语言模型,并提供精美的用户界面及卓越的用户体验。该框架支持通过本地 Docker 运行,亦可在 Vercel、Zeabur 等多个平台上进行部署。用户可通过配置本地 Ollama 接口地址,轻松实现 Ollama 以及其他本地模型的集成。查看 在 LobeChat 中如何使用 Ollama

推荐理由

  • 除 Ollama 所有本地模型外,LobeChat 还支持几乎所有主流的大语言模型,包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Groq 等;
  • 支持多模态 AI 能力;
  • 提供了一个多样的 AI 助手市场,可以方便访问社区提供的各种 Prompt;
  • 拥有独特的智能会话管理功能,轻松管理对话;
  • 具备丰富的插件生态系统,能够利用 Function Call 实现诸如访问互联网等更多能力;

2. Open WebUI

Github 链接

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的开源自托管 AI 界面,旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器,包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

推荐理由

  • 对本地模型均有很好的支持;
  • 支持通过 RLHF 注释来对消息进行评级,以达到对本地模型微调的作用;
  • 支持对话标记,轻松分类和定位特定聊天;
  • 支持直接通过界面下载或删除模型;
  • 可以通过 @ 来指定不同的模型进行会话;

3. Enchanted

Github 链接

Enchanted 是一款专门为 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序,支持 Llama、Mistral、Vicuna、Starling 等多种私人托管模型。该应用致力于在苹果的全生态系统中为用户提供一个未经过滤、安全、保护隐私以及多模态的人工智能体验。

推荐理由

  • Apple 生态原生应用,支持 iOS 生态系统(macOS、iOS、Watch、Vision Pro)的所有设备;
  • 界面简洁直观,开箱即用,Mac 粉丝的喜爱;
  • 基于原生系统开发的应用程序,在性能方面有非常出色的表现;

4. Chatbox

Github 链接

Chatbox 是一个老牌的跨平台开源客户端应用,基于 Tauri 开发,简洁易用。除了 Ollama 以外他还能够通过 API 提供另外几种流行大模型的支持。

推荐理由

  • 跨平台的客户端应用,支持 Windows/MacOS/Linux/iOS/Android;
  • 除了 Ollama 外还支持多种大语言模型;
  • 本地应用无需部署,开箱即用

5. NextJS Ollama LLM UI

Github 链接

NextJS Ollama LLM UI 是一款专为 Ollama 设计的极简主义用户界面。虽然关于本地部署的文档较为有限,但总体上安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观,非常适合追求简约风格的用户。

推荐理由

  • 基于浏览器的全平台支持;
  • 本地模型的核心功能均能较好支持;
  • 界面美观,干净整洁,没有太多复杂的 UI,对于喜欢极简的用户来说是一种享受;

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Originally published at https://lobehub.com/blog on Sunday, April 14 2024.

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