【LLM】三、open-webui+ollama搭建自己的聊天机器人

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

其中，涉及到的参数解释如下：

-p 端口映射：将本地机器的端口 3000 映射到容器内的端口 8080。这意味着你可以通过访问 http://localhost:3000 来访问运行在容器内的服务。如果你的Ollama监听的端口是其他的，比如1001，那就改为-p 1001:8000即可，以此类推
-e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com 是添加我们的Ollama服务，http://example.com改为自己的服务地址即可。
- v 目录挂载：将本地的 open-webui 卷映射到容器内的 /app/backend/data 目录。这用于持久化数据，确保即使容器停止或重新启动，数据也不会丢失。注意，open-webui不是固定的，你可以设置为任何存在的目录
--name 起名：为容器指定一个名称，如 open-webui，可通过docker ps -a 来查看所有的容器状况
--restart: 设置容器的重启策略，若为 always，这意味着容器如果停止（例如由于崩溃或系统重启），Docker 会自动重启它。
其余参数用默认的即可

2.源码安装

如果你不想用docker的方式安装，那就自己用源码去编译安装，参考链接为源码安装

三、使用

按照上述方式部署成功后，在浏览器输入http:localhost:3000之后，首先会先让你注册，注册时，邮箱可以随便填，填123@123.com都可以，注册并登陆成功后进入如下界面：

默认情况下界面时英文状态，点击红框中的设置键进入设置界面，如下：

在通用里选择语言为中文然后点击保存即可汉化。

在连接里我们可以绑定open AI的密钥或者我们用ollama自己部署的本地模型，如下：

这里我用的是Ollama服务，对应的URL即为我们docker 启动命令里的-e OLLAMA_BASE_URL=这个参数，如果启动命令里没指定也可以在这里加入。

设置完这里之后我们就可以回到主界面进行使用，先选择我们要调用的模型，如下：

点击红框中的按钮即可选择我们本地已有的模型，选择一个然后即可开始对话，同时，聊天机器人窗口也会在左下方保存，如上图中的qwen2_7b即为我自己的聊天机器人窗口。

四、问题汇总

1、第一次启动容器之后，在浏览器输入http:localhost:3000，发现进入失败，容器也直接崩溃重启，通过打印docker 日志(docker logs 容器ID)，爆出如下错误：

解决办法：

docker启动时，命令改为如下：

bash 复制代码

docker run -d -p 3000:8080 -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

即增加一条指令：-e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

2、当在设置中添加Ollama的URL时没有生效

在如下设置里添加Ollama的URL后，点击保存发现也没有生效

解决办法：

用以下命令重新启动容器

bash 复制代码

docker restart 容器ID（通过docker ps -a查询容器ID）

总结

以上就是本篇的全部内容，如有问题，欢迎评论区交流，或+企鹅群：995760755交流，如觉得有用，直接三连带回家。🐶