本地部署 ollama + open-webui

御坂主机

1. 概述

在现代应用开发中，本地部署 AI 模型和界面已成为常见需求。本文将详细介绍如何在本地部署 Ollama 和 Open-WebUI，以实现高效的模型推理和用户交互。通过本文的指导，您将能够快速搭建一个本地 AI 推理平台，满足开发和测试需求。

1.1 背景介绍

Ollama 是一个高效的深度学习推理引擎，支持多种模型格式和推理任务。Open-WebUI 是一个开源的前端框架，提供了灵活的界面和交互功能，适合与 Ollama 集成使用。通过将这两者结合，可以实现本地化的 AI 应用开发和测试环境。

2. 环境准备

在开始部署之前，需要确保您的系统满足以下要求：
- 操作系统：windows、macOS 或 linux
- Python 版本：3.6 及以上
- Node.js 版本：14 及以上
- Ollama 和 Open-WebUI 的安装包

3. 安装 Ollama

首先，我们需要安装 Ollama 推理引擎。

3.1 下载 Ollama 安装包

从 Ollama 官方网站或 GitHub 仓库下载适用于您操作系统的安装包。

3.2 安装 Ollama

(1) 在下载目录中打开终端或命令提示符。

(2) 执行以下命令安装 Ollama：

1.     python -m pip install ollama

复制代码

3.3 验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证 Ollama 是否安装成功：

1.     ollama --version
   

复制代码

4. 安装 Open-WebUI

接下来，我们需要安装 Open-WebUI。

4.1 下载 Open-WebUI 源码

从 Open-WebUI 的 GitHub 仓库克隆源码到本地：

1.     git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git

复制代码

4.2 安装依赖

进入 Open-WebUI 项目目录并安装依赖：

1.     cd open-webui
   
2.     npm install

复制代码

4.3 启动开发服务器

安装完成后，可以通过以下命令启动开发服务器：

1.     npm start

复制代码

默认情况下，Open-WebUI 将在本地的 http://localhost:3000 运行。

5. 集成 Ollama 和 Open-WebUI

为了使 Ollama 和 Open-WebUI 协同工作，我们需要进行一些配置。

5.1 创建后端服务

在 Open-WebUI 项目目录中创建一个新的文件 `server.py`，用于启动 Ollama 推理服务：

1.     from flask import Flask, request, jsonify
   
2.     import ollama
   
3. 
   
4.     app = Flask(__name__)
   
5. 
   
6.     @app.route('/predict', methods=['POST'])
   
7.     def predict():
   
8.         data = request.get_json()
   
9.         model_path = data['model_path']
   
10.         input_data = data['input']
    
11.         result = ollama.predict(model_path, input_data)
    
12.         return jsonify(result)
    
13. 
    
14.     if __name__ == '__main__':
    
15.         app.run(port=5000)

复制代码

5.2 启动后端服务

在终端中运行以下命令启动后端服务：

1.     python server.py

复制代码

5.3 修改前端代码

在 Open-WebUI 的前端代码中，修改请求接口为我们刚刚创建的后端服务接口。打开 `src/App.js`，找到请求部分的代码，并修改为：

1.     fetch('http://localhost:5000/predict', {
   
2.         method: 'POST',
   
3.         headers: {
   
4.             'Content-Type': 'application/json'
   
5.         },
   
6.         body: JSON.stringify({ model_path: 'path/to/your/model', input: inputData })
   
7.     })
   
8.     .then(response => response.json())
   
9.     .then(data => {
   
10.         // 处理响应数据
    
11.     });

复制代码

6. 测试部署

现在，我们已经完成了 Ollama 和 Open-WebUI 的本地部署和集成。可以通过访问 http://localhost:3000 测试整个系统是否正常工作。在界面中输入数据，点击提交按钮，查看结果是否正确返回。

7. 总结

本文详细介绍了如何在本地部署 Ollama 和 Open-WebUI，并进行了简单的集成配置。通过这种方式，可以实现高效的模型推理和用户交互，适用于开发和测试环境。希望本文能为您提供有价值的参考，助力本地 AI 应用的开发。

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

========  御 坂 主 机  ========

>> VPS主机 服务器 前沿资讯 行业发布 技术杂谈 <<

>> 推广/合作/找我玩  TG号 : @Misaka_Offical <<

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------