open-webui

给本地模型配个漂亮聊天室，全家都能用

用户友好的 AI 交互界面，原生支持 Ollama 与 OpenAI API，自带聊天、模型管理等功能，是搭建个人或团队私有 AI 助手的理想选择。

开源 freemium 开源模型

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GitHub 星标 ★ 152821

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目数据

分类开源模型

开发团队open-webui

所属国家

官网地址https://openwebui.com

GitHubhttps://github.com/open-webui/open-webui

定价模式freemium

价格说明开源可自部署，官方提供云服务，有免费版和付费版，具体价格见官网。

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型ai,llm,llm-ui,llm-webui,llms,mcp,ollama,ollama-webui,open-webui,openai,openapi,rag,self-hosted,ui,webui

GitHub 星标★ 152821

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-10-06 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

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移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数23

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

Docker 环境（使用 Docker 安装方式时）
Python 3.11（使用 pip 安装时，避免兼容性问题）
如需 GPU 加速，Linux/WSL 需安装 Nvidia CUDA container toolkit
某些 Docker 环境可能需要额外网络配置才能连接 Ollama

安装与启动步骤

1Docker 快速启动

Ollama 在本机时使用此命令，务必挂载数据卷，防止数据库丢失。

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

2访问 Web 界面

容器启动后，在浏览器打开 http://localhost:3000 即可使用。

3连接远程 Ollama

Ollama 部署在其他服务器时，把 OLLAMA_BASE_URL 换成实际地址再执行。

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

4仅用 OpenAI API

只使用 OpenAI 接口时执行，将 sk-xxxxxxxx 换成自己的真实密钥。

docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

5启用 GPU 加速

使用 :cuda 镜像，需先安装 Nvidia CUDA container toolkit。

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

6内置 Ollama 启动

单容器同时包含 Open WebUI 与 Ollama，有 GPU 与仅 CPU 两条命令按需选择。

docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

7pip 本地安装

需 Python 3.11，安装后运行 serve，访问 http://localhost:8080。
```
pip install open-webui
open-webui serve
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OLLAMA_BASE_URL`	否	指定远程 Ollama 服务地址	`https://example.com`
`OPENAI_API_KEY`	否	仅使用 OpenAI API 时填入的密钥	`sk-xxxxxxxx`
`open-webui:/app/backend/data`	是	数据卷挂载，防止数据库丢失	`open-webui:/app/backend/data`
`3000:8080`	是	宿主机 3000 端口映射容器 8080 端口	`3000:8080`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3000（pip 方式为 http://localhost:8080）并看到聊天界面。

常见问题

Q：数据会丢失吗？

A：Docker 运行时必须加 -v open-webui:/app/backend/data，否则容器重建后数据库可能丢失。

Q：Docker 连不上本机 Ollama？

A：本机 Ollama 场景要加 --add-host=host.docker.internal:host-gateway；仍有连接问题请查官方文档。

Q：如何连接其他服务器上的 Ollama？

A：启动容器时加 -e OLLAMA_BASE_URL=https://你的地址，指向目标服务器即可。

Q：pip 安装失败怎么办？

A：确认使用 Python 3.11，可避免兼容性问题。

Q：如何更新 Docker 版本？

A：参考官方文档中的 Updating Guide 进行更新。

注意事项

Docker 与 pip 两种方式二选一，不要用同名容器重复启动。
示例命令中的 sk-xxxxxxxx、https://example.com 需替换为真实值。
官方镜像提供 :cuda 和 :ollama 标签，可按需选择。
Docker Compose、Kustomize、Helm 等更多安装方式见官方文档。

核心亮点

专为 Ollama 设计但兼容 OpenAI API，可统一管理多种本地与云端模型，部署门槛低
内置 RAG 文档问答与 MCP 支持，能直接上传文件构建知识库并连接外部工具，功能完整度高
界面现代、响应式，支持多用户、权限管理、聊天分享与模型切换，企业内自托管体验接近 ChatGPT

不足之处

功能堆叠较多，界面和配置项复杂，轻量用户需花时间熟悉
高并发或长会话场景下对资源占用和性能优化未知，文档/社区待观察

适用场景

个人或团队在本地/内网部署私有 AI 聊天门户，统一调用 Ollama 或 OpenAI 兼容服务
需要基于私有文档做 RAG 问答，并希望附带可视化对话管理界面
想通过 MCP 协议给聊天机器人扩展外部工具（如数据库、API 调用）的中小团队

替代项目

LibreChat、Lobe Chat、ChatGPT-Next-Web

项目介绍

open-webui 是对话助手领域的开源项目，由 open-webui 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（152,821）位列前 1%，在对话助手分类的 905 个项目里位列前 1%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 148,319 增加到 152,821，净增 4,502。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源可自部署，官方提供云服务，有免费版和付费版，具体价格见官网。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：个人或团队在本地/内网部署私有AI聊天门户，统一调用Ollama或OpenAI兼容服务。同类可对比的替代方案包括 LibreChat、Lobe Chat、ChatGPT-Next-Web。

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