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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4794
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使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.11(README 明确要求,可用 python --version 检查)
- Git,用于克隆仓库并拉取子模块
- Docker(可选,仅 Docker 运行方式需要)
安装与启动步骤
-
1检查 Python 版本
README 要求先确保安装 Python 3.11,用该命令查看当前版本;版本不符时到 python.org 下载 3.11.8。
python --version -
2克隆仓库与子模块
必须加 --recursive 拉取子模块;进入目录后再执行一次子模块更新,缺子模块会导致后续运行失败。
git clone --recursive https://github.com/ParisNeo/lollms-webui.git cd lollms-webui git submodule update --init --recursive -
3创建虚拟环境
在项目根目录创建虚拟环境,隔离依赖、避免污染系统 Python 包,README 推荐使用。
python -m venv venv -
4激活虚拟环境
Linux/Mac 用 source venv/bin/activate;Windows 用 venv\Scripts\activate,激活后再进行后续安装。
source venv/bin/activate -
5运行自动安装脚本
从仓库 scripts 文件夹下载并运行对应脚本:Windows 为 lollms_installer.bat,Linux 为 lollms_installer.sh,Mac 为 lollms_installer_macos.sh。
bash lollms_installer.sh -
6构建 Docker 镜像
使用 Docker 方式时,需先进入 lollms-webui 目录再执行构建,镜像名为 lollms-webui-app。
docker build -t lollms-webui-app . -
7运行 Docker 容器
后台启动容器并把容器 9600 端口映射到宿主机 9600,容器名固定为 lollms-webui-container。
docker run -d -p 9600:9600 --name lollms-webui-container lollms-webui-app
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
端口映射 -p 9600:9600 | 是 | Docker 运行时把容器 9600 端口暴露到宿主机,浏览器需访问该端口。 | -p 9600:9600 |
如何确认成功
启动后在浏览器打开 http://localhost:9600 ,能看到 lollms-webui 的 Web 界面即启动成功。
常见问题
Q:为什么一定要 Python 3.11?
A:README 明确要求先确保安装 Python 3.11,其他版本可能不兼容;可从 README 给出的 python.org 3.11.8 页面下载安装。
Q:克隆后缺少子模块怎么办?
A:在 lollms-webui 目录下执行 git submodule update --init --recursive 补齐子模块。
Q:Docker 启动后浏览器打不开?
A:确认 docker run 含有 -p 9600:9600 端口映射,并且访问的是 http://localhost:9600 。
Q:Windows 上如何执行安装脚本?
A:Windows 使用 scripts 文件夹中的 lollms_installer.bat,Linux 用 lollms_installer.sh,Mac 用 lollms_installer_macos.sh。
注意事项
- README 说明 lollms-webui 仅维持最小支持,最终会被新的 lollms 项目(支持多用户与 MCP)完全取代,新项目建议关注 https://github.com/ParisNeo/lollms 。
- 手动安装流程在 README 节选中未给出完整的依赖安装命令,本教程只保留了 README 已明确写出的步骤。
- 自动安装脚本需要先从仓库 scripts 文件夹获取对应平台脚本文件再运行。
核心亮点
- 支持 Ollama、Hugging Face 等多种后端,模型切换灵活
- 内置插件系统,可扩展自定义功能
- 提供 Web API,方便集成到其他应用
不足之处
- 界面交互流畅度有待优化
- 文档/社区待观察
适用场景
- 本地部署 AI 助手,提供图形化聊天界面
- 快速搭建多模型测试平台,对比不同模型效果
- 作为后端 API 服务,为前端应用提供 AI 能力
替代项目
Open WebUI、Text Generation WebUI、LibreChat
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