这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大模型web服务部署—open-webui。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
这里我们使用的是一个叫做open-webui的开源项目
目前这个项目在Github 上已经得到了比较高的star 数
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-851440.html
这个项目提供了多种部署方式，这里我们使用docker 进行部署，如果你的web 服务和你的模型服务在同一个节点上，可以使用下面的命令文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-851440.html
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui 到了这里，关于大模型web服务部署—open-webui的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 一定要加上，要不然启动webui容器的时候会报错。
LLMs之LLaMA-2：基于text-generation-webui工具来本地部署并对LLaMA2模型实现推理执行对话聊天问答任务(一键安装tg webui+手动下载模型+启动WebUI服务)、同时微调LLaMA2模型(采用Conda环境安装tg webui+PyTorch→CLI/GUI下载模型→启动WebUI服务→GUI式+LoRA微调→加载推理)之图文教程详细攻略 目
LLMs之LLaMA-2：基于text-generation-webui工具来本地部署并对LLaMA2模型实现推理执行对话聊天问答任务(一键安装tg webui+手动下载模型+启动WebUI服务)、同时微调LLaMA2模型(采用Conda环境安装tg webui+PyTorch→CLI/GUI下载模型→启动WebUI服务→GUI式+LoRA微调→加载推理)之图文教程详细攻略 目
现在开源大模型一个接一个的，而且各个都说自己的性能非常厉害，但是对于我们这些使用者，用起来就比较尴尬了。因为一个模型一个调用的方式，先得下载模型，下完模型，写加载代码，麻烦得很。 对于程序的规范来说，只要东西一多，我们就需要一个集中管理的平台，
![[最新搭建教程]0基础Linux CentOS7系统服务器本地安装部署ChatGPT模型服务搭建/免费域名绑定网页Https访问/调用open AI的API/GPT3/GPT3.5/GPT4模型接口](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/499065-1.png)
一、关于此文 本文介绍了如何克隆一个开源的项目，通过请求调用OpenAI ChatGPT模型接口，以使用ChatGPT的强大功能。相比于直接登录ChatGPT官网对话，此方法对话过程更为流畅，不会频频出现限流导致对话中断或网络异常；此外，部署完成后无需魔法即可访问，可分享给亲朋好
目录 前言 web ui ValueError: When localhost is not accessible 使用 text-generation-webui 生成大模型界面，这个是专门用于文本对话生成的 web ui 界面 GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, AWQ, EXL2, llama.cpp (GGUF), Llama models. 克隆或下载到本地，
text-generation-webui是一个挺好用的大模型部署UI，提供了很多便于交互的接口，安装部署好之后将model放置到对应的位置即可在网页访问，若是在服务器部署也可以通过ssh端口转发至公网服务器进行访问。 其中， 模型的下载 可参考这个教程，比较有效的是利用镜像网站和下载脚
尝试本地部署Stable Diffusion的时候遇到了很多的麻烦，自己训练AI也非常的麻烦，可以尝试使用Webui使用别人上传的模型 第一步进入网站https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 向下拉到readme 第一个 stable_diffusion_webui_colab，点击左边Open in Colab的图标 跳转到Google Colab的网站，
本文目的是让大家先熟悉模型的部署，简单入门；所以只需要很小的算力，单台服务器 单GPU显卡（显存不低于12GB），操作系统需要安装 Ubuntu 18.04。 准备一台服务器 单张英伟达GPU显卡（显存不低于12GB），操作系统需要安装 Ubuntu 18.04 （具体安装过程忽略）
一些过程+亿些踩坑记录 都是因为自己显卡太差，正好还有剩下来的深度学习平台租的服务器，单纯用的话没有必要这么麻烦，但训练对显存有要求而且我也没打算拿着小笔记本电脑跑到天荒地老。 目前时间是2022.11.12，以后和以前的版本可能会不适用。 创建环境（linux） 一
