这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了open-webui与ollama的部署最后完整之命令。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。
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-860399.html
-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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-860399.html
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1Panel简化了docker的部署，提供了可视化的操作，但是我在尝试创建Ollama WebUI容器时，遇到了从github拉取镜像网速很慢的问题，所以这里记录一下，同时也希望能够帮助到其他朋友 docker配置github仓库ghcr国内镜像加速，推荐使用1panel方式二：配置镜像仓库，可视化拉取。 先将镜
运行环境为 windows R9000P2021拯救者笔记本 AMD R7-5800H 32G 内存 NVIDIA RTX 3070 Laptop GPU Ollama下载exe，直接下一步下一步没有设置可以更改 windows默认安装路径： C:UserswbigoAppDataLocalProgramsOllama 安装后会自动将该路径加入环境变量 双击图标运行后状态栏会出现小图标，右键有退出、
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在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 3，Mistral, Gemma, Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。 综合优点： 快速下载+容器自动运行大模型，现在下载，马上上手。 本地利用 cpu 运行大模型，本地安全可靠。 ollama 命令，管理大模型相对方便，也可以多个大模型中切
本文主要介绍如何在Windows系统快速部署Ollama开源大语言模型运行工具，并安装Open WebUI结合cpolar内网穿透软件，实现在公网环境也能访问你在本地内网搭建的大语言模型运行环境。 近些年来随着ChatGPT的兴起，大语言模型 LLM（Large Language Model）也成为了人工智能AI领域的热门话
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