当然！下面是一篇关于【AI】结合 Ollama、Open WebUI 和 Docker 本地部署可视化 AI 大语言模型的详细技术指南，帮助你快速搭建本地 AI 大模型可视化环境。

目录

  1. Ollama 简介
  2. Open WebUI 介绍
  3. Docker 容器化优势
  4. 环境准备
  5. Ollama 安装及使用
  6. Open WebUI 本地部署
  7. 利用 Docker 容器化部署 AI 大语言模型
  8. Ollama 与 Open WebUI 结合实现可视化交互
  9. 多GPU支持与性能优化
  10. 总结与展望

1. Ollama 简介

  • Ollama 是一个面向大语言模型（LLM）的本地部署平台，支持快速调试和本地运行模型，具备隐私保护优势。
  • 支持多种流行大模型格式，方便集成和扩展。

2. Open WebUI 介绍

  • Open WebUI 是基于浏览器的 AI 模型可视化交互界面。
  • 通常用于 Stable Diffusion、GPT 等模型的图形化调用和参数调试。
  • 支持多模型加载、多用户访问。

3. Docker 容器化优势

  • 容器化可以将 AI 模型及其依赖环境打包，避免版本冲突。
  • 快速部署和迁移，支持多平台。
  • 方便多实例管理和资源隔离。

4. 环境准备

  • 操作系统：Linux (Ubuntu 20.04+ 推荐)
  • Docker & Docker Compose
  • NVIDIA 显卡驱动及 CUDA Toolkit（支持 GPU 加速）
  • Ollama CLI 工具
  • Python 3.8+

5. Ollama 安装及使用

安装 Ollama CLI

# 官方安装脚本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

运行 Ollama

ollama run llama2  # 以 llama2 模型为例启动
  • 支持 API 调用，供 Open WebUI 集成。

6. Open WebUI 本地部署

克隆并准备环境

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

安装依赖并启动

pip install -r requirements.txt
python3 webui.py --listen
  • 通过 --listen 参数允许局域网访问。

7. 利用 Docker 容器化部署 AI 大语言模型

Dockerfile 示例（简化版）

FROM nvidia/cuda:11.7-runtime-ubuntu20.04

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip git
WORKDIR /app

COPY . /app
RUN pip3 install -r requirements.txt

CMD ["python3", "webui.py", "--listen"]

构建并运行容器

docker build -t openwebui:latest .
docker run --gpus all -p 7860:7860 openwebui:latest

8. Ollama 与 Open WebUI 结合实现可视化交互

  • 通过 Ollama 提供的 API，Open WebUI 可发送请求并显示生成内容。
  • 可以开发自定义插件或中间件实现两者的高效通信。
  • 例如，在 Open WebUI 前端页面嵌入聊天窗口，通过 Ollama 后端接口调用模型。

9. 多GPU支持与性能优化

  • Docker 启动时添加 --gpus all 参数，实现多卡并行。
  • Ollama 支持多模型并行加载和调度。
  • 调整 CUDA 线程数、显存分配，优化模型推理速度。
  • 利用 batch 处理提升吞吐。

10. 总结与展望

  • 利用 Ollama 的本地 LLM 管理能力，结合 Open WebUI 的可视化前端，配合 Docker 的容器化部署，实现安全、高效、易用的本地 AI 大模型服务。
  • 未来可集成更多模型格式，支持微调和个性化定制。
  • 通过多GPU及分布式计算提升推理效率，推动本地 AI 应用普及。

如果你需要，我可以帮你提供 Ollama API 调用示例、Open WebUI 二次开发脚本，或者 Docker Compose 完整配置，随时告诉我！