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本文中的文件路径或网络代理需要根据自身环境自行删改

一、交互式chat页面

1.1 open-webui 交互窗口部署：基于docker安装，且支持联网搜索

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，内置 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。它支持个人离线部署类openai api接口服务，也支持商用的类openAI api 接口服务

1.1.1 安装 open-webui 配置环境

Ollama下的open-webui交互项目地址

1. 我使用的是win11的wsl2 ubuntu 子系统（也可以使用VM虚拟机）：window11使用wsl2安装Ubuntu22.04
2. linux 安装配置docker与网络代理：Ubuntu 安装 docker 配置环境及其常用命令
3. 拉取open-webui docker镜像并运行容器（含代理）
   如果仅仅使用本地部署的LLM api 接口不使用openAI的api-key可以不使用代理

# 使用 open-webui 项目官方启动docker容器的命令
# 不同的是，由于后续可能使用openai的api-key，因此在创建容器时需要使用 -e 加入http 网络代理，我服务器的代理地址是http://host.docker.internal:7891
# 即现对于官方的命令加入了：-e HTTP_PROXY=http://host.docker.internal:7891 -e HTTPS_PROXY=http://host.docker.internal:7891
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui -e HTTP_PROXY=http://host.docker.internal:7891 -e HTTPS_PROXY=http://host.docker.internal:7891 --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
# --add-host=host.docker.internal:host-gateway的作用：
# macOS 和 Windows：
#在 macOS 和 Windows 上，Docker Desktop 会自动设置 host.docker.internal 为宿主机的 IP 地址，容器可以直接使用这个主机名与宿主机通讯。#Linux：
#在 Linux 系统上，Docker 并不会自动创建 host.docker.internal 的解析。为了让容器能够通过 host.docker.internal 访问宿主机，你需要手动添加这个主机名和对应的宿主机 IP 地址。# 使用 host-gateway
# 通过在 docker run 命令中添加 --add-host=host.docker.internal:host-gateway：
# 这里的 host-gateway 将自动解析为 Docker 守护进程所运行的主机的 IP 地址，意味着容器对 host.docker.internal 的访问将被成功解析到宿主机的 IP。这使得在 Linux 上的使用体验与 macOS 和 Windows 变得一致。

查看启动成功：

docker ps -a

查看代理是否加入：

# 进入容器内部
docker exec -it open-webui bash
printenv

验证代理是否成功：

curl -x $HTTPS_PROXY -I www.google.com

退出容器内部

# 退出容器内部
exit

4. 在本地浏览器输入 127.0.0.1:3000 进入open Webui界面
   端口3000是和上文容器启动命令中的参数 -p 3000:8080 对应的

• 第一次进入需要创建管理员账号，创建即可
• 创建完成后稍等片刻，点击页面左下角的设置，可以进行配置
  
  
  如果是本地部署的Ollama服务，就不用特殊处理，如果是其他的框架部署的LLM api服务，或者是商业的api，就需要配置“管理openai api 链接”里面的内容了
• 配置完成后即可进行对话（具体可以见下文不同的LLM api 服务的配置）
• 需要联网使用的话可以按下面配置（代理改成自己的实际地址）
  

1.1.2 ChatBox部署

// 待更…

1.1.3 LobeChat 部署（阿里云）

详情见文章：使用阿里云服务器实现个人chat-gpt(LobeChat部署)

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二、部署deepseek r1 api接口

2.1 Ollama 部署

2.1.1 安装配置Ollama 环境

Ollama github地址
ubuntu 安装 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

查看ollama 版本

 ollama -v

其他的ollama 命令

ollama

查看ollama的服务运行状态

# 要查看当前正在运行的服务，可以使用以下命令：
sudo systemctl list-units --type=service --state=running## 要查看所有服务的状态，可以使用以下命令： sudo systemctl list-unit-files --type=service

systemctl 其他常用命令

# 查看某个特定服务的状态, 如果您想查看某个特定服务的状态，可以使用：
systemctl status <service_name>
## 例如：
systemctl status nginx# 启用或禁用服务的自动启动
## 启用服务以在启动时自动启动：
sudo systemctl enable <service_name>
## 禁用服务以在启动时不自动启动：
sudo systemctl disable <service_name>## 其他相关命令
### 启动服务：
sudo systemctl start <service_name>
### 停止服务：
sudo systemctl stop <service_name>
### 重启服务：
sudo systemctl restart <service_name>

2.1.2 Ollama 拉取部署本地的LLM api

1. 下载deepseek R1模型：deepseek-r1 模型下载

# 拉取 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama pull deepseek-r1:1.5b

# 查看本地的模型
ollama list

2. 本地运行/部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

运行后可以使用终端对话了

3. 与open-webui的交互
浏览器打开一阶段我们部署的open-webui镜像服务，即浏览器输入 127.0.0.1:3000
我的Ubuntu是基于win11的镜像网络，部署到子系统localhost的服务可以直接在win11的本地localhost访问，故我将官方默认的地址更改为127.0.0.1, 具体可以见: https://github.com/open-webui/open-webui#troubleshooting, 如下图所示：

然后点击左侧“模型”的按钮刷新下，可以发现 deepseek-r1:1.5b 已经在列表中（列表中其他的模型是因为我加入openai的官方key，可以忽略）

回到聊天页面，选择deepseek-r1:1.5b聊天即可，如下：

2.2 vllm 部署

2.2.1 安装配置vllm环境

// 待更 …

2.2.2

// 待更 …