大模型可视化终极指南：Open WebUI全解析，一文掌握核心技巧！_openwebui

Open WebUI 是一款专为大模型设计的开源可视化交互工具，它通过类 ChatGPT 的直观界面，让用户无需代码即可管理、调试和调用本地或云端的大语言模型（LLMs）。

Open WebUI 通过可视化交互与大模型技术结合，成为私有化部署的标杆工具。其开箱即用的特性适合开发者快速验证模型、企业构建合规 AI 平台及个人用户探索 AI 应用。随着插件生态的扩展（如视频生成、语音交互），未来可进一步降低多模态应用的开发门槛。

一、Open WebUI

什么是Open WebUI？Open WebUI 是一个开源的、可扩展且用户友好的自托管 AI 平台，专为生成式人工智能模型交互而设计。

Open WebUI 旨在为用户提供一个简单易用、功能强大且高度定制化的界面，使其能够轻松与各种 AI 模型（如文本生成、图像生成、语音识别等）进行交互。

• 直观交互体验：提供类似 ChatGPT 的自然语言对话界面，支持Markdown 格式渲染（如加粗、列表、代码块等）和代码高亮显示，提升内容可读性。

• 多轮对话管理：内置对话历史记录功能，用户可随时回顾上下文，避免重复输入，确保对话连贯性。

• 全平台兼容性：采用响应式设计，无论是桌面端还是移动端，界面均能自适应屏幕尺寸，提供一致的使用体验。

• 低门槛操作：通过简化交互流程和优化视觉设计，大幅降低非技术用户的使用难度，真正实现“零学习成本”上手。

Open WebUI + vLLM如何实现DeepSeek本地部署并可视化？在本地部署 DeepSeek 模型并结合 Open WebUI 和 vLLM 实现可视化，可通过以下步骤完成。

1. 下载 DeepSeek 模型

从 HuggingFace 下载模型文件

git lfs installgit clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-7B

2. 安装 vLLM

使用 vLLM 加速推理

pip install \"vllm>=0.4.2\" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. 安装 Open WebUI

通过 Docker 快速部署

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

4. 启动 vLLM 服务

加载 DeepSeek 模型并启动 API 服务

​​​​​​​

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \\  --model /path/to/DeepSeek-7B-Chat \\  --trust-remote-code \\  --tensor-parallel-size 1 \\  --max-model-len 4096 \\  --port 8000

5. 启动 Open WebUI

配置 Docker 容器并连接 vLLM​​​​​​​

docker run -d \\  -p 3000:8080 \\  -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:8000/v1 \\  -e WEBUI_SECRET_KEY=your_secret_key \\  -v open-webui:/app/backend/data \\  --name open-webui \\  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

二、OpenAI API

OpenAI API 如何接入大语言模型？OpenAI API 是 OpenAI 提供的一组编程接口，允许开发者通过代码调用其先进的大语言模型。​​​​​​​

# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=\"\", base_url=\"https://api.deepseek.com\")response = client.chat.completions.create(    model=\"deepseek-chat\",    messages=[        {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are a helpful assistant\"},        {\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello\"},    ],    stream=False)print(response.choices[0].message.content)

Open WebUI 如何接入大语言模型？Open WebUI 支持通过 OpenAI API 兼容接口 接入多种大语言模型（LLM）。

• 本地部署的模型（如 vLLM、Transformers 运行的模型）

• 云端 API 服务（如 OpenAI GPT-4、DeepSeek API、Anthropic Claude 等）

1. 接入本地部署的模型

vLLM 提供高性能推理，并兼容 OpenAI API 格式。

​​​​​​​

pip install vllmvllm serve deepseek-r1 --port 8000

2. 通过 Transformers 部署

适用于 Hugging Face 模型（需自行封装 API），启动服务后，在 Open WebUI 填写对应的 API 地址即可。​​​​​​​

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\"deepseek-r1\")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"deepseek-r1\")@app.post(\"/v1/chat/completions\")async def generate(request: dict):    response = model.generate(**request)    return {\"choices\": [{\"message\": {\"content\": response}}]}

3. 在 Open WebUI 中配置

进入 设置 > 模型，填写 API 地址：http://localhost:8000/v1，选择模型名称（如 deepseek-r1）

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

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3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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