NAS + Open WebUI 轻松搭建本地大模型 Web 交互界面

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Open WebUI ：

一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并内置了 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。

安装

Docker Compose

services: open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui volumes: - /vol1/1000/docker/open-webui:/app/backend/data ports: - "8080:8080"

TIP：

由于拉取的体积比较大，一定要保证网络良好。

使用

浏览器中输入 http://NAS的IP:8080 就能看到界面

点击开始

首次使用需要先创建账号，按要求填写信息

点击“确认，开始使用”

进入对话面板

点击左下角的设置

可以切换成颜色主题

深色主题，看起来会更加高级

点击“管理员面板”

管理 Ollama API 连接

TIP：

如果连接不上有可能是跨越问题，需要设置 Ollama 添加多一个变量“OLLAMA_ORIGINS=*”

手把手教你在 NAS 上部署本地 DeepSeek-R1 大语言模型_服务软件_什么值得买

连接之前部署的 Ollama

这里可以看到之前下载的模型

点击“管理模型”

不需要用命令行，可以直接图形化管理模型

回到面板，点击创建新对话

上面可以切换不同模型进行对话

正常调用模型进行回复，但不知道为什么感觉比直接命令行输入要慢很多

网页移动端，也针对手机做了适配

总结

如果是已经部署了 Ollama 的框架，非常推荐也部署这个搭配使用，有图形化界面操作起来会更加方便，上手也更加简单，同时给进阶用户可以自由调节的功能很多。

综合推荐：⭐⭐⭐（看需要）

使用体验：⭐⭐（一般）

部署难易：⭐⭐（简单）

兼容性还有点问题，“deepseek-r1”模型思考过程并没有显示出来

设置项，有比较多设置项这里就不一一展开介绍了

占用资源情况，虽然只是一个前端界面，但还是比较吃内存的