这一波AI热潮，普通人最该搞清楚的事

OpenWebUI 是一款能将本地 AI 模型操作可视化的工具，支持管理 Ollama 本地模型和接入 OpenAI 兼容 API，还有私人知识库、多用户管理等功能，不管是设计师、小团队成员还是学生党都能用。它把命令行操作变成类似微信聊天的界面，操作简单，数据存在本地，隐私有保障。

用下来发现，OpenWebUI 的交互体验很流畅，打字机效果、Markdown 渲染这些细节做得不错，新手也能快速上手管理模型。不过要注意，运行大模型时对电脑内存要求不低，至少得 8GB 以上，不然可能卡顿。

但它有个局限，默认只能在局域网内使用。比如设计师在家调好的模型，上班想继续用就得远程操控电脑，很不方便；小团队成员不在同一局域网，就没法共用模型协作。

这时候搭配 cpolar 就不一样了。cpolar 能实现内网穿透，让 OpenWebUI 突破局域网限制，出门在外用手机浏览器输入网址就能访问，还能轻松分享给朋友体验，数据传输加密也更安全，不用额外买服务器，旧电脑就能当 AI 服务器用。

OpenWebUI介绍及演示

1.1 OpenWebUI界面操作演示

在深入任何技术细节之前，让我们先看看你将通过本教程搭建做完的终极工作台 。这将彻底改变你与本地大模型交互的方式。
open webui效果图（支持预览代码） ：

GIF动图演示（产出一个html登录界面） ：

怎么样，是不是效果特别棒，有没有兴趣一起搭建本地部署一个体验一下！

1.2 OpenWebUI介绍

OpenWebUI（原名 Ollama WebUI）不仅仅是一个为 Ollama 打造的聊天界面，更是一个功能丰富的开源 Web 用户界面与管理平台。它的核心使命是让每个人都能以最简单、最直观的方式，与运行在本地或私有环境中的大语言模型进行交互和管理，同时提供企业级的功能扩展性。

项目地址：

为什么 OpenWebUI 能获得全球开发者青睐？

OpenWebUI 之所以能够迅速赢得 110K Stars，源于它完美结合了强大能力与极致易用性，成为一个真正全面的 AI 管理与应用控制台。

核心优势：

• 极致的用户友好体验
  提供媲美 ChatGPT 的交互体验，支持流畅的打字机效果、完整的 Markdown 渲染（含表格和 LaTeX 数学公式）、代码高亮与复制功能、多主题切换以及完整的对话历史管理。用户无需记忆复杂的 Ollama 命令行指令，所有操作均可通过直观的界面完成。

• 强大的多功能集成与扩展能力

  • 多模型生命周期管理：支持 Ollama 全系列本地模型，同时可连接 OpenAI 兼容 API（如 DeepSeek R1）、Claude 系列、LocalAI 等多种后端，成为统一的模型控制中心
  • 检索增强生成（RAG）与知识库：内置强大的 RAG 引擎，支持上传 PDF、DOCX、TXT 等多种格式的本地文档，构建专属知识库
  • 工具调用与 MCP 兼容性：支持模型调用外部工具执行复杂任务，展现了与模型上下文协议类似的强大能力
  • 提示词工作流与协作：提供提示词市场和管理功能，支持创建、保存、共享和重用自定义提示词模板

• 隐私安全与灵活部署
  所有数据完全运行在本地环境或私有服务器上，确保百分百离线与绝对隐私。支持多种部署方式，极大降低使用门槛。

• 无缝的 Ollama 集成
  自发检测本地运行的 Ollama 服务及已下载的模型，开箱即用，无需复杂配置。作为完全开源的项目，拥有高度可定制性和活跃的社区支持。

核心能力概览

功能模块	核心能力	价值
模型管理	多后端支持、模型下载/切换/加载、参数实时调整	统一管理入口，灵活适配不同情形
交互体验	类 ChatGPT 界面、代码高亮、Markdown 渲染、多会话管理	降低使用门槛，提供流畅体验
知识管理	文档上传、知识库搭建、语义搜索、上下文增强	利用私有数据提升回答准确性
实现任务自动化 ，高级功能	工具调用、Web 搜索集成、提示词工作流、多模态支持	扩展模型能力边界
用户管理	多用户系统、角色权限控制、团队协作	满足企业级部署需求，保障数据安全
部署隐私	完全离线、自托管、Docker 容器化、资料本地存储	彻底掌控数据，保障隐私安全

OpenWebUI 成功地将强大的功能性、卓越的易用性和坚决的隐私保护结合于一身，这正是其可以在全球开发者社区中引发热潮的关键原因。它让本地大模型的交互和管理变得前所未有的简单和强大。

2 本地部署OpenWebUI

借助前面的演示和介绍，相信你已经对 OpenWebUI 的强大功能有了直观的认识。现在，让我们进入实战环节，一步步搭建属于你的专属 AI 工作台！

2.1 部署环境准备

在开始上线之前，我们需要确保你的系统环境满足基本要求。OpenWebUI 支持多种部署方式，我们将重点介绍最推荐的 Python pip 部署方案 ，这种方式简单、快速且无需额外软件。

系统需要：

• Python 版本 ：Python 3.11（必须，其他版本可能有兼容性问题）
• 操作系统 ：Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux (Ubuntu 18.04+、CentOS 7+)
• 内存 ：建议 8GB 以上（运行大模型需要更多内存）
• 存储空间 ：至少 10GB 可用空间（用于存储模型和数据库）
• 网络 ：需要网络连接以下载依赖包和模型

必需软件：

• Python 3.11 ：核心运行环境
• Ollama ：本地大模型运行环境（可选，也可使用远程 API）

2.2 开始部署OpenWebUI

OpenWebUI 提供了多种上线方式，推荐使用Python pip 部署（强烈推荐）⭐，这是最简单、最快速的部署方式，只需要两条命令：

首先，确保您的电脑上拥有python 3.11版本的python场景，如果没有可以前往官方进行下载：

Python 3.11 下载地址及命令：

brew install

sudo apt install python3.11

快速验证版本：

在cmd中输入如下命令进行验证版本：

python --version

然后配置一下国内源镜像（用于加速下载依赖）：

pip config set global.index-url

接下来，依旧在cmd中执行如下命令，进行安装OpenWebUI：

pip install open-webui

安装完成后，执行如下命令开展启动测试：

open-webui serve

启动成功，让我们访问浏览器测试一下，请求如下网址，进行访问：

参考图如下：

成功的访问到了open web-ui的默认页面，接下来点击开始使用，进入到创建管理员账号页面： ，可以看到

创建好您的管理员账号后，会自动登录进首页：

到这儿，您就早已初步成功的启动配置好您的 个人AI助理OpenWebUI啦，怎么样，是不是很简单！

3 配置接入DeepSeekR1-671B 大模型

3.1 接入DeepSeekR1- 671B（本地方案）

如果你要使用本地模型，需要先安装 Ollama服务，如果未进行安装，可以访问如下官方进行下载：

**ollama官网下载地址**：

或者可使用如下命令进行安装：

winget install Ollama.Ollama

brew install ollama

curl -fsSL  | sh

ollama serve

下载安装好后，可以在cmd中测试验证一下是否安装成功,直接输入如下命令：

ollama

接下来，登录到OpenWebUI首页，进来以后，可以看到左上方的选择模型部分：

可以看到，我本地已经有一个qwen3:32b的模型，OpenWebUI帮我自动识别且添加进来了！

接下来，让我们再安装一个新的模型，进行演示，以deepseek-r1:1.5b为例（大概1.1G大小），在搜索模型中输入：

deepseek-r1:1.5b

就会进行自动下载该模型，参考如下GIF动图演示：，然后点击从Ollama.com拉取“deepseek-r1:1.5B”的选项

让我们测试一下和deepseek-r1:1.5B模型聊天对话（GIF动图演示-未加速）：

可以看到，因为模型比较小，响应速度很快，且能够正常思考和回答麻烦！

接下来，演示一下接入本地部署了deepseek-r1:671B的ollama服务，让我们享受一下真正满血版的效果。

首先，点击左下角头像，然后在弹出来窗口点击设置，在接下来的弹出的窗口点击左下角的管理员设置，打开后台页面：

或者径直访问如下地址，也可以进入后台页面：

后台页面：

按照上图操作，依次点击外部连接,点击Ollama API右侧的+号按钮，在新弹出的添加连接窗口配置您的本地ollama服务：

查看模型列表： ，回到首页

可以看到，成功的显示了接入来自局域网中ollama服务的deepseek-r1:671B大模型！

让我们演示一下是否可用（GIF动图参考） ：

可以看到，完美接入本地局域网中Ollama业务器中部署的满血版DeepSeekR1-671B大模型！和1.5B的模型对比差别巨大~

3.2 接入DeepSeekR1- 671B（Api方案）

在前面，我们已经部署接入了本地的Ollama服务，但是如果咱们的电脑没有办法跑这么大的模型怎么办呢？欸！别担心，我们可以使用线上的API服务，就不用借助我们本地的电脑来进行推理啦!有的小伙伴就有疑问了，用Api-key的方式不是收费的嘛？是的，使用Api-key的方式确实是收费的，但是阿里云百炼官方推出了一个重磅福利：新用户登录即可享受每个模型100万免费Tokens，参考图如下：

就以满血版的DeepSeekR1-671B大模型为例：

首先，咱们需要领取千问百万tokens，来到阿里云百炼官网，点击右上角新用户登录即享每个模型100万 免费tokens:

阿里云百炼官网 ：

领取完成后，接下来进入密钥管理，设置设置千问api密钥：
密钥管控地址 ：

点击创建api-key，填写完信息：

然后点击复制按钮：

复制下来格式大概如下：

sk-53207f95f7e44ec18d05669767f649b7

然后回到OpenWebUI首页.点击左下角头像，然后在弹出来窗口点击设置，在接下来的弹出的窗口点击左下角的管理员设置，打开后台页面：

也可以进入后台页面：，或者直接访问如下地址

后台页面：

按照上图操作，依次点击外部连接,点击OpenAI API右侧的+号按钮，在新弹出的添加连接窗口配置您的阿里云百炼的服务：

配置参考图如下：

点击查看标签为通义千问下的模型： ，回到首页

可以看到，成功的表明了接入来自阿里云百炼服务的deepseek-r1大模型！

让我们演示一下阿里云百炼服务的deepseek-r1大模型（GIF动图参考）：

感觉怎么样，是不是超级简单？到这里，无论是本地的 Ollama 满血版 DeepSeek R1-671B，还是云端 API 方案，你都已在 OpenWebUI 中顺利接入、即开即用！

4 穿透OpenWebUI支持外网访问

通过前面的步骤，你已经成功搭建了一个功能强大的本地AI工作台。但是，你是否遇到过这样的困扰：当你在公司、咖啡厅或者出差时，想要访问家里的OpenWebUI来进行访问，却发现只能通过局域网访问？或者当朋友想要体验你的AI助手时，却因为网络限制而无法分享？这些场景正是内网穿透技术要解决的核心痛点。本章将带你使用cpolar内网穿透工具，让OpenWebUI突破局域网限制，实现全球任意地点的安全远程访问，真正实现"AI助手随身携带"的终极体验。

4.1 什么是cpolar?

• cpolar 是一款内网穿透工具 ，可以将你在局域网内运行的服务（如本地 Web 服务器、SSH、远程桌面等）通过一条安全加密的中间隧道映射至公网，让外部设备无需配置路由器即可访问。
• 广泛支持 Windows、macOS、Linux、树莓派、群晖 NAS 等平台，并提供一键安装脚本方便部署。

4.2 下载cpolar

打开cpolar官网的下载页面，
点击立即下载 64-bit按钮,下载cpoalr的安装包:

下来下来是一个压缩包,解压后执行目录种的应用程序,一路默认安装即可,安装做完后,打开cmd窗口输入如下命令确认安装:

cpolar version

出现如上版本即代表安装成功!

4.3 注册及登录cpolar web ui管理界面

4.3.1 注册cpolar

访问cpolar，点击免费注册按钮，进行账号注册

进入到如下的注册页面进行账号注册：

4.3.2 访问web ui管理界面

注册做完后,在浏览器中输入如下地址访问 web ui管理界面:

输入刚才注册好的cpolar账号登录即可进入后台页面:

4.4 穿透OpenWebUI项目的WebUI界面

4.4.1 随机域名方式(免费方案)

随机域名方式适合预算有限的用户。使用此方式时，系统会每隔 24 小时 左右自动更换一次域名地址。对于长期访问的不太友好，但是该方案是免费的，如果您有一定的预算，可以查看大纲4.4.2 的固定域名方式 ，且访问更稳定 。

点击左侧菜单栏的隧道管理，展开进入隧道列表页面，页面下默认会有 2 个隧道：

• remoteDesktop隧道，指向3389端口，tcp协议
• website隧道，指向8080端口，http协议（http协议默认会生成2个公网地址，一个是http，另一个https，免去配置ssl证书的繁琐步骤）

点击编辑website的隧道，修改成我们open-webui需要的讯息：

可以看到名称为open-webui-8080隧道的两条记录信息，一条协议为http,另一条协议为https: ，接着来到在线隧道列表

以https为例，访问测试(加载稍慢，需耐心等待一下)：

可以看到，成功的访问到了open-webui的web页面了。恭喜！你已经成功达成了OpenWebUI的远程访问！ 现在无论你身在何处，只要有网络就能随时访问你的专属AI工作台，真正实现了"AI助手随身携带"的终极体验。记得免费方案每24小时会更新域名地址，及时获取新地址即可持续享受远程访问的便利。

4.4.2 固定域名方式（升级任意套餐皆可）

通过前面的配置，我们已经成功实现了OpenWebUI的远程访问，但免费随机域名方案 的局限性也逐渐显现：每24小时自动更换域名地址，意味着你需要频繁更新书签、重新分享链接，甚至可能因为忘记更新而无法访问。固定域名方案 正是为了解决这些痛点而生，让你拥有一个永久不变的专属地址，真正实现稳定可靠的远程AI工作台。

好啦，接下来开始固定保留二级子域名教程！

首先，进入官网的预留页面:

选择预留菜单，即可看到保留二级子域名项，填写其中的地区、名称、描述（可不填）项，然后点击保留按钮，操作步骤图如下：

列表中显示了一条已保留的二级子域名记录：

• 地区：显示为China Top。
• 二级域名：显示为chatai。

注：二级域名是唯一的，每个账号都不相同，请以自己设置的二级域名保留的为主

接着，进入侧边菜单栏的隧道管理下的隧道列表，能够看到名为open-webui-8080的隧道，点击编辑按钮进入编辑页面：

修改域名类型为二级子域名，然后填写前面配置好的子域名，点击更新按钮：

来到状态菜单下的在线隧道列表可以看到隧道名称为open-webui-8080的公网地址早已变更为二级子域名+固定域名主体及后缀的形式了：

这里以https协议做访问验证（加载稍慢，需耐心等待一下）:

访问成功！这样一来，你就拥有了一个永久不变的专属域名 ，再也不用担心24小时域名更换的问题。现在你可以将这个固定地址添加到浏览器书签，分享给同事朋友，甚至用于正式的生产场景。恭喜！你已经完成了从免费随机域名到固定域名的完美升级，真正实现了专业级的远程AI工作台部署！

总结

从命令行到可视化界面，从局域网到全球访问，从免费体验到专业部署——我们一步步将原本复杂的 AI 模型部署变成了人人都能上手的简单动作。OpenWebUI 的 110K Stars 不是偶然，它真正解决了"让 AI 好用"这个核心痛点。

• 告别命令行恐惧 ：从 ollama run 到优雅的 Web 界面，让 AI 交互变得像使用 ChatGPT 一样简单
• 模型管理零门槛 ：本地 Ollama + 云端 API 双轨并行，1.5B 到 671B 模型随意切换
• 隐私与便利兼得 ：数据完全本地化，却又能全球访问，真正做到了"鱼和熊掌兼得"
• 从免费到专业 ：随机域名到固定域名，满足从个人体验到商业部署的全场景需求
• AI 能力边界扩展 ：RAG 知识库、工具调用、多用户协作，让 AI 不再是简单的聊天工具