Docker部署Open WebUI+Ollama完整教程(Windows/Linux通用)
引言
在本地搭建專屬大模型平臺，不用依賴云端服務(wù)，既能實現(xiàn)可視化聊天交互，又能保證數(shù)據(jù)隱私——今天就給大家分享最省心的方案：用 Docker 一鍵部署 Open WebUI + Ollama，全程步驟清晰，Windows 和 Linux 系統(tǒng)都能適配，還會解決部署中最常見的模型識別、容器通信等問題。
先搞懂：Ollama 與 Open WebUI 是什么？
在開始部署前，先簡單介紹下這兩個核心工具，幫大家快速理解它們的作用，避免盲目操作：
Ollama：一款輕量級的本地大模型運行工具，支持一鍵下載、運行各類主流大模型（比如 Qwen、Llama 等），無需復(fù)雜的環(huán)境配置，普通人也能輕松在本地啟動大模型推理，核心優(yōu)勢是簡潔、高效、跨平臺。
Open WebUI：一款美觀、易用的大模型 Web 可視化界面，相當于給 Ollama 套了一個“可視化外殼”。它支持聊天對話、模型切換、歷史記錄管理等功能，讓我們不用敲命令行，通過瀏覽器就能和本地大模型交互，體驗和云端 AI 聊天工具幾乎一致。
兩者搭配使用，就能實現(xiàn)“本地模型運行 + 網(wǎng)頁可視化操作”的完整本地 AI 平臺。這里給大家提供兩個工具的中文鏡像地址，下載速度更快，適配國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)：
- Open WebUI 中文鏡像：
https://xuanyuan.cloud/r/openwebui/open-webui - Ollama 中文鏡像：
https://xuanyuan.cloud/zh/r/ollama/ollama
前置準備：Docker 環(huán)境一鍵搞定
部署的前提是擁有可用的 Docker 環(huán)境，不管是 Linux、Windows 還是 Mac，下面的方法都能快速搞定，尤其適合新手，避免踩環(huán)境配置的坑。
1. Linux 系統(tǒng) Docker 一鍵安裝（含國產(chǎn)系統(tǒng)適配）
Linux 系統(tǒng)（包括銀河麒麟、歐拉等國產(chǎn)系統(tǒng)）直接用下面的腳本，一鍵安裝 Docker、Docker Compose，還會自動配置軒轅鏡像加速，省去手動配置的麻煩。
測試環(huán)境（快速體驗，僅限非生產(chǎn)）
如果只是想快速測試部署效果，直接執(zhí)行一條命令即可，全程自動完成，無需手動干預(yù)：
bash <(wget -qO- https://xuanyuan.cloud/docker.sh)
2. Windows / Mac 用戶
Windows 和 Mac 用戶不用復(fù)雜的命令行操作，直接去 Docker 官網(wǎng)下載 Docker Desktop 即可，圖形化界面操作簡單，安裝完成后啟動 Docker 即可（啟動后會在后臺運行，桌面狀態(tài)欄會有對應(yīng)圖標）。
Docker Desktop 下載地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop
驗證 Docker 環(huán)境
安裝完成后，驗證一下 Docker 是否正常運行，打開終端（Linux）或 PowerShell（Windows），輸入以下命令：
docker version
如果能正常顯示 Docker 的版本信息（Client 和 Server 都有版本號），說明環(huán)境已經(jīng)準備就緒，可以開始部署了。
正式部署：Open WebUI + Ollama 步驟拆解
部署全程用 Docker 命令操作，步驟清晰，Windows 和 Linux 僅命令格式有細微差異（已單獨標注），跟著做就能成功。
第一步：拉取鏡像
先拉取 Open WebUI 和 Ollama 的鏡像，這里用我們前面提供的中文鏡像，下載速度比官方鏡像快很多，避免因網(wǎng)絡(luò)問題卡住。
拉取 Open WebUI 鏡像：
docker pull docker.xuanyuan.run/openwebui/open-webui:latest
拉取 Ollama 鏡像：
docker pull docker.xuanyuan.run/ollama/ollama:latest
拉取完成后，可以用docker images 命令查看鏡像，確認兩個鏡像都已成功下載。
第二步：創(chuàng)建 Docker 網(wǎng)絡(luò)（必做，避免通信問題）
為了讓 Open WebUI 和 Ollama 兩個容器能夠互相通信（Open WebUI 需要連接 Ollama 才能調(diào)用模型），建議創(chuàng)建一個獨立的 Docker 網(wǎng)絡(luò)，這樣兩個容器就能通過網(wǎng)絡(luò)直接訪問，避免出現(xiàn)“無法解析主機”的問題。
所有系統(tǒng)命令一致，輸入：
docker network create ai-network
網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建完成后，后續(xù)啟動容器時，只要加入這個網(wǎng)絡(luò)，就能實現(xiàn)互相通信。
第三步：啟動 Ollama 容器
Ollama 是核心，需要先啟動它，才能下載和運行大模型。注意 Windows 和 Linux 的命令格式差異（主要是換行符不同）。
Linux 系統(tǒng)（終端執(zhí)行）
docker run -d \ --name ollama \ --network ai-network \ -p 11434:11434 \ -v ollama:/root/.ollama \ --restart unless-stopped \ docker.xuanyuan.run/ollama/ollama:latest
Windows 系統(tǒng)（PowerShell 執(zhí)行）
docker run -d --name ollama --network ai-network -p 11434:11434 -v ollama:/root/.ollama --restart unless-stopped docker.xuanyuan.run/ollama/ollama:latest
命令說明：
\-d：后臺運行容器，不占用當前終端；\-\-name ollama：給容器命名為 ollama，方便后續(xù)操作；\-\-network ai\-network：將容器加入我們剛才創(chuàng)建的 ai-network 網(wǎng)絡(luò)；\-p 11434:11434：將容器的 11434 端口映射到本地，Ollama 的默認端口就是 11434；\-v ollama:/root/\.ollama：將 Ollama 的數(shù)據(jù)（比如下載的模型）掛載到本地，避免容器刪除后模型丟失；\-\-restart unless\-stopped：設(shè)置容器開機自啟，除非手動停止，避免重啟系統(tǒng)后容器失效。
第四步：下載大模型
Ollama 容器啟動后，還需要下載具體的大模型才能使用。這里以下載 Qwen 0.5B 模型為例（體積小、啟動快，適合新手測試），也可以根據(jù)需求下載其他模型（比如 Llama 3、Gemini 等）。
所有系統(tǒng)命令一致，輸入：
docker exec -it ollama ollama pull qwen:0.5b
下載時間根據(jù)網(wǎng)絡(luò)速度而定，模型體積越小，下載越快（Qwen 0.5B 僅 394MB）。
下載完成后，可以查看已下載的模型，輸入：
docker exec -it ollama ollama list
正常情況下，會輸出如下內(nèi)容，說明模型下載成功：
NAME SIZE qwen:0.5b 394MB
第五步：啟動 Open WebUI 容器
Ollama 和模型都準備好后，啟動 Open WebUI 容器，讓我們能夠通過瀏覽器訪問和操作。同樣區(qū)分 Windows 和 Linux 命令格式。
Linux 系統(tǒng)（終端執(zhí)行）
docker run -d \ --name open-webui \ --network ai-network \ -p 3002:8080 \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434 \ -v open-webui:/app/backend/data \ --restart unless-stopped \ docker.xuanyuan.run/openwebui/open-webui:latest
Windows 系統(tǒng)（PowerShell 執(zhí)行）
docker run -d --name open-webui --network ai-network -p 3002:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434 -v open-webui:/app/backend/data --restart unless-stopped docker.xuanyuan.run/openwebui/open-webui:latest
關(guān)鍵命令說明：
\-p 3002:8080：將 Open WebUI 的 8080 端口映射到本地 3002 端口，后續(xù)通過 localhost:3002 訪問；\-e OLLAMA\_BASE\_URL=http://ollama:11434：關(guān)鍵環(huán)境變量，告訴 Open WebUI Ollama 的地址，確保兩者能夠正常連接；\-v open\-webui:/app/backend/data：掛載 Open WebUI 的數(shù)據(jù)（比如管理員賬號、聊天記錄），避免容器刪除后數(shù)據(jù)丟失。
第六步：訪問 Open WebUI，開始使用
兩個容器都啟動成功后，打開瀏覽器，輸入以下地址：
http://localhost:3002
首次訪問時，需要創(chuàng)建一個管理員賬號（設(shè)置用戶名、密碼），創(chuàng)建完成后登錄，就能進入 Open WebUI 的主界面。
登錄后，點擊界面中的“模型”選項，就能看到我們剛才下載的 Qwen 0.5B 模型，選擇模型后，就可以開始聊天交互了，和使用 ChatGPT 等工具的體驗完全一致。
關(guān)鍵驗證：確認 Open WebUI 與 Ollama 正常連接
部署完成后，建議驗證一下兩者是否正常連接，避免出現(xiàn)“模型列表為空”的問題。
在終端（Linux）或 PowerShell（Windows）中輸入以下命令，測試 Open WebUI 能否訪問 Ollama 的 API：
docker exec -it open-webui curl http://ollama:11434/api/tags
如果正常返回以下內(nèi)容，說明連接成功：
{
"models": [
{
"name": "qwen:0.5b",
"model": "qwen:0.5b",
"modified_at": "2026-04-23T14:32:04.754499059Z",
"size": 394998579,
"digest": "b5dc5e784f2a3ee1582373093acf69a2f4e2ac1710b253a001712b86a61f88bb",
"details": {
"parent_model": "",
"format": "gguf",
"family": "qwen2",
"families": [
"qwen2"
],
"parameter_size": "620M",
"quantization_level": "Q4_0"
}
}
]
}查看運行中的容器
如果想確認兩個容器是否都在正常運行，輸入以下命令：
docker ps
正常情況下，會顯示兩個容器的運行狀態(tài)，如下所示（簡化版）：
CONTAINER ID IMAGE PORTS xxxxxxx docker.xuanyuan.run/openwebui/open-webui 0.0.0.0:3002->8080/tcp xxxxxxx docker.xuanyuan.run/ollama/ollama 0.0.0.0:11434->11434/tcp
常見問題排查（新手必看）
部署過程中，新手可能會遇到一些小問題，這里整理了最常見的4個問題，附上解決方案，幫大家快速避坑。
問題1：Open WebUI 中模型列表為空
現(xiàn)象：登錄 Open WebUI 后，看不到任何已下載的模型，無法選擇模型聊天。
原因：Open WebUI 沒有成功連接到 Ollama，大概率是環(huán)境變量或網(wǎng)絡(luò)配置錯誤。
解決方案：
- 確認啟動 Open WebUI 時，添加了
\-e OLLAMA\_BASE\_URL=http://ollama:11434環(huán)境變量； - 確認兩個容器都加入了同一個網(wǎng)絡(luò)（ai-network），可以用
docker network inspect ai\-network查看容器是否在網(wǎng)絡(luò)中； - 如果還是不行，重啟兩個容器：
docker restart ollama open\-webui。
問題2：無法解析 ollama 主機（錯誤：Could not resolve host: ollama）
現(xiàn)象：執(zhí)行驗證命令時，出現(xiàn)“curl: (6) Could not resolve host: ollama”錯誤。
原因：Open WebUI 容器和 Ollama 容器不在同一個 Docker 網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致無法解析主機名。
解決方案：
- 將 Open WebUI 容器加入 ai-network 網(wǎng)絡(luò)：
docker network connect ai\-network open\-webui； - 或者重新啟動 Open WebUI 容器，確保啟動命令中包含
\-\-network ai\-network。
問題3：Open WebUI 無法連接 Ollama
現(xiàn)象：模型列表為空，且驗證命令執(zhí)行失敗。
解決方案：
- 先檢查 Ollama 容器是否正常運行：
docker ps \| grep ollama，如果沒有運行，執(zhí)行docker start ollama； - 測試本地能否訪問 Ollama API：
curl http://localhost:11434/api/tags，如果能正常返回，說明 Ollama 本身沒問題，問題出在 Open WebUI 的連接配置。
問題4：Open WebUI 啟動慢
現(xiàn)象：啟動 Open WebUI 后，瀏覽器訪問需要等待很久，終端顯示“INFO alembic.runtime.migration”。
原因：第一次啟動 Open WebUI 時，會自動執(zhí)行數(shù)據(jù)庫遷移操作，屬于正常現(xiàn)象，耐心等待1-2分鐘即可。
總結(jié)
用 Docker 部署 Open WebUI + Ollama，全程不用復(fù)雜的環(huán)境配置，核心就是“拉取鏡像 → 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò) → 啟動容器 → 下載模型 → 訪問使用”，Windows 和 Linux 系統(tǒng)都能輕松適配。
部署完成后，你就擁有了一個專屬的本地大模型平臺：既能通過 Open WebUI 實現(xiàn)可視化聊天，又能通過 Ollama 靈活切換各類大模型，而且所有數(shù)據(jù)都保存在本地，隱私更有保障。
如果想嘗試更大規(guī)模的模型（比如 Qwen 7B、Llama 3 8B），只需用 docker exec \-it ollama ollama pull 模型名 下載即可，Open WebUI 會自動識別新下載的模型，非常方便。
以上就是Docker部署Open WebUI+Ollama完整教程(Windows / Linux 通用)的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Docker部署Open WebUI+Ollama的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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