Open WebUI 安裝教學：搭配 Ollama 用瀏覽器聊天（Docker / pip 兩種裝法與連不上的排查）

適用於誰

• 搜「open webui 安裝」「open webui ollama」「open webui docker 安裝」的人；
• 已經裝好 Ollama，想要一個類似 ChatGPT 的網頁介面，或者想讓家裏、團隊裏的其他人通過瀏覽器一起用的人。

本文根據 Open WebUI 官方文檔整理，資料核對於 2026-10-11。還沒裝 Ollama 的話先看《Ollama怎麼用》。

結論先說

1. Open WebUI 是一個自己部署的聊天網頁，本身不帶模型，需要連接 Ollama 或其他模型服務。
2. 官方推薦用 Docker 安裝，一條命令；不想裝 Docker 可以用 pip install open-webui，另外還有桌面應用。
3. Docker 裝好後訪問 http://localhost:3000，pip 裝的是 http://localhost:8080。
4. 第一個註冊的帳號就是管理員，之後註冊入口自動關閉，要讓別人加入需要管理員手動開啟。
5. 連不上 Ollama 基本就兩個原因：容器裏的 localhost 不是你的電腦；或者 Ollama 只監聽了 127.0.0.1。

步驟

方法一：Docker（官方推薦）

先安裝 Docker，然後執行官方給出的命令（把 your-secret-key 換成一串隨機字符，官方建議用 openssl rand -hex 32 生成）：

bash
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -e WEBUI_SECRET_KEY=your-secret-key \
  --name open-webui --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

每個參數的作用（官方說明）：

啟動後瀏覽器打開 http://localhost:3000。

鏡像標籤怎麼選（官方列出的幾種）：

• :main：標準鏡像，功能齊全，內置語音識別和嵌入模型；
• :slim：只保留聊天所需的部分。官方給出的下載體積是約 176 MB，對比標準鏡像的 1.66 GB（Linux/amd64 壓縮體積，官方註明核對於 2026-09-28）。知識庫、PDF 解析、語音這些功能需要另外接外部服務；
• :cuda：支持 NVIDIA 顯卡，運行時加 --gpus all；
• :ollama：把 Ollama 一起打包在容器裏，適合一步到位。

只是想給本機 Ollama 配個介面，用 :main；下載慢、只需要聊天，用 :slim。

方法二：pip

bash
pip install open-webui
open-webui serve

啟動後訪問 http://localhost:8080。幾個官方提示：

• 用 DATA_DIR 指定數據存放位置，例如 DATA_DIR=~/.open-webui open-webui serve；
• --port 改端口，例如 open-webui serve --port 3000；
• 提示找不到 open-webui 命令，說明沒有激活安裝時用的 Python 環境；
• 支持的 Python 版本以官方文檔的說明為準，建議放在單獨的虛擬環境裏裝。

創建管理員帳號

第一次打開會看到創建管理員帳號的頁面。官方說明的規則：

• 第一個帳號是管理員，管理所有用戶和全局設定；帳號資料儲存在你自己的機器上；
• 管理員建好後註冊會自動關閉。要讓其他人加入，點頭像 → Settings → Admin → Authentication，打開 New Sign Ups；新帳號預設是待審核（Pending）狀態，需要管理員批准；
• 頭像 → Settings 裏的內容（主題、語言）隻影響你自己；其中的 Admin 部分才是全局設定。介面語言可以在這裏切換成中文。

連接 Ollama 並下載模型

Open WebUI 啟動後會自動嘗試連接 Ollama：Docker 方式預設找 http://host.docker.internal:11434，pip 方式預設找 http://localhost:11434。連接正常的話，對話頁頂部的模型選擇器裏會直接出現你已下載的模型。

想在介面裏管理模型：

1. 頭像 → Settings → Admin → Connections；
2. 在「Manage Ollama API Connections」下找到你的 Ollama，點 Manage（下載圖標）；
3. 在這裏可以拉取新模型、更新全部模型、刪除模型。

更快的辦法：直接在模型選擇器裏輸入模型名，本機沒有的話會提示從 Ollama 下載。

官方文檔還提到，可以在拉取模型的輸入框裏用 hf.co/用戶名/倉庫名:量化版本 的寫法，直接下載 Hugging Face 上的 GGUF 模型。

連不上 Ollama 怎麼辦

情況一：Open WebUI 在 Docker 裏，Ollama 在宿主機上

容器裏的 localhost 指的是容器自己，不是你的電腦。檢查兩點：

• 啟動命令裏有沒有 --add-host=host.docker.internal:host-gateway；
• Connections 裏 Ollama 的地址是不是 http://host.docker.internal:11434。

還不行，官方給的另一個辦法是讓容器直接使用宿主機網絡：

bash
docker run -d --network=host \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 \
  --name open-webui --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

注意這種方式下訪問地址變成 http://localhost:8080。

情況二：Ollama 只監聽了本機

官方排查文檔寫明：連不上時，很可能是 Ollama 只監聽 127.0.0.1。把環境變量 OLLAMA_HOST 設為 0.0.0.0，然後重啟 Ollama。各系統的設定步驟見《Ollama 修改模型存儲位置與局域網訪問》。

情況三：介面很慢、模型列表一直轉圈

官方的解釋是配置裏存在連不上的地址，每次加載模型列表都在等它超時。到 Connections 裏刪掉失效的連接；或者用環境變量 AIOHTTP_CLIENT_TIMEOUT_MODEL_LIST 把超時調短（預設 10 秒）。

常見問題

Q：怎麼升級？

Docker 方式：刪除舊容器（docker rm -f open-webui）、拉取新鏡像，再用同樣的命令啟動。只要 -v open-webui:/app/backend/data 不變，數據都在。官方文檔也介紹了用 Watchtower 自動更新。pip 方式重新 pip install -U open-webui。

Q：:latest 是穩定版嗎？

官方特別說明：:main 和 :latest 是同一個滾動更新的鏡像，都指向 main 分支的最新構建，並不等於「最新穩定發佈版」。

Q：除了 Ollama 還能連什麼？

OpenAI、Anthropic 以及任何 OpenAI 兼容的服務（如 LM Studio、llama.cpp、vLLM），同樣在 Admin → Connections 裏添加，官方文檔各有一篇對應的接入說明。

Q：讓局域網裏的人訪問要注意什麼？

其他裝置用 http://你的電腦IP:3000 訪問。記得保持註冊關閉或開啟審核，不要把沒有訪問控制的實例直接暴露到公網。

參考資料

• Open WebUI 文檔：Quick Start — https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/
• Starting with Ollama — https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/connect-a-provider/starting-with-ollama
• Connection Errors — https://docs.openwebui.com/troubleshooting/connection-error
• 文檔源碼倉庫 — https://github.com/open-webui/docs