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关于用户角色和隐私的重要提示：

• 管理员创建： 在 Open WebUI 上创建的第一个账户将获得管理员权限，负责用户管理和系统设置。
• 用户注册： 后续注册的用户初始状态为待审批 (Pending)，需要管理员批准后方可访问。
• 隐私和数据安全： 您的所有数据（包括登录信息）都本地存储在您的设备上。Open WebUI 确保严格的机密性，且不会发起外部请求，以增强隐私和安全性。
  • 默认情况下，所有模型都是私有的。 必须通过小组显式共享或将其设置为公开。如果模型被分配给某个小组，则只有该小组的成员可以看到它。如果模型被公开，则该实例上的任何人都可以看到它。

请在下方选择您偏好的安装方式：

• Docker： 官方支持，推荐大多数用户使用
• Python： 适用于资源受限的环境或希望手动设置的用户
• Kubernetes： 适用于需要扩展和编排的企业级部署

Docker

Docker

Docker 快速开始 🐳

按照以下步骤使用 Docker 安装 Open WebUI。

第一步：拉取 Open WebUI 镜像

首先，从 GitHub Container Registry 拉取最新的 Open WebUI Docker 镜像。

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

Slim 镜像版本

对于存储空间或带宽有限的环境，Open WebUI 提供了不包含预置模型的 Slim 镜像版本。这些镜像体积显著减小，但在首次使用时会下载所需的模型（如 whisper、embedding 模型）。

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

特定发布版本

您也可以通过使用带版本号的镜像标签，直接拉取特定的 Open WebUI 发布版本。推荐在生产环境中使用此方式，以确保部署的稳定性和可重复性。

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:v0.6.42

第二步：运行容器

使用默认设置运行容器。该命令包含卷映射 (volume mapping)，以确保数据的持久化存储。

docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果使用 Slim 版本，请运行：

docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main-slim

重要参数说明

• 卷映射 (-v open-webui:/app/backend/data)：确保您的数据持久化存储，防止在容器重启时丢失数据。
• 端口映射 (-p 3000:8080)：将容器的 8080 端口映射到本地机器的 3000 端口。

使用 GPU 支持

如需 Nvidia GPU 支持，请在 docker run 命令中添加 --gpus all：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

单用户模式（禁用登录）

对于单用户设置，如果您希望跳过登录页面，请将 WEBUI_AUTH 环境变量设置为 False：

docker run -d -p 3000:8080 -e WEBUI_AUTH=False -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

warning

在进行此更改后，您将无法在单用户模式和多账户模式之间进行切换。

进阶配置：连接到其他服务器上的 Ollama

要将 Open WebUI 连接到位于另一台主机上的 Ollama 服务器，请添加 OLLAMA_BASE_URL 环境变量：

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

访问 WebUI

容器运行后，请通过以下地址访问 Open WebUI：

http://localhost:3000

有关每个 Docker 参数的详细帮助，请参阅 Docker 官方文档。

卸载

要卸载通过 Docker 运行的 Open WebUI，请按照以下步骤操作：

1. 停止并移除容器：

   docker rm -f open-webui

2. 移除镜像（可选）：

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

3. 移除卷（可选，警告：这将删除所有数据）： 如果您想彻底删除所有数据（聊天记录、设置等）：

   docker volume rm open-webui

更新

要将您的本地 Docker 安装更新到最新版本，您可以使用 Watchtower 或手动更新容器。

选项 1：使用 Watchtower（推荐的 Fork 版本）

弃用通知

原始的 containrrr/watchtower 已 不再维护，在较新的 Docker 版本中可能会失败。我们建议使用 nickfedor/watchtower 分支。

多 Worker 环境

如果您在运行 Open WebUI 时设置了 UVICORN_WORKERS > 1（例如在生产环境中），您 必须 确保更新迁移首先在单个 worker 上运行，以防止数据库模式损坏。

正确更新步骤：

1. 使用 UVICORN_WORKERS=1 更新并启动您的容器。
2. 等待应用程序完全启动并完成迁移。
3. 停止并使用您所需的 worker 数量重新启动容器。

使用 Watchtower，您可以自动执行更新过程：

docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock nickfedor/watchtower --run-once open-webui

(如果您的容器名称不同，请将 open-webui 替换为您的容器名称。)

选项 2：手动更新

1. 停止并移除当前容器：

   docker rm -f open-webui

2. 拉取最新版本：

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

3. 重新启动容器：

   docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

这两种方法都能让您的 Docker 实例更新并运行最新的构建版本。

Docker Compose

Docker Compose 设置

使用 Docker Compose 可以简化多容器 Docker 应用程序的管理。

Docker Compose 需要额外安装 docker-compose-v2 软件包。

警告

警告： 较旧的 Docker Compose 教程可能会引用版本 1 的语法，例如使用 docker-compose build 命令。请确保使用版本 2 的语法，即使用 docker compose build（注意中间是空格而不是连字符）。

docker-compose.yml 示例

以下是使用 Docker Compose 设置 Open WebUI 的示例配置文件：

services:
  openwebui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    ports:
      - "3000:8080"
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
volumes:
  open-webui:

使用 Slim 镜像

对于存储空间或带宽有限的环境，您可以使用不包含预捆绑模型的 slim 镜像版本：

services:
  openwebui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main-slim
    ports:
      - "3000:8080"
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
volumes:
  open-webui:

注意

注意： Slim 镜像会在第一次使用时下载所需的模型（如 whisper、嵌入模型），这可能会导致初始启动时间较长，但镜像体积会显著减小。

启动服务

运行以下命令启动您的服务：

docker compose up -d

辅助脚本

代码库中包含一个名为 run-compose.sh 的实用辅助脚本。该脚本可以帮助您选择部署中包含哪些 Docker Compose 文件，从而简化设置过程。

---

注意

注意： 如需 Nvidia GPU 支持，请将镜像从 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 更改为 ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda，并在 docker-compose.yml 文件的服务定义中添加以下内容：

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - driver: nvidia
          count: all
          capabilities: [gpu]

此设置可确保您的应用程序在可用时利用 GPU 资源。

卸载

要卸载通过 Docker Compose 运行的 Open WebUI，请按照以下步骤操作：

1. 停止并移除服务： 在包含 docker-compose.yml 文件的目录中运行此命令：

   docker compose down

2. 移除数据卷（可选，警告：将删除所有数据）： 如果您想完全移除数据（聊天记录、设置等）：

   docker compose down -v

   或者手动移除：

   docker volume rm <your_project_name>_open-webui

3. 移除镜像（可选）：

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

Docker 桌面扩展

Docker Desktop 扩展

Docker 发布了一个 Open WebUI Docker 扩展，该扩展使用 Docker Model Runner 进行推理。您可以阅读他们的入门博客：使用 Open WebUI + Docker Model Runner 运行本地 AI

您可以在其 Github 仓库中找到该扩展的故障排除步骤：Open WebUI Docker 扩展 - 故障排除

虽然这是一个可以无缝尝试 Open WebUI 的绝佳资源，但它并不是官方支持的安装方法 - 在使用过程中，您可能会遇到意外的错误或行为。例如，由于它是为单个本地用户设计的，您无法在扩展中以不同用户身份登录。如果您在使用扩展时遇到问题，请在该扩展的 Github 仓库上提交问题。

Podman

使用 Podman

Podman 是一个无守护进程的容器引擎，用于开发、管理和运行 OCI 容器。

基本命令

• 运行容器：

podman run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

• 列出正在运行的容器：

podman ps

Podman 网络配置

如果出现网络问题（特别是在无根模式/rootless Podman 上），您可能需要调整网络桥接设置。

Slirp4netns 弃用警告

较旧的 Podman 指南通常推荐使用 slirp4netns。然而，slirp4netns 正在被 弃用，并将从 Podman 6 中移除。

现代替代方案是 pasta，它是 Podman 5.0+ 中的默认方案。

访问宿主机（本地服务）

如果您直接在宿主机上运行 Ollama 或其他服务，请使用特殊的 DNS 名称 host.containers.internal 来指向您的计算机。

现代方法（Pasta - Podman 5+ 默认）

通常不需要特殊标志即可通过 host.containers.internal 访问宿主机。

传统方法（Slirp4netns）

如果您使用的是旧版 Podman 且 pasta 不可用：

1. 确保已 安装 slirp4netns。
2. 使用以下标志启动容器以允许主机回环（host loopback）：

podman run -d --network=slirp4netns:allow_host_loopback=true --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

连接配置

进入 Open WebUI 后，导航至 设置 > 管理员设置 > 外部连接，并将您的 Ollama API 连接设置为： http://host.containers.internal:11434

有关高级配置，请参阅 Podman 官方文档。

卸载

要卸载通过 Podman 运行的 Open WebUI，请按照以下步骤操作：

1. 停止并移除容器：

   podman rm -f openwebui

2. 移除镜像（可选）：

   podman rmi ghcr.io/open-webui/open-webui:main

3. 移除数据卷（可选，警告：将删除所有数据）： 如果您想完全移除数据（聊天记录、设置等）：

   podman volume rm open-webui

Quadlets

Podman Quadlets (systemd)

Podman Quadlets 允许您将容器作为原生的 systemd 服务进行管理。这是在使用 systemd 的 Linux 发行版（如 Fedora、RHEL、Ubuntu 等）上运行生产级容器的推荐方式。

🛠️ 设置

1. 创建配置目录： 对于无根（rootless）用户部署：

   mkdir -p ~/.config/containers/systemd/

2. 创建容器文件： 创建一个名为 ~/.config/containers/systemd/open-webui.container 的文件，内容如下：

   open-webui.container

   [Unit]
   Description=Open WebUI 容器
   After=network-online.target
   
   [Container]
   Image=ghcr.io/open-webui/open-webui:main
   ContainerName=open-webui
   PublishPort=3000:8080
   Volume=open-webui:/app/backend/data
   
   # 网络：Podman 5+ 默认使用 Pasta
   # 如果您需要访问宿主机服务（如宿主机上的 Ollama）：
   AddHost=host.containers.internal:host-gateway
   
   [Service]
   Restart=always
   
   [Install]
   WantedBy=default.target

3. 重载 systemd 并启动服务：

   systemctl --user daemon-reload
   systemctl --user start open-webui

4. 开启开机自启：

   systemctl --user enable open-webui

📊 管理

• 检查状态：

  systemctl --user status open-webui

• 查看日志：

  journalctl --user -u open-webui -f

• 停止服务：

  systemctl --user stop open-webui

更新提示

要更新镜像，只需拉取新版本（podman pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main）并重启服务（systemctl --user restart open-webui）。

Kube Play

Podman Kube Play 设置

Podman 支持类 Kubernetes 的语法来部署 Pod、数据卷等资源，而无需承担完整 Kubernetes 集群的开销。了解更多关于 Kube Play 的信息。

如果您还没有安装 Podman，请访问 Podman 官方网站。

play.yaml 示例

以下是一个用于部署的 Podman Kube Play 文件示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: open-webui
spec:
  containers:
    - name: container
      image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
      ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
          hostPort: 3000
      volumeMounts:
        - mountPath: /app/backend/data
          name: data
  volumes:
    - name: data
      persistentVolumeClaim:
        claimName:  open-webui-pvc
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: open-webui-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi

启动

运行以下命令启动您的 Pod：

podman kube play ./play.yaml

使用 GPU 支持

如需 Nvidia GPU 支持，您需要将容器镜像替换为 ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda，并在 Pod 的资源限制（resources limits）中指定所需的设备（GPU），如下所示：

      [...]
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu=all: 1
      [...]

重要

为了让 Open WebUI 容器成功访问 GPU，您需要在 Podman 机器中安装要访问的 GPU 的容器设备接口（CDI）。您可以参考 Podman GPU 容器访问。

Swarm

Docker Swarm

这种安装方法需要具备 Docker Swarm 相关知识，因为它利用 stack 文件在 Docker Swarm 中将 3 个独立的容器作为服务进行部署。

它包含 ChromaDB、Ollama 和 Open WebUI 的独立容器。 此外，还包含预填写的 环境变量 以进一步说明设置。

根据您的硬件配置选择合适的命令：

• 开始之前：

  需要在主机上创建数据卷目录，或者您可以指定自定义位置或数据卷。

  当前示例使用了一个名为 data 的独立目录，该目录与 docker-stack.yaml 位于同一目录下。

  • 例如：

    mkdir -p data/open-webui data/chromadb data/ollama

• 支持 GPU：

Docker-stack.yaml

version: '3.9'

services:
  openWebUI:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    depends_on:
        - chromadb
        - ollama
    volumes:
      - ./data/open-webui:/app/backend/data
    environment:
      DATA_DIR: /app/backend/data
      OLLAMA_BASE_URLS: http://ollama:11434
      CHROMA_HTTP_PORT: 8000
      CHROMA_HTTP_HOST: chromadb
      CHROMA_TENANT: default_tenant
      VECTOR_DB: chroma
      WEBUI_NAME: Awesome ChatBot
      CORS_ALLOW_ORIGIN: "*" # 这是当前的默认值，在正式上线前需要更改
      RAG_EMBEDDING_ENGINE: ollama
      RAG_EMBEDDING_MODEL: nomic-embed-text-v1.5
      RAG_EMBEDDING_MODEL_TRUST_REMOTE_CODE: "True"
    ports:
      - target: 8080
        published: 8080
        mode: overlay
    deploy:
      replicas: 1
      restart_policy:
        condition: any
        delay: 5s
        max_attempts: 3

  chromadb:
    hostname: chromadb
    image: chromadb/chroma:0.5.15
    volumes:
      - ./data/chromadb:/chroma/chroma
    environment:
      - IS_PERSISTENT=TRUE
      - ALLOW_RESET=TRUE
      - PERSIST_DIRECTORY=/chroma/chroma
    ports:
      - target: 8000
        published: 8000
        mode: overlay
    deploy:
      replicas: 1
      restart_policy:
        condition: any
        delay: 5s
        max_attempts: 3
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl localhost:8000/api/v1/heartbeat || exit 1"]
      interval: 10s
      retries: 2
      start_period: 5s
      timeout: 10s

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    hostname: ollama
    ports:
      - target: 11434
        published: 11434
        mode: overlay
    deploy:
      resources:
        reservations:
          generic_resources:
            - discrete_resource_spec:
                kind: "NVIDIA-GPU"
                value: 0
      replicas: 1
      restart_policy:
        condition: any
        delay: 5s
        max_attempts: 3
    volumes:
      - ./data/ollama:/root/.ollama

• 额外要求：

  1. 确保已启用 CUDA，请按照您的操作系统和 GPU 指南进行操作。
  2. 启用 Docker GPU 支持，请参阅 Nvidia Container Toolkit
  3. 按照 此指南配置 Docker Swarm 以支持 GPU
  • 确保在 /etc/nvidia-container-runtime/config.toml 中启用了 GPU Resource，并通过取消注释 swarm-resource = "DOCKER_RESOURCE_GPU" 来启用 GPU 资源通告。在每个节点上更新这些文件后，必须重启 Docker 守护进程。

• 支持 CPU：

  修改 docker-stack.yaml 中的 Ollama 服务，删除 generic_resources: 相关的行：

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    hostname: ollama
    ports:
      - target: 11434
        published: 11434
        mode: overlay
    deploy:
      replicas: 1
      restart_policy:
        condition: any
        delay: 5s
        max_attempts: 3
    volumes:
      - ./data/ollama:/root/.ollama

• 部署 Docker Stack：

  docker stack deploy -c docker-stack.yaml -d super-awesome-ai

WSL

在 WSL (Windows Subsystem for Linux) 中使用 Docker

本指南提供了在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 环境中设置 Docker 并运行 Open WebUI 的说明。

第一步：安装 WSL

如果您还没有安装 WSL，请按照微软官方文档进行安装：

安装 WSL

第二步：安装 Docker Desktop

Docker Desktop 是在 WSL 环境中运行 Docker 最简单的方法。它会自动处理 Windows 和 WSL 之间的集成。

1. 下载 Docker Desktop： https://www.docker.com/products/docker-desktop/

2. 安装 Docker Desktop： 按照安装说明进行操作，确保在设置过程中选择 "WSL 2" 后端。

第三步：为 WSL 配置 Docker Desktop

1. 打开 Docker Desktop： 启动 Docker Desktop 应用程序。

2. 启用 WSL 集成：

   • 前往 Settings > Resources > WSL Integration。
   • 确保勾选了 "Enable integration with my default WSL distro"（启用与默认 WSL 发行版的集成）。
   • 如果您使用的是非默认的 WSL 发行版，请从列表中选择它。

第四步：运行 Open WebUI

现在，您可以按照标准的 Docker 指南在 WSL 终端中运行 Open WebUI。

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

重要提示

• 在 WSL 中运行 Docker 命令： 始终从 WSL 终端运行 docker 命令，而不是从 PowerShell 或命令提示符运行。

• 文件系统访问： 使用数据卷挂载 (-v) 时，请确保路径可以从您的 WSL 发行版中访问。

Python

uv

使用 uv 安装

uv 运行时管理器可确保为 Open WebUI 等应用程序提供无缝的 Python 环境管理。请按照以下步骤开始：

1. 安装 uv

根据您的操作系统选择合适的安装命令：

• macOS/Linux:

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

• Windows:

  powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. 运行 Open WebUI

安装 uv 后，运行 Open WebUI 将变得非常简单。使用下面的命令，并确保设置 DATA_DIR 环境变量以避免数据丢失。以下是各平台的示例路径：

• macOS/Linux:

  DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

• Windows (PowerShell):

  $env:DATA_DIR="C:\open-webui\data"; uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

为什么要设置 DATA_DIR？

设置 DATA_DIR 可确保您的聊天记录和设置保存在可预测的位置。如果不设置，uvx 可能会将其存储在临时文件夹中，该文件夹在进程结束时会被删除。

卸载

移除使用 uvx 运行的 Open WebUI：

1. 停止服务器： 在运行服务器的终端中按 Ctrl+C。

2. 从 UV 中卸载： 输入 uv tool uninstall open-webui

3. 可用的清理命令： uvx 命令以临时方式或从缓存运行应用程序。要移除缓存组件：

   uv cache clean

4. 移除数据（警告：将删除所有数据）： 删除您的数据目录（默认为 ~/.open-webui 或 DATA_DIR 中设置的路径）：

   rm -rf ~/.open-webui

使用 Python 更新

要使用 pip 将本地安装的 Open-WebUI 软件包更新到最新版本，请按照以下简单步骤操作：

pip install -U open-webui

-U（或 --upgrade）标志可确保 pip 将软件包升级到最新的可用版本。

大功告成！您的 Open-WebUI 软件包现已更新并可以正常使用。

多 Worker 环境

如果您在运行 Open WebUI 时设置了 UVICORN_WORKERS > 1（例如在生产环境中），您 必须 确保更新迁移首先在单个 worker 上运行，以防止数据库模式损坏。

正确更新步骤：

1. 使用 pip 更新 open-webui。
2. 在设置 UVICORN_WORKERS=1 环境变量的情况下启动应用程序。
3. 等待应用程序完全启动并完成迁移。
4. 停止并使用您所需的 worker 数量重新启动应用程序。

Conda

使用 Conda 安装

1. 创建 Conda 环境：

   conda create -n open-webui python=3.11

2. 激活环境：

   conda activate open-webui

3. 安装 Open WebUI：

   pip install open-webui

4. 启动服务器：

   open-webui serve

提示：提示 'open-webui: command not found'？

如果您的终端提示命令不存在：

1. 确保您的 conda 环境已 激活 (conda activate open-webui)。
2. 如果仍然报错，请尝试通过 Python 直接运行：python -m open_webui serve
3. 如果您想将数据存储在特定位置，请使用 (Linux/Mac): DATA_DIR=./data open-webui serve 或 (Windows): $env:DATA_DIR=".\data"; open-webui serve

卸载

1. 移除 Conda 环境：

   conda remove --name open-webui --all

2. 移除数据（警告：将删除所有数据）： 删除您的数据目录（除非另有配置，否则通常为 ~/.open-webui）：

   rm -rf ~/.open-webui

使用 Python 更新

要使用 pip 将本地安装的 Open-WebUI 软件包更新到最新版本，请按照以下简单步骤操作：

pip install -U open-webui

-U（或 --upgrade）标志可确保 pip 将软件包升级到最新的可用版本。

大功告成！您的 Open-WebUI 软件包现已更新并可以正常使用。

多 Worker 环境

如果您在运行 Open WebUI 时设置了 UVICORN_WORKERS > 1（例如在生产环境中），您 必须 确保更新迁移首先在单个 worker 上运行，以防止数据库模式损坏。

正确更新步骤：

1. 使用 pip 更新 open-webui。
2. 在设置 UVICORN_WORKERS=1 环境变量的情况下启动应用程序。
3. 等待应用程序完全启动并完成迁移。
4. 停止并使用您所需的 worker 数量重新启动应用程序。

Venv

使用虚拟环境 (venv)

使用 venv 创建隔离的 Python 环境。

Venv 步骤

1. 创建虚拟环境：

   python3 -m venv venv

2. 激活虚拟环境：

   • 在 Linux/macOS 上：

     source venv/bin/activate

   • 在 Windows 上：

     venv\Scripts\activate

3. 安装 Open WebUI：

   pip install open-webui

4. 启动服务器：

   open-webui serve

提示：提示 'open-webui: command not found'？

如果您的终端提示命令不存在：

1. 确保您的虚拟环境已 激活（见第二步）。
2. 如果仍然报错，请尝试通过 Python 直接运行：python -m open_webui serve
3. 如果您想将数据存储在特定位置，请使用：DATA_DIR=./data open-webui serve

卸载

1. 删除虚拟环境： 直接删除 venv 文件夹即可：

   rm -rf venv

2. 移除数据（警告：将删除所有数据）： 删除您的数据目录（除非另有配置，否则通常为 ~/.open-webui）：

   rm -rf ~/.open-webui

使用 Python 更新

要使用 pip 将本地安装的 Open-WebUI 软件包更新到最新版本，请按照以下简单步骤操作：

pip install -U open-webui

-U（或 --upgrade）标志可确保 pip 将软件包升级到最新的可用版本。

大功告成！您的 Open-WebUI 软件包现已更新并可以正常使用。

多 Worker 环境

如果您在运行 Open WebUI 时设置了 UVICORN_WORKERS > 1（例如在生产环境中），您 必须 确保更新迁移首先在单个 worker 上运行，以防止数据库模式损坏。

正确更新步骤：

1. 使用 pip 更新 open-webui。
2. 在设置 UVICORN_WORKERS=1 环境变量的情况下启动应用程序。
3. 等待应用程序完全启动并完成迁移。
4. 停止并使用您所需的 worker 数量重新启动应用程序。

开发 (Development)

开发设置

对于想要贡献代码的开发者，请查看 进阶话题 中的开发指南。

Kubernetes

Helm

Kubernetes Helm 设置

Helm 可以帮助您管理 Kubernetes 应用程序。

前提条件

• 已设置 Kubernetes 集群。
• 已安装 Helm。

Helm 步骤

1. 添加 Open WebUI Helm 仓库：

   helm repo add open-webui https://open-webui.github.io/helm-charts
   helm repo update

2. 安装 Open WebUI Chart：

   helm install openwebui open-webui/open-webui

3. 验证安装：

   kubectl get pods

警告

如果您打算在集群环境中使用多个节点/Pod/Worker 来扩展 Open WebUI，则需要设置 NoSQL 键值数据库。 需要将一些 环境变量 设置为所有服务实例的相同值，否则会出现一致性问题、故障会话和其他问题！

更新关键注意事项

如果您在运行 Open WebUI 时使用了多个副本/Pod (replicaCount > 1) 或 UVICORN_WORKERS > 1，则在更新期间 必须 缩减到单个副本/Pod。

1. 将部署缩减到 1 个副本。
2. 应用更新（新镜像版本）。
3. 等待 Pod 完全就绪（数据库迁移完成）。
4. 重新扩展回您所需的副本数量。

如果不这样做，可能会由于并发迁移导致数据库损坏。

访问 WebUI

您可以通过端口转发或配置 Ingress 来访问 Open WebUI。

Ingress 配置 (Nginx)

如果您使用的是 NGINX Ingress Controller，可以启用会话亲和性（sticky sessions）以提高 WebSocket 的稳定性。在您的 Ingress 资源中添加以下注解：

metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/affinity: "cookie"
    nginx.ingress.kubernetes.io/session-cookie-name: "open-webui-session"
    nginx.ingress.kubernetes.io/session-cookie-expires: "172800"
    nginx.ingress.kubernetes.io/session-cookie-max-age: "172800"

这可以确保用户的会话保持连接到同一个 Pod，从而减少多副本设置中 WebSocket 连接的问题（尽管正确的 Redis 配置会使这一点不那么关键）。

卸载

1. 卸载 Helm Release：

   helm uninstall openwebui

2. 移除持久化数据卷声明（PVC）（警告：将删除所有数据）： Helm 不会自动删除 PVC，以防止意外数据丢失。如果您想擦除所有数据，必须手动删除它们。

   kubectl delete pvc -l app.kubernetes.io/instance=openwebui

第三方 (Third Party)

Pinokio.computer

Pinokio.computer 安装

如需通过 Pinokio.computer 安装，请访问其官网：

https://pinokio.computer/

此安装方式的支持由其官方网站提供。

其他第三方集成

(随第三方集成的发布，我们将在此补充相关信息。)

后续步骤

安装完成后，请访问：

• http://localhost:3000 访问 Open WebUI。
• 或者在 Python 部署环境下访问 http://localhost:8080/。

现在，您已经准备好开始使用 Open WebUI 了！

配合 Ollama 使用 Open WebUI

如果您将 Open WebUI 与 Ollama 配合使用，请务必查看我们的 Ollama 入门指南，了解如何通过 Open WebUI 管理您的 Ollama 实例。

加入社区

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