如何在微信平台做购买网站,河南省水利建设厅网站,用html5做的个人网站,网页价格表#x1f3ac; HoRain云小助手#xff1a;个人主页 #x1f525; 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》 ⛺️生活的理想#xff0c;就是为了理想的生活! ⛳️ 推荐 前些天发现了一个超棒的服务器购买网站#xff0c;性价比超高#xff0c;大内存超划算#xff01;… HoRain云小助手个人主页 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》⛺️生活的理想就是为了理想的生活!⛳️ 推荐前些天发现了一个超棒的服务器购买网站性价比超高大内存超划算忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。专栏介绍专栏名称专栏介绍《C语言》本专栏主要撰写C干货内容和编程技巧让大家从底层了解C把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。《网络协议》本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网络协议的奥秘一起解密网络协议在运行中协议的基本运行机制《docker容器精解篇》全面深入解析 docker 容器从基础到进阶涵盖原理、操作、实践案例助您精通 docker。《linux系列》本专栏主要撰写Linux干货内容从基础到进阶知识由抽象到简单通俗易懂帮你从新手小白到扫地僧。《python 系列》本专栏着重撰写Python相关的干货内容与编程技巧助力大家从底层去认识Python将更多复杂的知识由抽象转化为简单易懂的内容。《试题库》本专栏主要是发布一些考试和练习题库涵盖软考、HCIE、HRCE、CCNA等目录⛳️ 推荐专栏介绍 核心概念澄清 推荐部署方案二选一✅ 方案AOllama Open WebUI新手首选快速上手✅ 方案BvLLM Open WebUI高性能场景生产级❓ 常见问题解答 选择建议您提到的“open-wenUI”应为Open WebUI开源Web界面GitHub: open-webui/open-webui。下面为您清晰梳理vLLM、Ollama 与 Open WebUI 的关系、部署方案及选择建议避免常见误区 核心概念澄清工具角色特点与 Open WebUI 关系Ollama轻量级模型运行时一键拉取/运行模型ollama pull内置APIhttp://localhost:11434CPU/GPU均支持Open WebUI原生深度集成配置最简单vLLM高性能推理引擎PagedAttention技术高吞吐/低延迟需Hugging Face格式模型强依赖NVIDIA GPUCUDA通过OpenAI兼容API接入 Open WebUIOpen WebUI前端交互界面提供聊天界面、模型管理、多用户支持等仅作为前端需连接后端二选一⚠️重要提醒vLLM 与 Ollama 是“二选一”的后端方案二者功能重叠均提供推理服务无需同时部署同一模型。“同时使用”仅适用于用 Ollama 跑小模型如 Phi-3vLLM 跑大模型如 Qwen-Max并在 Open WebUI 中分别配置需高级设置见下文。 推荐部署方案二选一✅ 方案AOllama Open WebUI新手首选快速上手# 1. 安装 OllamaLinux/macOS/Windows 均支持 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama pull llama3:8b # 示例拉取模型 # 2. 启动 Open WebUIDocker 方式最简 docker run -d -p 3000:8080 \ -v open-webui:/app/backend/data \ -e OLLAMA_BASE_URLhttp://host.docker.internal:11434 \ # Docker内访问宿主机Ollama --name open-webui \ --restart always \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main # 3. 访问 http://localhost:3000 → 自动识别Ollama模型✅ 优势5分钟部署完成自动同步模型列表适合个人/测试场景✅ 适用无高端GPU、追求简洁、快速体验✅ 方案BvLLM Open WebUI高性能场景生产级# 1. 安装 vLLM需Python 3.10、CUDA 12.x、NVIDIA驱动 pip install vllm # 启动服务示例加载Qwen模型 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /path/to/qwen-7b-chat \ # Hugging Face格式模型路径 --port 8000 \ --tensor-parallel-size 1 # 多卡调整 # 2. 启动 Open WebUI连接vLLM docker run -d -p 3000:8080 \ -e OPENAI_API_BASEhttp://宿主机IP:8000 \ # 非Docker环境填localhost -e OPENAI_API_KEYsk-xxx \ # vLLM默认无需key但Open WebUI需填占位符 --name open-webui \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main # 3. Open WebUI设置模型管理 → 添加模型 → 选择OpenAI → 填写API地址✅ 优势推理速度提升3-5倍支持连续批处理、高并发✅ 适用有A10/A100/H100等GPU、需服务多用户/高流量场景❓ 常见问题解答Q能同时用 Ollama 和 vLLM 吗A可以但需在 Open WebUI 中为不同模型指定不同后端设置 → 模型 → 自定义提供者。例如模型A→ Ollama API (http://:11434)模型B→ vLLM API (http://:8000)。操作较复杂非必要不推荐。Q模型格式要求Ollama用ollama pull自动下载转换或自定义 ModelfilevLLM需 Hugging Face 格式model.safetensorsconfig.json从 HF Hub 下载Q无GPU怎么办Ollama 可纯CPU运行速度慢小模型可行vLLM必须GPU无GPU请选 Ollama 方案拼写纠正项目名为Open WebUI非 open-wenUI部署时注意环境变量名如OLLAMA_BASE_URL 选择建议需求场景推荐方案个人学习/快速体验✅ Ollama Open WebUI有消费级GPURTX 3090/4090✅ Ollama简单或 vLLM榨干性能企业级高并发服务✅ vLLM Open WebUI 负载均衡多模型混合调度⚠️ 分别部署 Ollama/vLLMOpen WebUI 高级配置需技术储备最后提醒部署前确认硬件GPU显存≥模型量化后大小参考官方文档Ollama DocsvLLM DocsOpen WebUI Docs社区活跃遇问题优先查阅 GitHub Issues按需选择方案10分钟内即可拥有本地大模型聊天界面如有具体环境OS/GPU型号/模型名称我可提供定制化命令 ❤️❤️❤️本人水平有限如有纰漏欢迎各位大佬评论批评指正如果觉得这篇文对你有帮助的话也请给个点赞、收藏下吧非常感谢! Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧