Open WebUI 是什麼？幫 Ollama 加一個聊天介面：Docker 安裝實測、連不到模型怎麼辦

Ollama 裝好了，模型也跑得動，但每次都要開終端機、對著黑底白字打字。想要一個像 ChatGPT 那樣的視窗，有對話紀錄、可以換模型，Open WebUI 做的就是這件事。

我在一台 Linux 測試機上把它裝起來，日期是 2026 年 10 月 14 日，版本 0.12.0。先講清楚這篇的邊界：測試機沒有瀏覽器，所以畫面長什麼樣子我沒有看到。我看的是它的程式介面回了什麼、紀錄檔寫了什麼，還有時間、硬碟和記憶體的數字。

Open WebUI 是什麼

官方的說法是：可以自己架、能完全離線運作的 AI 平台。講白一點，它是一個網頁聊天介面，你把它裝在自己的電腦或主機上，再告訴它模型在哪裡。

它本身不含模型。模型可以是你電腦上的 Ollama，也可以是任何 OpenAI 相容的 API。

我查的時候，它在 GitHub 上有 15.5 萬顆星，最新版是 10 月 10 日發布的 0.12.0。

資料會不會被傳出去？官方的常見問題寫，預設不會把你的資料送到外部服務。你接了外部的模型，問的內容才會送到那一家。

裝之前：兩種映像檔選哪個

官方主推用 Docker 裝。Docker 是什麼、怎麼裝，我寫在Docker 是什麼。

映像檔有好幾種，沒有顯卡的話要選的是這兩個。我兩個都抓了：

時間是在機房的網路上量的，在家裡下載會比較久。

標準版多出來的東西，是它自己處理文件和語音用的模型。我去看它存資料的地方，第一次啟動之後就多了 1 GB，裡面是兩個把文字轉成向量的模型和一個語音辨識的模型。

精簡版把這些拿掉了。官方文件列了它做不到的事：上傳 PDF 和 Office 檔會失敗，不能用內建的語音輸入，文件問答要另外接服務。純文字檔還是讀得了。

所以只是要一個聊天視窗的話，精簡版就夠。想把自己的文件丟進去問，用標準版。

安裝：一行指令

官方文件給的指令是這樣，我把最後的版本換成精簡版：

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -e WEBUI_SECRET_KEY=換成你自己產生的金鑰 \
  --name open-webui --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:slim

每一段在做什麼，照官方的說明：

-p 3000:8080 是介面開在你電腦的 3000 這個連接埠。3000 被佔用的話，改左邊的數字。

-v open-webui:/app/backend/data 是存資料的地方。對話、帳號、設定都在這裡，官方特別寫不要漏掉這一段。

--add-host 那一段是讓容器連得到你電腦上的其他程式，例如 Ollama。

--restart always 是重開機之後自己再起來。

WEBUI_SECRET_KEY 是一組你自己產生、之後固定不變的金鑰，用這一行產生：

openssl rand -hex 32

不設也能跑。我試了一次不設，它在紀錄裡寫 Generating new WEBUI_SECRET_KEY...，自己產生一組。但官方文件提醒，這樣每次重建容器金鑰都會換，所有人會被登出。

跑完之後，我這邊等了 20 秒，它就開始回應。瀏覽器打開 http://localhost:3000 就是介面。

官方文件說，第一個畫面會要你建立管理員帳號，第一個建立的帳號就是管理員，資料只存在你自己的機器上。這一步我沒有做。我只確認了它的狀態確實是「開放註冊、等待初次設定」。

只有自己用，不想登入

官方有一個設定可以把登入整個關掉，在指令裡多加一行：

  -e WEBUI_AUTH=False \

文件寫明這只能用在全新的安裝，已經有帳號之後就關不掉了。

我測試時用的就是這個模式。它會自己建一個叫 User 的管理員，不用登入。

要注意的是，這樣任何連得到這個連接埠的人都是管理員。只在自己的電腦上用可以，放在對外的主機上不要這樣設。

裝完連不到 Ollama

這是我實際遇到的。Ollama 在跑，模型也下載了，Open WebUI 也照上面的指令啟動了，但兩邊接不起來。

我進到容器裡面去連 Ollama，連不上。在主機上直接連，是通的。連不到 Ollama，Open WebUI 就沒有模型可以列。

原因在 Ollama。它預設只接受來自本機的連線，而容器對它來說算是外面來的。這是 Linux 上的情況，Mac 和 Windows 我沒有測。

我試了兩種解法，都成功。

第一種，讓 Open WebUI 直接用主機的網路。把指令裡的 -p 3000:8080 和 --add-host 那兩段拿掉，換成：

  --network=host \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 \

這樣改完，我去查它的模型清單，Ollama 上的模型列出來了。差別是介面會開在 8080，不是 3000。

第二種，讓 Ollama 接受外部連線。啟動 Ollama 的時候加一個設定：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve

原本的 Open WebUI 指令不用改，容器連得到了，模型也列出來了。

如果你的 Ollama 也是用 Docker 跑的，情況又不一樣：兩個容器之間要怎麼連，我另外實測了四種寫法，在 Ollama Docker 教學。

我會選第一種。第二種等於叫 Ollama 對所有網路開門，而 Ollama 本身沒有密碼。在自己家裡的電腦還好，在有公開 IP 的主機上，沒有另外擋的話，別人也連得到。Open WebUI 的常見問題講到這個做法時，也提醒要注意安全、搭配防火牆。

第二種還有一個我沒辦法驗證的地方。我是手動啟動 Ollama 的，一般安裝是讓它當系統服務在背景跑，那種情況要去改服務的設定。我的測試機沒有那套服務管理，沒有試。

透過它問模型

連上之後，我透過 Open WebUI 問了模型兩個問題。模型是 Ollama 上最小的 qwen2.5:0.5b，選它只是為了省測試機的額度。

第一題請它用繁體中文自我介紹，12 秒回來，其中 4 秒是載入模型。第二題問台灣最高的山，8 秒。速度大約是每秒 8 到 10 個 token，機器是 2 核心、沒有顯卡。

兩題都答錯。它說自己是某家公司的創辦人，又說台灣最高的山是「太魯山」，海拔一千四百多公尺，還夾著簡體字。

這不是 Open WebUI 的問題。它只負責把你的話送給模型、把回答顯示出來，模型多聰明，它幫不上忙。要挑哪個模型，我拿十個小模型問同樣六題的結果在Ollama 模型推薦。

順帶一提，Open WebUI 的常見問題裡有一題就在講這件事：問模型「你是誰」得到的答案不可靠，要確認現在用的是哪個模型，看介面上的模型選單。

資料存在哪，怎麼更新

指令裡 -v open-webui 那一段，會建立一個 Docker 的資料區。我去看裡面，主要是一個叫 webui.db 的資料庫檔，還有放上傳檔案和快取的資料夾。精簡版剛裝好時整個不到 1 MB。

容器刪掉，資料還在。我把容器整個刪掉，用同一行指令重建，裡面的使用者還是原本那一個。

這也就是官方的更新方式，三個步驟：

docker rm -f open-webui
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:slim

然後把當初那一行 docker run 再跑一次。官方建議更新前先備份，並且看一下新版的更新說明。

官方文件還提醒一件事：:main 這個標籤會一直跟著最新的程式走，有可能帶進不相容的改動。要穩定的話，把標籤換成固定的版本號。

放到主機上

想讓它整天開著、從別的裝置也連得到，就是放到主機上。這一段我沒有實際做，下面是規格怎麼估，和我讀到的資料。

介面本身不吃資源，我量到的是 0.3 到 1 GB 記憶體。要算的是模型。在沒有顯卡的主機上跑模型會很慢，我這台 2 核心的機器跑最小的模型，每秒也只有 8 到 10 個 token。各種大小的模型要多少記憶體，我在Gemma 4 硬體需求那篇一個一個試過。

另一種用法比較省：主機上只放 Open WebUI，模型用雲端的 API。這樣一台小主機就夠。

如果是要給一群人用、同時接好幾家雲端模型，另一個常被拿來比的是 LibreChat。它比較重，我量到閒置約 1.3 GB，裝法和差別在 LibreChat 是什麼。介面很漂亮、主打代理的 LobeHub（以前叫 LobeChat）閒置約 1.0 GB，在 LobeChat 是什麼。想跟 AI 角色聊天、一起寫故事的，常用的是 SillyTavern，它不用 Docker，我量到程式本身約 320 MB，在 SillyTavern 是什麼。四個並排的比較（記憶體、適合誰、放上網路前要改的設定）在 自架 AI 聊天介面怎麼選。

主機商裡，Hostinger 有一頁 Open WebUI 的一鍵安裝，方案從 1 核心、4 GB 記憶體列起。這個範本我沒有用過。各家主機的價格在VPS 推薦哪一家。Open WebUI 要選 Hostinger 哪一級方案、續約價多少，我整理在 Hostinger 評價。

對外開放還要處理 HTTPS。Open WebUI 自己不帶這個功能，官方文件有接 Caddy、Nginx、Cloudflare Tunnel 的教學，我沒有照著做過。

這篇沒有測的

網頁介面本身。測試機沒有瀏覽器，畫面、選單、繁體中文實際顯示的樣子，我都沒有看到。

建立管理員帳號和登入之後的設定。

上傳文件來問、語音、網頁搜尋、外掛工具、多人共用。

Mac 和 Windows。上面連不到 Ollama 的情況和解法，都是 Linux 的。

有顯卡的機器，還有 :cuda、:ollama 這兩種映像檔。

不用 Docker 的裝法。官方文件另外有 Python 和桌面 App 兩條路。