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在Windows系統上實現Ollama + Open WebUI，以及讓外網訪問本地的模型並使Ollama能夠利用GPU進行加速，需要遵循一系列特定的步驟和方法。這篇文章將詳細介紹這些過程，以幫助專業程式設計師順利完成這個任務。
安裝與設置 Ollama 和 Open WebUI
首先，我們需要在 Windows 上安裝 Ollama 和 Open WebUI。Ollama 是零成本部署的語言模型微服務框架，而 Open WebUI 則是它的前端管理界面。以下是安裝和設置的簡要說明：
1. 環境準備：確保您的 Windows 電腦已連接至網際網路，並且具有足夠的硬碟空間來存放資料。
2. Python 3 安裝：Ollama 和 Open WebUI 都需要 Python 3 的支援。請從官方網站下載適合您版本的安裝檔案進行安裝。
3. pip 安裝：Python 安裝後，您應該已經擁有 pip，這是用於安裝和管理軟體包的工具。如果沒有，可以使用指令 `python -m ensurepip` 來安裝它。
4. 安裝 Ollama：使用以下命令透過 pip 安裝 Ollama: `pip install ollama-framework`
5. 安裝 Open WebUI：Open WebUI 作為一個獨立應用程式提供，您可以在其GitHub頁面找到最新版本的下載鏈結。解壓縮下載的ZIP文件即可獲得可執行文件。
6. 配置 Ollama：根據您的需求，通過修改 `config.json` 或使用命令行參數來配置 Ollama。例如，您可以指定模型路徑、預熱批次大小和推斷速率等等。
7. 啟動 Ollama：一旦配置完畢，就可以透過 `python -m ollama.server` 命令來啟動Ollama伺服器。
8. 啟動 Open WebUI：打開另一個終端視窗，運行 Open WebUI 的可執行檔，按照指引輸入必要的參數（如Ollama伺服器的地址）。
9. 測試連線：瀏覽器中輸入Open WebUI指定的網址，應能看到WebUI的管理介面，表示連接成功。
配置遠程訪問
為了允許外部用戶存取您本機上的模型，您需要配置端口轉發或其他方法來暴露您的伺服器到公眾網路上。這裡有一種常見的方法是在防火牆或路由器層面上進行端口轉發。具體操作可能會因不同品牌的路由器和作業系統而有差異，但基本流程如下：
1. 識別端口：決定您要用哪個TCP/UDP端口來對外開放。通常選擇未使用的較高端口號碼（大於1023）。
2. 配置路由器：登錄到您的無線路由器控制檯，尋找“端口映射”或“端口轉發”選項，填寫內部主機IP、對應的外部端口和內部端口等信息。
3. 保存設定：保存所有變更，重啟路由器以使新設定生效。
4. 驗證連接：在外部設備（如手機）上嘗試連接到您剛配置好的外部端口，應能導向到Open WebUI的管理介面。
GPU加速的使用
如果您有可用的高性能計算資源，比如圖形處理單元(GPU)，那麼可以為Ollama配置GPU加速，這樣模型的推理速度將會顯著提升。以下是一些基本的指導方針：
1. 檢查GPU支持：確認您的Ollama版本是否支持GPU加速，如果是，則繼續下一步。
2. 安裝CUDA：如果您使用的是NVIDIA的GPU，那麼您可能需要先安裝CUDA開發套件。
3. 編譯Ollama：對於某些情況，您可能需要自行編譯Ollama以使其包含GPU支持功能。這可能涉及編輯CMakeLists.txt文件和運行cmake生成目錄。
4. 配置Ollama：在Ollama的配置階段，您可能需要指定使用GPU，這通常涉及到在`config.json`中添加額外的參數。
5. 啟動Ollama：再次啟動Ollama時，它應該會自動檢測並使用任何已配置的GPU資源。
總之，在Windows上實現Ollama + Open WebUI並允許外網訪問本地模型，同時利用GPU加速是一個複雜的過程，需要考慮多方面的因素。每一步都必須仔細規劃和執行，特別是要注意安全問題，因為您正在向外界公開自己的網路端口。建議在實施之前仔細閱讀相關文件，並做好備份以防萬一。
