在人工智能领域，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型因其强大的文本生成能力而广受欢迎。但是，由于资源限制，个人用户可能难以直接运行和训练这样的大型模型。幸运的是，有一些开源项目如Ollama和Open-WebUI，它们可以帮助我们搭建私有的GPT环境。本文将指导你如何在Windows系统上使用Docker Compose来安装和配置这两个项目。

一 环境准备

在开始之前，请确保你的Windows系统上已经安装了以下软件：

• Docker Desktop：Docker的桌面版，可以在Windows上运行Docker容器。你可以从Docker官网下载并安装。
• Docker Compose：一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。Docker Desktop for Windows 2.0及以上版本已经内置了Docker Compose。
• GPU support in Docker Desktop（可选，如果本地有GPU，则需要安装）：https://docs.docker.com/desktop/gpu/

二 安装步骤

2.1 配置Docker Compose

以下是一个docker-compose.yml示例：

version: '3.8'
services:ollama:image: ollama/ollama:latestports:- 11434:11434volumes:- D:\software\llms\ollama\docker\ollama:/root/.ollamacontainer_name: ollamapull_policy: if_not_presenttty: truerestart: alwaysnetworks:- ollama-docker# GPU supportdeploy:resources:reservations:devices:- driver: nvidiacount: 1capabilities:- gpuopen-webui:image: ghcr.io/open-webui/open-webui:maincontainer_name: open-webuipull_policy: if_not_presentvolumes:- D:\software\llms\open-webui\data:/app/backend/datadepends_on:- ollamaports:- 3000:8080environment:- 'OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434'- 'WEBUI_SECRET_KEY=xxxx你的key'- 'HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com'extra_hosts:- host.docker.internal:host-gatewayrestart: unless-stoppednetworks:- ollama-dockernetworks:ollama-docker:external: false

• deploy: GPU support, 如果只有 CPU ，则不需要
• HF_ENDPOINT：Open WebUI提供了多种安装方法，包括Docker、Docker Compose、Kustomize和Helm。但不管你使用那种安装方法，都绕不过从huggingface.co 下载whisper模型，由于国内墙的原因，你运行半天，最后卡在这里，报错退出, 这时候你就需要配置环境变量 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com , 意思是从https://hf-mirror.com 镜像，而不是https://huggfacing.co 官网下载所需的模型。

2.2 运行Docker Compose

在包含docker-compose.yml文件的目录中，打开命令提示符或PowerShell，并运行以下命令：

docker-compose up -d

这将启动并运行Ollama和Open-WebUI的服务。-d参数表示在后台运行。

2.3 验证安装

安装完成后，你可以通过访问 http://localhost:3000 来验证Open-WebUI是否成功运行。如果一切正常，你应该能看到Open-WebUI的界面。

2.4 使用私有GPT

现在，你已经成功搭建了私有GPT环境。你可以通过Open-WebUI界面与GPT模型进行交互，或者使用Ollama提供的API来开发自己的应用程序。

三 结语

通过上述步骤，你可以在Windows系统上使用Docker Compose轻松安装和配置Ollama和Open-WebUI，打造属于自己的私有GPT环境。这不仅可以帮助你更好地理解GPT模型的工作原理，还可以为你的个人项目或研究提供强大的支持。

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