我们推荐5款开源免费的Ollama WebUI客户端，帮助您了解Ollama本地模型框架，轻松掌握其优缺点，提升您的使用体验。

Ollama的优点

Ollama 的模型在本地运行，所有用户生成的数据都存储在本地，使其安全且私密，无需审查，有效满足您的数据隐私需求。而且，对于本地运行的应用程序来说，这种方法不仅提高了效率，而且消除了对网络环境的依赖。

Ollama的缺点

尽管Ollama可以在本地部署模型服务，但其原生交互界面是基于命令行的，这不允许用户轻松地与AI模型交互。因此，通常建议使用第三方WebUI应用程序来使用Ollama，会获得更好的体验。

5 个开源 Ollama GUI 客户端

1.LobeChat

https://github.com/lobehub/lobe-chat

LobeChat是一个开源的LLM WebUI框架，支持世界各地主要的大规模语言模型，并提供漂亮的用户界面和良好的用户体验。该框架可以在Docker本地运行，也可以部署在Vercel、Zeabur等多个平台上。用户可以通过配置本地Ollama接口地址，轻松集成Ollama和其他本地模型。了解如何将 Ollama 与 LobeChat 结合使用。

推荐理由

• 除了Ollama之外的所有本地模型之外，LobeChat支持几乎所有主要的大型语言模型，包括ChatGPT、Google Gemini、Claude和Groq。

• 支持多模态AI功能

• 它提供了多样化的人工智能助手市场，并可以轻松访问社区提供的各种提示。

• 配备独特的智能对话管理功能，您可以轻松管理您的对话。

• 凭借丰富的插件生态系统，您可以利用函数调用来实现更多功能，包括访问互联网。

2. Open WebUI

https://github.com/open-webui/open-webui

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且易于使用的开源自托管 AI 界面，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行程序，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容 API。

推荐理由

• 对所有本地模型都有良好的支持。

• 您可以使用 RLHF 注释来评估消息并微调您的本地模型。

• 支持对话标记，轻松分类和识别特定聊天。

• 支持直接从界面下载和删除模型。

• @可用于指定不同的对话模型。

3. Enchanted

https://github.com/AugustDev/enchanted

Enchanted 是一款针对 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序，支持多种私有主机模型，包括 Llama、Mistral、Vicuna 和 Starling。该应用程序旨在为用户在整个苹果生态系统中提供原始、安全、私密和多模式的人工智能体验。

推荐理由

• 它是Apple生态系统的原生应用程序，支持所有iOS生态系统（macOS、iOS、Watch、Vision Pro）设备。

• 简单直观的界面使其开箱即可轻松使用，使其成为 Mac 粉丝的最爱。

• 它是基于原生系统开发的应用程序，在性能方面非常不错。

4. Chatbox

https://github.com/Bin-Huang/Chatbox

Chatbox是一款基于Tauri的跨平台开源客户端应用程序，简单易用。除了 Ollama 之外，我们还通过 API 支持其他几种流行的大型模型。

推荐理由

• 跨平台客户端应用程序，支持Windows/ MacOS/ Linux/ iOS/ Android。

• 除了 Ollama 之外，它还支持多种大型语言模型。

• 无需部署本地应用程序即可使用。

5.NextJS Ollama LLM UI

https://github.com/jakobhoeg/nextjs-ollama-llm-ui

NextJS Ollama LLM UI 是为 Ollama 设计的简单用户界面。有关本地部署的文档有限，但总体安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观，对于欣赏简约风格的用户来说是一种享受。

推荐理由

• 对所有平台的基于浏览器的支持

• 全面支持本地机型主要功能

• 界面美观、简洁、整洁，没有复杂的UI，对于喜欢简单的用户来说是一种享受。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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