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一、说明：

将DeepSeek部署到前台Web界面的方法主要有以下几种推荐方案，涵盖开源工具、第三方客户端及特定场景适配方案：

Open WebUI
Chatbox AI
Cherry Studio
SillyTavern

二、Open WebUI 安装配置教程

特点：Open WebUI 是一个开源的、轻量化的 Web 界面，支持类似 ChatGPT 的交互体验。支持对话管理。

（一）Open WebUI（基于Docker部署）

适用场景：需要快速搭建本地Web界面，且偏好Docker容器化管理的用户。

A. 环境准备

操作系统：支持 Linux、Windows（WSL2）、macOS。
Docker：确保已安装 Docker 并正常运行。
- 安装 Docker：官方安装指南
- 验证 Docker 是否安装成功：
```
docker --version
```

B. 安装 Open WebUI

拉取 Open WebUI 镜像并启动容器：
```
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```
- -p 3000:8080：将容器内的 8080 端口映射到本地的 3000 端口。
- -v open-webui:/app/backend/data：将数据持久化到 Docker 卷中。
- --restart always：确保容器在系统重启后自动启动。
检查容器是否正常运行：
```
docker ps
```
如果看到 open-webui 容器状态为 Up，说明安装成功。

C. 访问 Open WebUI

打开浏览器，访问以下地址：
http://localhost:3000
首次访问时，会提示创建管理员账户：

输入邮箱和密码，完成注册。
登录后即可进入 Open WebUI 主界面。

D. 配置模型（以 Ollama 为例）

Open WebUI 支持与 Ollama 集成，调用本地模型（如 DeepSeek）。

安装 Ollama：

下载并安装 Ollama：Ollama 官方安装指南。
验证 Ollama 是否安装成功：
```
ollama --version
```

加载模型：

下载 DeepSeek 模型（如 deepseek-r1:7b）：
```
ollama pull deepseek-r1:7b
```
启动 Ollama 服务：
```
ollama serve
```

在 Open WebUI 中配置 Ollama：

进入 Open WebUI 设置页面。
在 Model 选项卡中，填写 Ollama 的 API 地址（默认 http://localhost:11434）。
选择已加载的模型（如 deepseek-r1:7b）。

E. 使用 Open WebUI

对话功能：在聊天界面中输入问题，模型会实时响应。
对话管理：支持保存、删除和导出对话记录。
多模型切换：在设置中切换不同的模型（需提前加载）。

F. 常见问题

端口冲突：

如果 3000 端口被占用，可以修改 -p 参数，例如：
```
docker run -d -p 5000:8080 ...
```
然后访问 http://localhost:5000。

数据备份：

数据存储在 Docker 卷中，备份路径为 /var/lib/docker/volumes/open-webui。

性能优化：

如果模型响应慢，可以尝试升级硬件（如 GPU）或使用量化模型。

（二）Open WebUI（基于Docker部署）

以下是 Open WebUI 不使用 Docker 的本地安装部署教程，
适用于 Windows/Linux/macOS 系统。

A、环境准备

系统要求：
- 操作系统：Windows 10 及以上（需支持 WSL2）、Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）、macOS。
- 硬件配置：建议 16GB 内存，10 核 CPU（最低要求 8GB 内存）。
- 依赖工具：需安装 Node.js（v16+）、Python 3.11、Git、包管理工具（如 npm、pip）。
安装 Ollama（模型运行环境）：
- 下载 Ollama 安装包：官网地址，按提示安装。
- 验证安装：终端输入 ollama --version，显示版本即成功。
- 配置模型路径（可选）：
```
# 修改默认模型存储路径（避免占用 C 盘）
setx OLLAMA_MODELS "D:\ollama_models"  # Windows
export OLLAMA_MODELS="/opt/ollama_models"  # Linux/macOS
```

B、安装 Open WebUI

步骤 1：克隆源码与配置环境

克隆 Open WebUI 仓库：

git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui

配置环境文件：
```
cp .env.example .env  # 复制示例环境文件
```
修改 .env 中的 OLLAMA_API_BASE_URL，确保指向本地 Ollama 服务地址（默认 http://localhost:11434）。

步骤 2：构建前端

安装 Node.js 依赖并构建：
```
npm install
npm run build
```
- 常见问题：
  - Node 版本冲突：使用 nvm 管理 Node 版本（推荐 v18+）。
  - 构建失败：尝试清理缓存 npm cache clean --force 或升级 npm 版本。

步骤 3：配置后端

进入后端目录并安装 Python 依赖：

cd backend
pip install -r requirements.txt -U  # 使用国内镜像加速：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

虚拟环境推荐：使用 Conda 或 venv 隔离 Python 环境（避免依赖冲突）：
```
conda create -n openwebui python=3.11
conda activate openwebui
```

C、启动 Open WebUI

启动服务：
- Windows：运行 start_windows.bat（需在 Conda 虚拟环境中执行）。
- Linux/macOS：执行以下命令：
```
cd backend
python main.py  # 或通过脚本启动（如 start.sh）
```
- 默认端口：前端访问地址为 http://localhost:8080。
首次使用：
- 注册管理员账号（邮箱可随意填写，如 admin@example.com）。
- 在设置中配置 Ollama 的 API 地址，选择已下载的模型（如 llama3、deepseek-r1:7b）。

D、常见问题解决

依赖安装失败：
- 权限问题：使用 sudo（Linux/macOS）或管理员权限终端（Windows）。
- pip 缓存路径冲突：修改 pip 缓存目录（避免占用系统盘）：
```
pip config set global.cache-dir "D:\pip_cache"  # Windows
export PIP_CACHE_DIR="/opt/pip_cache"  # Linux/macOS
```
Open WebUI 无法连接 Ollama：
- 检查 Ollama 服务是否运行：终端输入 ollama serve。
- 确保 .env 中的 OLLAMA_API_BASE_URL 与 Ollama 服务端口一致。

前端访问缓慢：

使用轻量级替代方案 ollama-webui-lite（仅需 Node.js）：

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite.git
cd ollama-webui-lite
npm install
npm run dev  # 访问 http://localhost:3000

E、进阶配置

离线部署：
- 提前下载模型文件（如 llama3:8b）并复制到 OLLAMA_MODELS 目录。
- 在无网络环境中启动 Ollama 服务，Open WebUI 通过本地 API 调用模型。

多模型管理：

通过 Open WebUI 界面添加自定义模型（支持 OpenAI 兼容 API）。

示例配置（兼容 DeepSeek、Kimi 等）：

model_list:
  - model_name: deepseek-r1
    litellm_params:
      model: deepseek-r1:7b
      api_base: http://localhost:11434

F、参考链接

Open WebUI GitHub 仓库
Ollama 官方文档

三、Chatbox AI（Ollama + 图形化客户端）

以下是 Chatbox AI 的详细安装与配置教程，支持本地模型（如 DeepSeek）和云端 API 接入：

特点：免费、图形化界面友好，支持多模型接入（包括本地Ollama服务）。
优势：无需复杂配置，适合非技术用户，支持自定义提示词和对话历史管理。

(一)、环境准备

系统要求：
- 操作系统：Windows 10+/Linux/macOS（支持 M1/M2 芯片）。
- 硬件配置：至少 8GB 内存（推荐 16GB），无需独立 GPU。
- 依赖工具：Ollama（本地模型运行）、Node.js（可选，仅需开发版本）。
安装 Ollama（本地模型支持）：
- 下载并安装 Ollama：官方安装包。
- 验证安装：
```
ollama --version
```
- 下载模型（如 DeepSeek）：
```
ollama pull deepseek-r1:7b
```

(二)、安装 Chatbox AI

方法 A：直接下载客户端（推荐）

下载客户端：
- 访问 Chatbox 官网或 GitHub Releases 页面。
- 选择对应操作系统的安装包（Windows：.exe，macOS：.dmg，Linux：.AppImage）。
安装并启动：
- 双击安装包，按提示完成安装。
- 首次启动时选择语言（支持中文）。

方法 B：源码编译（开发者适用）

克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/Bin-Huang/chatbox.git
cd chatbox
npm install

启动开发模式：
```
npm run dev
```

(三)、配置本地模型（Ollama）

启动 Ollama 服务：
- 确保 Ollama 服务在后台运行：
```
ollama serve  # 默认端口 11434
```
- 验证服务状态：访问 http://localhost:11434，返回 Ollama is running 即成功。
在 Chatbox 中添加本地模型：
- 打开 Chatbox，进入 设置 > 模型管理。
- 点击 添加模型，填写以下信息：
```
名称: DeepSeek-R1-7B
模型类型: Ollama
API 地址: http://localhost:11434
模型名称: deepseek-r1:7b
```
- 保存后即可在聊天界面选择该模型。

(四)、配置云端 API（可选）

支持平台：

OpenAI、DeepSeek-API、Google Gemini 等。

以 DeepSeek 为例：

名称: DeepSeek-API
模型类型: OpenAI-Compatible
API 地址: https://api.deepseek.com/v1
API Key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx  # 替换为实际 Key
模型名称: deepseek-r1

切换模型：
- 在聊天界面左上角选择已配置的模型。

(五)、高级功能

对话管理：
- 支持对话历史导出（Markdown/JSON 格式）。
- 快捷键：Ctrl+S 保存对话，Ctrl+E 导出。

自定义提示词：

内置模板库，或手动编写 System Prompt：

你是一个 DeepSeek 助手，回答需简洁专业，避免冗余描述。

多会话并行：
- 点击界面左侧 + 号创建新会话，独立管理不同场景对话。

(六)、常见问题解决

无法连接 Ollama：
- 检查 Ollama 服务是否运行：ps aux | grep ollama（Linux/macOS）。
- 确保防火墙开放 11434 端口。
模型响应缓慢：
- 降低参数设置：在模型配置中减少 max_tokens（如 512）。
- 使用量化模型版本（如 deepseek-r1:7b-q4）。
客户端崩溃：
- 清除缓存：删除 ~/.config/Chatbox 目录（Linux/macOS）或 %AppData%/Chatbox（Windows）。
- 重新安装客户端。

(七)参考链接

Chatbox GitHub 仓库
Ollama 模型库
DeepSeek 官方文档

四、Cherry Studio（多模型集成客户端）

说明：以下是 Cherry Studio 的详细安装与配置教程，支持多模型集成（如 DeepSeek）及高级 AI 功能：
特点：功能全面，内置提示词库、文生图、文档处理等高级功能。
概述部署步骤：
1. 安装Ollama并加载DeepSeek模型。
2. 在Cherry Studio中添加Ollama服务，填写模型名称（如 deepseek-r1:1.5b）。
3. 通过客户端界面直接调用模型。
适用场景：需要结合多种AI功能（如文本生成、图像创作）的用户。

(一)、环境准备

系统要求：
- 操作系统：Windows 10+/Linux（Ubuntu 20.04+）/macOS（M1/M2 兼容）。
- 硬件配置：推荐 16GB 内存，支持 CPU/GPU 运行（NVIDIA 显卡需安装 CUDA 11.8+）。
- 依赖工具：Python 3.10+、Node.js v18+、Ollama（本地模型服务）。
安装 Ollama（本地模型支持）：
- 下载并安装 Ollama：官方安装包。
- 验证服务运行：
```
ollama serve  # 默认端口 11434
```
- 下载 DeepSeek 模型：
```
ollama pull deepseek-r1:7b
```

(二)、安装 Cherry Studio

方法 1：Docker 快速部署（推荐）

拉取镜像并启动容器：

docker run -d -p 8080:8080 \
  -v cherry-studio-data:/app/data \
  --name cherry-studio \
  --restart always \
  ghcr.io/cherry-ai/cherry-studio:latest

访问地址：http://localhost:8080

方法 2：源码安装（开发者适用）

克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/cherry-ai/cherry-studio.git
cd cherry-studio
pip install -r requirements.txt

启动服务：
```
python main.py  # 默认端口 8080
```

(三)、配置本地模型（Ollama）

添加 Ollama 服务：

进入 Cherry Studio 控制台，点击 模型管理 > 添加服务。

填写配置信息：

服务类型: Ollama
服务名称: DeepSeek-Local
API 地址: http://localhost:11434
模型名称: deepseek-r1:7b

测试模型连接：
- 在 模型测试 页面输入提示词（如 “你好”），查看响应是否正常。

(四)、配置云端 API

支持平台：

DeepSeek API、OpenAI、Google Gemini 等。

以 DeepSeek 为例：

服务类型: DeepSeek
服务名称: DeepSeek-Cloud
API Key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx  # 替换为实际 Key
模型名称: deepseek-r1

切换模型：
- 在对话界面左上角选择已配置的模型。

(五)、高级功能

提示词模板库：

使用预置模板（如代码生成、文案润色）或自定义模板：

[角色设定]
你是一名资深程序员，用 Python 解答问题，代码需包含详细注释。

文档处理：
- 上传 PDF/TXT 文件，通过对话界面提问实现内容解析。
- 支持多文档并行分析。
图像生成：
- 集成 Stable Diffusion，在创作页面输入提示词生成图片。
- 配置 SD 服务地址（需额外部署）。

(六)、常见问题解决

Ollama 模型加载失败：
- 检查模型名称是否与 Ollama 本地库一致（区分大小写）。
- 重启 Ollama 服务：ollama restart。

服务端口冲突：

修改 Cherry Studio 启动端口：

docker run -d -p 5000:8080 ...  # Docker 方式
python main.py --port 5000     # 源码方式

GPU 加速未生效：

确认 CUDA 版本与 PyTorch 匹配：

nvidia-smi  # 查看 GPU 状态
pip install torch==2.0.1+cu118  # 指定 CUDA 版本

(七)参考链接

Cherry Studio GitHub 仓库
Ollama 模型库
DeepSeek API 文档

五、Koboldcpp + SillyTavern（角色扮演专用前端）

说明：以下是 SillyTavern 的详细安装与配置教程，支持本地模型集成与角色扮演功能，
适用于 Windows/Linux/macOS 系统：
特点：支持角色卡加载、语音合成、互动代码嵌入，适合深度定制化需求。
部署步骤：
1. 下载GGUF格式的DeepSeek蒸馏模型（如 DeepSeek-R1-Distil-Qwen-7B）。
2. 使用Koboldcpp加载模型并启动本地服务。
3. 通过SillyTavern配置角色设定和世界观，实现沉浸式对话。
优势：适合二次元、文学创作等场景，支持破限功能（如绕过部分模型限制）。

(一)、环境准备

系统要求：
- 操作系统：Windows 10+/Linux（Ubuntu 20.04+）/macOS（M1/M2 兼容）。
- 依赖工具：
  - Node.js v18+：需安装 LTS 版本。
  - Git：用于克隆仓库。
  - Python 3.10+（可选，部分扩展功能需要）。
安装 Node.js：
- Windows：从 Node.js 官网下载安装包并运行。
- Linux：使用包管理器安装（如 Ubuntu：sudo apt install nodejs npm）。
- 验证安装：
```
node --version  # 应显示 v18+
```

(二)、安装 SillyTavern

方法 1：通过 Git 克隆（推荐）

克隆仓库至本地：

git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git
cd SillyTavern

安装依赖：
- Windows：双击运行 Start.bat，自动安装依赖并启动服务。
- Linux/macOS：执行启动脚本：
```
bash start.sh  # 或通过命令行手动安装：npm install
```

方法 2：ZIP 文件安装

从 GitHub Releases 下载压缩包并解压。
运行 Start.bat（Windows）或 start.sh（Linux/macOS）。

(三)、基本配置

修改配置文件：
- 打开 config.yaml，将 listen 地址改为 0.0.0.0/0 以允许外部访问：
```
server:
  listen: 0.0.0.0/0
  port: 8000
```
- 解决端口冲突：修改 port 值为非特权端口（如 8080）。
启动服务：
```
npm start  # 或运行 start.sh/start.bat
```
- 访问地址：http://localhost:8000（默认端口）。

(四)、连接后端模型

1. 连接 Ollama（本地模型）

启动 Ollama 服务：
```
ollama serve  # 默认端口 11434
```
在 SillyTavern 界面配置：
- 进入 设置 > API 连接，选择 Ollama。
- 输入 API 地址 http://localhost:11434，选择已下载的模型（如 deepseek-r1:7b）。

2. 连接 Koboldcpp（本地大模型）

下载并启动 Koboldcpp：

git clone https://github.com/LostRuins/koboldcpp.git
cd koboldcpp
python3 koboldcpp.py --model [模型路径].gguf

在 SillyTavern 中配置 API 地址为 http://localhost:5001。

(五)、高级功能配置

1. 文字转语音（TTS）

部署 GPT-SoVITS 服务：

git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git
pip install -r requirements.txt
python app.py --port 9880

在 SillyTavern 中设置 TTS 地址为 http://localhost:9880。

2. 群聊与角色扮演

导入角色卡（支持 .webp 或 .png 格式）。
启用 群聊模式：创建多机器人房间，配置角色互动规则。

(六)、常见问题解决

无法访问服务：
- 检查防火墙是否开放端口（如 8000）。
- 确保配置文件中的 listen 地址为 0.0.0.0/0。

依赖安装失败：

使用国内镜像加速：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

模型响应缓慢：
- 降低生成参数（如 max_tokens）或使用量化模型。

(七)、参考链接

SillyTavern GitHub 仓库
Ollama 模型库
Koboldcpp 部署指南

按此教程操作，即可快速部署 SillyTavern 并实现多模型交互与角色扮演功能。如有其他问题，可查阅官方文档或社区资源。

六、ChatGPT-Next-Web

(一) 前置条件

准备材料
- OpenAI API Key：从 OpenAI 官网获取
- Node.js v18+：前往 Node.js 官网安装
- Git 客户端：用于克隆仓库

(二) 安装步骤

# 1. 克隆项目仓库
git clone https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web.git
cd ChatGPT-Next-Web

# 2. 安装依赖（国内用户可切换镜像）
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install

# 3. 配置环境变量
新建 .env.local 文件并添加：
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx（你的API密钥）
CODE=访问密码（可选）

# 4. 启动项目
npm run dev

默认访问地址：http://localhost:3000

(三) 快速部署方案

方案一：Vercel 一键部署

1. 访问 GitHub 仓库点击 Fork
2. 在 Vercel 导入仓库时配置环境变量：
   - OPENAI_API_KEY
   - CODE（访问密码）
3. 点击 Deploy 完成部署

方案二：Docker 部署

docker run -d \\
  -p 3000:3000 \\
  -e OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxx" \\
  -e CODE="your_password" \\
  yidadaa/chatgpt-next-web

(四) 高级配置

自定义模型
修改 .env.local 文件添加：
CUSTOM_MODELS=+gpt-4,-gpt-3.5-turbo
HTTPS 支持
- 通过 Nginx 配置 SSL 证书
- 反向代理到本地 3000 端口
多语言切换
在界面右下角设置中选择中文/英文

(五) 常见问题

API 连接失败
检查 OPENAI_API_KEY 是否有效，或配置代理地址：
BASE_URL=https://api.openai-proxy.com/v1
端口冲突
启动时指定新端口：
PORT=8080 npm run dev
国内部署加速
使用 CDN 镜像：
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

(六)

应用场景

企业内部协作与共享

通过部署私有化服务，企业可为员工提供统一的 AI 工具，支持多种模型（如 GPT-3.5、GPT-4）的快速切换，满足不同岗位需求（如文案生成、代码辅助、数据分析）。
结合 API 密钥管理，可控制使用权限和成本，避免资源滥用。

教育领域辅助学习

支持学生和教师进行多语言翻译、论文润色、编程问题解答等，内置的预制角色（如“学术助手”）可快速适配学习场景。
提供流式响应和上下文压缩功能，适合长对话学习场景。

商业变现与客户服务

通过搭建付费 GPT 网站，向用户提供按需服务（如问答、内容生成），并销售 API 密钥或订阅服务，形成商业模式。
支持多语言界面和本地化部署，适合跨境客户服务或全球化业务。

个人开发者与创作者工具

提供轻量级客户端（约 5MB），支持跨平台使用，适合个人开发者快速集成 AI 能力到本地应用中。
创作者可利用其 Markdown 渲染和角色定制功能，生成结构化内容（如技术文档、小说大纲）。

多语言支持与全球化应用

支持 11 种语言界面，结合多语言模型（如 Gemini Pro），可服务于跨境电商翻译、多语言客服等场景。

优点

部署便捷与低成本

支持 Vercel 一键部署或 Docker 快速安装，无需服务器资源，适合技术新手。
通过绑定域名和 CDN 加速，国内访问稳定性高，部署成本近乎为零。

交互体验优化

界面设计简洁美观，响应速度快（首屏加载约 100KB），支持深色模式和 PWA 离线使用。
流式响应与上下文自动压缩技术，提升长对话流畅度。

功能多样性与可扩展性

支持多模型切换（GPT-3.5/4、Gemini）、API 代理配置和自定义角色模板，灵活适配不同需求。
开源特性允许开发者二次开发，例如修改界面文字、集成私有模型。

隐私与数据安全

数据默认存储在用户本地浏览器，避免云端泄露风险。

缺点

依赖外部 API 与模型限制

需依赖 OpenAI 或其他第三方 API，若服务不稳定或区域受限，可能影响使用体验。
模型本身的“幻觉问题”（生成虚假信息）和实时数据缺失，导致回答可能不准确。

配置复杂度

高级功能（如多语言模型集成、HTTPS 反向代理）需要一定的技术背景，普通用户可能难以独立完成。

功能局限性

缺乏原生图片识别、文件上传等扩展功能，需依赖外部插件或二次开发。
模型推理速度受 API 性能限制，高并发场景下可能延迟较高。

安全风险

若未设置访问密码（CODE 参数），公网部署可能导致 API 密钥被滥用。

总结

ChatGPT-Next-Web 凭借其低成本部署、优雅的交互设计和高度可定制性，成为企业和个人快速搭建私有化 AI 服务的优选工具。
然而，其依赖外部 API 的局限性及模型本身的缺陷（如幻觉问题），仍需结合具体场景权衡使用。未来，随着多模态模型和本地化推理技术的进步，
此类工具的应用潜力将进一步释放

七、第三方API客户端（无GPU替代方案）

适用场景：本地硬件不足时，通过第三方API服务调用DeepSeek。
推荐平台：
- 硅基流动：提供免费额度，注册后获取API Key，配置到Cherry Studio等客户端。
- 其他免费API：部分平台提供短期免费服务，但需注意时效性和稳定性。
注意事项：依赖网络，响应速度和功能可能弱于本地部署。

八、选择建议

综合引用

优先本地部署：若硬件达标（如NVIDIA显卡+显存≥6GB），推荐 Open WebUI 或 Chatbox AI，兼顾易用性与隐私安全。
角色扮演/创意场景：选择 Koboldcpp + SillyTavern，扩展性强。
轻量级/无GPU用户：使用 第三方API客户端，但需关注成本与网络稳定性。

对比

工具名称	优点	缺点	使用场景
OpenWebUI	- 开源且免费 - 支持多种模型（如GPT、Llama等） - 高度可定制化	- 需要一定的技术背景进行配置 - 依赖外部模型服务（如Ollama）	- 开发者或技术爱好者 - 需要高度定制化界面的用户
ChatboxAI	- 界面简洁易用 - 支持多平台（Windows、macOS、Linux） - 免费	- 功能相对基础 - 不支持高级定制化	- 普通用户或初学者 - 需要快速上手的聊天工具
CherryStudio	- 提供丰富的API支持 - 支持多模型集成 - 商业支持	- 需要付费订阅 - 配置复杂，适合企业用户	- 企业级应用 - 需要集成多种AI模型的场景
SillyTavern	- 专注于角色扮演和娱乐场景 - 社区活跃，插件丰富 - 免费开源	- 功能单一，不适合严肃场景 - 需要一定的技术背景进行配置	- 角色扮演爱好者 - 娱乐和创意写作场景

总结

Open WebUI : 适合技术背景较强的用户，尤其是需要高度定制化的场景。
Chatbox AI 适合普通用户，尤其是需要快速上手的简单聊天工具。
Cherry Studio 适合企业用户，尤其是需要多模型集成和商业支持的场景。
SillyTavern 适合角色扮演和娱乐场景，尤其是社区驱动的创意应用。

DeepSeek05-大模型WebUI

一、说明：

二、Open WebUI 安装配置教程

（一）Open WebUI（基于Docker部署）

A. 环境准备

B. 安装 Open WebUI

C. 访问 Open WebUI

D. 配置模型（以 Ollama 为例）

E. 使用 Open WebUI

F. 常见问题

G. 参考链接

（二）Open WebUI（基于Docker部署）

A、环境准备

B、安装 Open WebUI

步骤 1：克隆源码与配置环境

步骤 2：构建前端

步骤 3：配置后端

C、启动 Open WebUI

D、常见问题解决

E、进阶配置

F、参考链接

三、Chatbox AI（Ollama + 图形化客户端）

(一)、环境准备

(二)、安装 Chatbox AI

方法 A：直接下载客户端（推荐）

方法 B：源码编译（开发者适用）

(三)、配置本地模型（Ollama）

(四)、配置云端 API（可选）

(五)、高级功能

(六)、常见问题解决

(七)参考链接

四、Cherry Studio（多模型集成客户端）

(一)、环境准备

(二)、安装 Cherry Studio

方法 1：Docker 快速部署（推荐）

方法 2：源码安装（开发者适用）

(三)、配置本地模型（Ollama）

(四)、配置云端 API

(五)、高级功能

(六)、常见问题解决

(七)参考链接

五、Koboldcpp + SillyTavern（角色扮演专用前端）

(一)、环境准备

(二)、安装 SillyTavern

方法 1：通过 Git 克隆（推荐）

方法 2：ZIP 文件安装

(三)、基本配置

(四)、连接后端模型

1. 连接 Ollama（本地模型）

2. 连接 Koboldcpp（本地大模型）

(五)、高级功能配置

1. 文字转语音（TTS）

2. 群聊与角色扮演

(六)、常见问题解决

(七)、参考链接

六、ChatGPT-Next-Web

(一) 前置条件

(二) 安装步骤

(三) 快速部署方案

方案一：Vercel 一键部署

方案二：Docker 部署

(四) 高级配置

(五) 常见问题

(六)

应用场景

优点

缺点

总结

七、第三方API客户端（无GPU替代方案）

八、选择建议

综合引用

对比

总结

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