无论是希望将AI大模型集成到业务流程中，还是寻求企业客户服务自动化，亦或者是希望创建一个强大的个人学习工具。可能都需要考虑数据安全、灵活度以及更具有可控性的使用和开发基础。值得考虑的一个方案是：将大模型（LLM）私有化并且创建一个好用的LLM WebUI系统。

下面，我们推荐7个出色的开源LLM WebUI 系统。

01.Open WebUI（Ollama WebUI）

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

Star：45.7K

开发语言：Python、TypeScript\Svelte

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的WebUI，旨在完全离线操作。它支持包括Ollama和OpenAI在内的各种LLM运行容器或者API。

产品特点：

• 直观的界面：受ChatGPT启发的用户友好型聊天

• 响应式设计：在桌面和移动的上实现流畅的性能

• 轻松安装：使用Docker/Kubernetes轻松安装

• 主题定制：个性化与多个主题

• 高亮：增强代码的可读性

• Markdown LaTeX支持：全面的格式选项

• 本地RAG集成：使用#命令访问聊天文档

• RAG嵌入模型支持：选择嵌入模型（Ollama/OpenAI）

• Web浏览：使用#命令集成网站

• 提示预设：使用/命令快速访问

• RLHF注释：人工反馈的速率消息

• 会话标记：对聊天进行分类，以便于参考

• 模型管理：下载、删除和更新模型

• GGUF文件上传：从GGUF文件创建Ollama模型

• 多模型支持：切换模型以获得不同的响应

• 多模式支持：包括图像交互

• 模型文件生成器：自定义角色和代理

• 多模型对话：同时利用多个模型

• 协作聊天：使用@ command分组模型对话

• 本地聊天共享：在用户之间共享聊天链接

• Regeneration聊天历史：访问所有过去的互动

• 存档导入/导出聊天：组织和传输聊天数据

• 语音输入：自动发送语音输入

• 可配置的TTS端点：自定义文本到语音

• 高级参数控制：调节温度，系统提示

• 映像生成集成：本地API和DALL-E选项

• OpenAI API支持多种API：灵活集成

• API密钥生成：简化OpenAI库使用

• 外部Ollama服务器连接：连接远程实例

• Ollama负载平衡：分发请求以提高可靠性

• 多用户管理：用于用户监督的管理面板

• Webhook集成：新注册的实时通知

• 模型白名单：用户的受控访问

• 可信电子邮件身份验证：增强的安全层

• RBAC：基于角色的受限权限访问

• 后端反向代理：安全的后端通信

• 多语言支持：i18n国际化

• 持续更新：定期的新功能和改进

02.Text Generation Webui

https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

Star：40.5K

开发语言：Python

这是一个基于Gradio的Web UI，用于大语言模型的Web层。

产品特性：

• 在一个UI以及API中支持多个文本生成的后端，包括：Transformers、llama.cpp、ExLlamaV2、TensorRT-LLM、AutoGPTQ、AutoAWQ、HQQ、 AQLMare等

• 兼容OpenAI的API。

• 使用Jinja2模板自动提示格式化。

• 三种聊天模式：instruct、chat-instruct、chat，其中chat-instruct有自动提示模板。

• 可在“聊天记录”菜单之间的对话快速切换。

• 在默认、笔记本选项卡中生成自由格式的文本，而不限于聊天回合。

• 拥有多个采样参数和生成选项，用于支持复杂的文本生成控制。

• 在UI中轻松切换不同型号，无需重新启动。

• 简单的LoRA微调工具。

• 安装在一个独立的installer_files目录中，不会影响系统环境。

• 扩展支持，提供许多内置的或者用户贡献的扩展。

03.Anything LLM

https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

Star：26.5K

开发语言：JavaScript

AnythingLLM是一个多功能的全栈AI应用程序，可以在与大型语言模型（LLM）聊天期间引用自己的文档或内容作为上下文数据。它专为易用性而设计，提供了一个高度可配置的多用户环境。用户可以选择集成商业的或者开源的LLM，选择向量数据库，并管理访问权限。

该应用程序将文档组织到“工作区”中，这些工作区是容器化的单元，可以在不同的线程之间保持上下文的隔离。

工作区可以共享文档，但也能够为一些重点对话维护隔离的上下文。AnythingLLM可运行在Mac、Windows或者Linux桌面系统上，支持本地或远程执行，使其成为构建自定义、私人ChatGPT的强大工具。

产品特征

• 支持AI Agent定义

• 支持多种模型（包括封闭和开源LLM！）

• 支持多用户实例和Docker版本

• 可在工作空间内安装代理（浏览网页、运行代码等）

• 提供适用于嵌入网站的聊天组件

• 支持多种文档类型（PDF，TXT，DOCX等）

• 简单的聊天用户界面、拖放功能和明确的使用指南。

• 支持100%云部署。

• 可以与所有流行的闭源和开源LLM提供商对接。

• 与其他聊天界面相比，可以用于管理非常大的文档。

• 提供用于自定义集成的API

04.LibreChat

https://github.com/danny-avila/LibreChat

Star：18.9K

开发语言：TypeScript、JavaScript

LibreChat可以作为ChatGPT的私人替代品，在您自己的服务器上运行。

产品特征

• 支持与ChatGPT匹配的UI，包括Dark模式、Streaming和最新更新

• 智能选型：Anthropic（Claude），AWS Bedrock，OpenAI，Azure OpenAI，BingAI，ChatGPT，Google Vertex AI，插件，助手API（包括Azure助手）

• 两者兼容远程和本地AI服务：Groq、Ollama、Cohere、Mistral AI、Apple MLX、koboldcpp、OpenRouter、together.ai、Perplexity、ShuttleAI等

• 生成式UI，代码工件：在聊天中创建React、HTML代码和Mermaid图表

• 创建、保存和共享自定义预设

• 在AI端点和预设之间切换，聊天中

• 使用对话分支编辑、重新提交和继续消息

• 用于高级上下文控制的会话

• 多模式聊天：

• 可通过OpenAI Assistant API️

• 非OpenAI代理在积极开发中

• 使用Claude 3、GPT-4（包括gpt-4o和gpt-4o-mini）和Gemini Vision软件上传和分析图像

• 使用自定义端点，OpenAI，Azure，Anthropic，Google与文件聊天。?️

• 具有文件、代码解释器、工具和API操作的高级代理?

• 多语言用户界面：

• English，中文，Deutsch，Español，Français，意大利语，Polski，巴西葡萄牙语，

• Русский, 日本語, Svenska, 한국어, Tiếng Việt, 繁體中文, العربية, Türkçe, Nederlands, עברית

• 可定制的下拉界面：适应高级用户和新手

• 验证您的电子邮件以确保安全访问

• 语音到文本和文本到语音的魔术免提聊天

• 自动发送和播放音频

• 支持OpenAI、Azure OpenAI和Elevenlabs

• 从LibreChat，ChatGPT，Chatbot UI导入对话

• 导出对话为截图，markdown，文本，json

• 搜索所有消息/对话

• 插件，包括Web访问、使用DALL-E-3生成图像等

• 使用审核和令牌支出工具的多用户安全身份验证

• ️配置代理，反向代理，Docker，和许多部署选项：完全本地使用或部署在云上

05.Web LLM

https://github.com/mlc-ai/web-llm

Star：13.6K

开发语言：TypeScript

WebLLM是一个高性能的浏览器内LLM推理引擎，通过硬件加速将语言模型推理直接带到Web浏览器上。一切都在浏览器内运行，没有服务器支持，并通过WebGPU加速。WebLLM完全兼容OpenAI API。也就是说，可以在本地任何开源模型上使用相同的OpenAI API，其功能包括流式传输，JSON模式，函数调用（function-calling，简写）等。

产品特征：

• 浏览器内推理：WebLLM是一个高性能的浏览器内语言模型推理引擎，它利用WebGPU进行硬件加速，直接在Web浏览器内实现强大的LLM操作，而无需服务器端处理。

• 兼容OpenAI API：使用OpenAI API将您的应用与WebLLM无缝集成，并提供流、JSON模式、logit级别控制、种子等功能。

• 结构化JSON生成：WebLLM支持最先进的JSON模式结构化生成，在模型库的WebAssembly部分实现，以获得最佳性能。检查HuggingFace上的WebLLM JSON Playground，尝试使用自定义JSON模式生成JSON输出。

• 丰富的模型支持：WebLLM支持一系列原生大模型，包括：Llama 3，Phi 3，Gemma，Mistral，Qwen（通义问）等，使其成为各种AI任务的通用工具。有关完整的支持型号列表，请选中模型。

• 自定义模型集成：轻松集成和部署MLC格式的自定义模型，使您能够根据特定需求和场景调整WebLLM，增强模型部署的灵活性。

• 即插即用集成：使用NPM和Yarn等包管理器或直接通过CDN将WebLLM轻松集成到您的项目中，并提供全面的示例和用于连接UI组件的模块化设计。

• 流式传输与实时交互：支持流式聊天完成，允许实时输出生成，增强了聊天机器人和虚拟助手等交互式应用程序。

• 支持Web Worker& Service Worker：通过将计算卸载到独立的工作线程或服务工作线程，优化UI性能并有效管理模型的生命周期。

• 支持Chrome扩展：使用WebLLM通过自定义Chrome扩展程序扩展Web浏览器的功能，并提供构建基本和高级扩展程序的示例。

06.OpenLLM

https://github.com/bentoml/OpenLLM

Star：10K

开发语言：Python

OpenLLM是一个可以在云中运行开源大语言模型（LLM）的工具，如：Llama，Qwen和Phi等，也可以兼容OpenAI的API接入。它支持使用Docker、Kubernetes和BentoCloud简化模型的部署过程。

OpenLLM支持多种模型，并提供友好的用户界面，提供内置的聊天UI。它还可以与BentoML集成，用于企业级AI推理和部署。此外，用户可以将模型贡献到其存储库中，或者在自己的基础设施上部署自定义模型。

使用以下命令进行安装：

pip install openllm  # or pip3 install openllm  
openllm hello

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07.LoLLMs

https://github.com/ParisNeo/lollms-webui

Star：4.3K

开发语言：JavaScript/Vue 、Python

LoLLMS WebUI（Lord of Large Language Multimodal Systems）是一个多功能一体化平台，可访问各种任务类型的AI模型，例如：写作、编码、图像生成、音乐创作等。它支持500多个专家模型和2500个跨不同领域的微调模型。

用户可以选择根据特定需求量身定制的模型，无论是编码帮助、医疗建议、法律的指导、创意故事还是娱乐。

该平台的设计考虑到了易用性，提供了一个友好的用户界面，具有明亮和暗黑模式。LoLLMS可以用于实现增强电子邮件、代码调试、解决问题，甚至提供如笑声机器人、创意故事生成器、和个性化音乐生成之类的有趣功能。

它将生产力工具和娱乐结合在一个界面中，使其成为满足各种专业需求的多功能工具。

产品特征

• 为您的任务选择您喜欢模型和个性化配置

• 增强您的电子邮件、论文、代码调试、思想组织等

• 探索各种功能，如：搜索、数据组织、图像生成和音乐生成

• 易于使用的用户界面，具有亮暗模式选项

• 与GitHub存储库集成，便于访问

• 可自定义向导信息

• 生成的答案的拇指向上/向下评级

• 复制、编辑和删除邮件

• 用于讨论的本地数据库存储

• 搜索、导出和删除多个讨论

• 支持基于稳定扩散的图像/视频生成

• 支持基于musicgen的音乐生成

• 通过Lollms节点和花瓣支持多代对等网络。

• 支持Docker、conda和手动虚拟环境设置

• 支持LM Studio作为后端

• 支持Ollama作为后端

• 支持vllm作为后端

• 支持根据任务快速路由到对应的模型

如何学习AI大模型 ？

“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，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。【保证100%免费】?

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对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

?1.大模型入门学习思维导图?

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

?2.AGI大模型配套视频?

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

?3.大模型实际应用报告合集?

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

?4.大模型落地应用案例PPT?

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

?5.大模型经典学习电子书?

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

?6.大模型面试题&答案?

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

?学会后的收获：?
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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