自建 AI 对话（Open WebUI）

它是什么

Open WebUI v0.12.0，跑在我家 .223 上的一个 Docker 容器，提供 ChatGPT 式的网页界面：多会话、长对话、上传文件都有。它本身不含模型，模型来自我填进去的 API——现在接的是 DeepSeek 官方，两个模型 deepseek-flash 和 deepseek-v4-pro。

为什么自己做

第三方客户端是「我 → 它家服务器 → API」多一跳，长对话容易被限流卡住。自建之后是「我 → 家里 .223 → API」直连，流式渲染在本地，历史会话存在自己机器上，长对话不会因为别人的服务端限流而卡。这是这个项目最实际的价值。

现在的状态

公网入口 https://chat.xiejun-server.top/ ，走 Let's Encrypt 证书、自动续期，手机电脑都能开；局域网 http://192.168.50.223:3080/ 也一样用。用独立子域名而不是子目录，是因为它的前端资源全是绝对路径，官方不支持子目录部署。手机「添加到主屏幕」就是 PWA，接近原生 App 的体验。注册已关闭，只有我和家人两个账号，各用各的 Key，日常在跑。

功能

• Docker 部署 Open WebUI v0.12.0，数据落在 /opt/open-webui/data，容器 restart unless-stopped
• 独立子域名加 NPM 反代，带 WebSocket 与 proxy_buffering off，流式输出不卡
• 已接入 DeepSeek 官方 API，两个模型实测流式对话与解题正常
• 自定义 PWA 清单与 Service Worker，安卓/iPhone 加到主屏幕即成 App
• 全局连接加模型访问授权，管理员与家人各用各的 Key
• 对外提供 OpenAI 兼容接口，可接第三方手机客户端

技术栈

使用 / 部署教程

一、准备

一台 Linux 机器，装好 Docker；一个能解析到入口 IP 的子域名（我用的是 chat 子域）。

二、拉镜像

直连 ghcr.io 拉 6.37GB 极慢，用南大镜像：

docker pull ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main
docker tag ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main ghcr.io/open-webui/open-webui:main

三、启动容器

把环境变量写进 deploy.sh 里，关键几项：

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com     # 容器内访问不了 huggingface，必须换镜像源
WEBUI_URL=https://chat.example.com
WEBUI_ADMIN_EMAIL=you@example.com
WEBUI_ADMIN_PASSWORD=<自己设一个强密码>
ENABLE_API_KEYS=True

端口映射 3080:8080，数据卷挂到 /opt/open-webui/data，重启策略 unless-stopped。首次启动会自动创建管理员账号并关闭注册，不用手工点注册。

四、反代

在 NPM 建一个 proxy host，转发到 内网IP:3080，要点有三个：开启 WebSocket、proxy_buffering off（流式输出必需）、80 端口留给 ACME 挑战并跳 HTTPS。不要试图挂在 /ai/ 这类子目录下，会和主站的 /static/、/assets/ 打架。

五、接模型

登录后进「设置 → 管理员 → 连接」，填服务商地址（如 https://api.deepseek.com/v1）和 Key，保存后模型列表里就能选。注意 v0.12.0 的接口路径变了，写脚本要用 POST /openai/config/update。

六、验证

curl -s localhost:3080/api/version
docker logs --tail 50 open-webui

再用公网地址登录，发一句长问题看流式是否顺滑，就基本确认没问题了。