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사용자 역할 및 개인정보 보호에 관한 중요한 참고사항:

• 관리자 생성: Open WebUI에서 처음 생성된 계정은 관리자 권한을 얻어 사용자 관리 및 시스템 설정을 제어합니다.
• 사용자 등록: 후속 가입은 대기 상태로 시작되며 관리자의 승인이 필요합니다.
• 개인정보 및 데이터 보안: 로그인 정보를 포함한 모든 데이터는 기기에 로컬로 저장됩니다. Open WebUI는 엄격한 기밀성과 외부 요청 없음을 통해 향상된 개인정보 보호 및 보안을 보장합니다.
  • 모든 모델은 기본적으로 비공개입니다. 모델은 그룹을 통해 공유하거나 공개적으로 만들어야 합니다. 모델이 그룹에 할당되면 해당 그룹의 구성원만 모델을 볼 수 있습니다. 모델이 공개되면 인스턴스의 모든 사람이 볼 수 있습니다.

아래에서 선호하는 설치 방법을 선택하세요:

• Docker: 대부분의 사용자에게 공식적으로 지원되고 권장됨
• Python: 리소스가 낮은 환경이나 수동 설정을 원하는 사용자에게 적합
• Kubernetes: 확장 및 오케스트레이션이 필요한 엔터프라이즈 배포에 이상적

Docker

Docker

Docker로 빠르게 시작하기 🐳

다음 단계에 따라 Docker를 사용하여 Open WebUI를 설치하십시오.

단계 1: Open WebUI 이미지 가져오기

GitHub 컨테이너 레지스트리에서 최신 Open WebUI Docker 이미지를 가져오십시오.

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

단계 2: 컨테이너 실행

기본 설정으로 컨테이너를 실행하십시오. 이 명령은 지속적인 데이터 저장을 보장하기 위해 볼륨 매핑을 포함합니다.

docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

중요한 플래그

• 볼륨 매핑 (-v open-webui:/app/backend/data): 데이터의 지속적인 저장을 보장합니다. 컨테이너 재시작 시 데이터 손실을 방지합니다.
• 포트 매핑 (-p 3000:8080): 로컬 머신의 3000번 포트에서 WebUI를 노출합니다.

GPU 지원 사용

Nvidia GPU 지원을 위해 docker run 명령에 --gpus all을 추가하십시오:

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

단일 사용자 모드 (로그인 비활성화)

단일 사용자 설정을 위해 로그인 페이지를 건너뛰려면 WEBUI_AUTH 환경 변수를 False로 설정하십시오:

docker run -d -p 3000:8080 -e WEBUI_AUTH=False -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

경고

이 변경 후 단일 사용자 모드와 다중 계정 모드 사이를 전환할 수 없습니다.

고급 설정: 다른 서버의 Ollama에 연결하기

Open WebUI를 다른 호스트에 위치한 Ollama 서버에 연결하려면 OLLAMA_BASE_URL 환경 변수를 추가하십시오:

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

WebUI에 접속하기

컨테이너가 실행 중일 때 Open WebUI에 접속하려면 다음 URL로 이동하십시오:

http://localhost:3000

각 Docker 플래그에 대한 자세한 도움말은 Dockers 문서를 참조하십시오.

업데이트 중

로컬 Docker 설치를 최신 버전으로 업데이트하려면 Watchtower를 사용하거나 컨테이너를 수동으로 업데이트할 수 있습니다.

옵션 1: Watchtower 사용

Watchtower를 사용하면 업데이트 프로세스를 자동화할 수 있습니다:

docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --run-once open-webui

(open-webui를 컨테이너 이름과 다르다면 해당 이름으로 교체하세요.)

옵션 2: 수동 업데이트

1. 현재 컨테이너를 중지하고 제거합니다:

   docker rm -f open-webui

2. 최신 버전을 가져옵니다:

   docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

3. 컨테이너를 다시 시작합니다:

   docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

이 두 가지 방법으로 Docker 인스턴스를 최신 빌드로 업데이트하고 실행할 수 있습니다.

Docker Compose

Docker Compose 설정

Docker Compose를 사용하면 다중 컨테이너 Docker 애플리케이션 관리를 간소화할 수 있습니다.

Docker가 설치되어 있지 않다면 Docker 설치 튜토리얼을 참고하세요.

Docker Compose는 추가 패키지 docker-compose-v2가 필요합니다.

경고: 오래된 Docker Compose 튜토리얼은 버전 1 구문을 참조할 수 있으며, docker-compose build처럼 하이픈을 사용하는 명령을 포함합니다. 버전 2 구문을 사용하는지 확인하세요. 예: docker compose build (하이픈 대신 공백 사용).

예제 docker-compose.yml

다음은 Docker Compose를 이용하여 Open WebUI를 설정하기 위한 예제 구성 파일입니다:

version: 3
services:
  openwebui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    ports:
      - "3000:8080"
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
volumes:
  open-webui:

서비스 시작하기

서비스를 시작하려면 다음 명령을 실행하세요:

docker compose up -d

도움말 스크립트

run-compose.sh라는 유용한 도움말 스크립트가 코드베이스에 포함되어 있습니다. 이 스크립트는 배포에 포함할 Docker Compose 파일을 선택하는 데 도움을 주어 설정 프로세스를 간소화합니다.

---

참고: Nvidia GPU 지원을 위해 이미지를 ghcr.io/open-webui/open-webui:main에서 ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda로 변경하고, docker-compose.yml 파일에 서비스 정의에 다음을 추가하세요:

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - driver: nvidia
          count: all
          capabilities: [gpu]

이 설정은 애플리케이션이 GPU 리소스를 사용할 수 있을 때 이를 활용할 수 있도록 보장합니다.

Podman

Podman 사용하기

Podman은 OCI 컨테이너를 개발, 관리 및 실행하기 위한 데몬리스 컨테이너 엔진입니다.

기본 명령어

• 컨테이너 실행:

  podman run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

• 실행 중인 컨테이너 목록 보기:

  podman ps

Podman 네트워킹

네트워킹 문제가 발생하면 slirp4netns를 사용하여 포드의 네트워크 설정을 조정하여 컨테이너가 컴퓨터의 포트에 접근할 수 있도록 합니다.

slirp4netns 설치를 확인하고 이전에 존재하는 컨테이너를 podman rm을 사용하여 제거한 후 새 컨테이너를 시작합니다.

  podman run -d --network=slirp4netns:allow_host_loopback=true --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

컴퓨터에서 Ollama를 사용하고 있다면(컨테이너 내부에서 실행하지 않는 경우),

open-webui 내부로 이동한 후, Settings > Admin Settings > Connections로 이동하여 새로운 Ollama API 연결을 http://10.0.2.2:[OLLAMA PORT]에 생성합니다. 기본적으로 Ollama 포트는 11434입니다.

Podman 문서를 참조하여 고급 설정을 확인하세요.

Docker Swarm

Docker Swarm

이 설치 방법은 Docker Swarm에 대한 지식이 필요하며, 스택 파일을 사용해 Docker Swarm에서 3개의 개별 컨테이너를 서비스로 배포합니다.

이 방법은 ChromaDB, Ollama, OpenWebUI의 격리된 컨테이너를 포함합니다. 추가적으로 설정을 더 잘 이해하기 위한 미리 채워진 환경 변수가 제공됩니다.

하드웨어 설정에 따라 적합한 명령을 선택하세요:

• 시작 전 준비사항:

  호스트에서 볼륨을 위한 디렉토리를 생성해야 하거나 사용자 지정 위치 또는 볼륨을 지정할 수 있습니다.

  현재 예시는 docker-stack.yaml과 동일한 디렉토리 내의 격리된 디렉토리 data를 사용합니다.

  • 예를 들어:

    mkdir -p data/open-webui data/chromadb data/ollama

• GPU 지원 사용:

  Docker-stack.yaml

  version: '3.9'
  
  services:
    openWebUI:
      image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
      depends_on:
          - chromadb
          - ollama
      volumes:
        - ./data/open-webui:/app/backend/data
      environment:
        DATA_DIR: /app/backend/data 
        OLLAMA_BASE_URLS: http://ollama:11434
        CHROMA_HTTP_PORT: 8000
        CHROMA_HTTP_HOST: chromadb
        CHROMA_TENANT: default_tenant
        VECTOR_DB: chroma
        WEBUI_NAME: Awesome ChatBot
        CORS_ALLOW_ORIGIN: "*" # 현재 기본값이며, 라이브 환경에서는 변경 필요
        RAG_EMBEDDING_ENGINE: ollama
        RAG_EMBEDDING_MODEL: nomic-embed-text-v1.5
        RAG_EMBEDDING_MODEL_TRUST_REMOTE_CODE: "True"
      ports:
        - target: 8080
          published: 8080
          mode: overlay
      deploy:
        replicas: 1
        restart_policy:
          condition: any
          delay: 5s
          max_attempts: 3
  
    chromadb:
      hostname: chromadb
      image: chromadb/chroma:0.5.15
      volumes:
        - ./data/chromadb:/chroma/chroma
      environment:
        - IS_PERSISTENT=TRUE
        - ALLOW_RESET=TRUE
        - PERSIST_DIRECTORY=/chroma/chroma
      ports: 
        - target: 8000
          published: 8000
          mode: overlay
      deploy:
        replicas: 1
        restart_policy:
          condition: any
          delay: 5s
          max_attempts: 3
      healthcheck: 
        test: ["CMD-SHELL", "curl localhost:8000/api/v1/heartbeat || exit 1"]
        interval: 10s
        retries: 2
        start_period: 5s
        timeout: 10s
  
    ollama:
      image: ollama/ollama:latest
      hostname: ollama
      ports:
        - target: 11434
          published: 11434
          mode: overlay
      deploy:
        resources:
          reservations:
            generic_resources:
              - discrete_resource_spec:
                  kind: "NVIDIA-GPU"
                  value: 0
        replicas: 1
        restart_policy:
          condition: any
          delay: 5s
          max_attempts: 3
      volumes:
        - ./data/ollama:/root/.ollama
  

  • 추가 요구 사항:

    1. CUDA가 활성화되어 있는지 확인하세요. OS 및 GPU 지침을 따르세요.
    2. Docker GPU 지원을 활성화하세요. Nvidia Container Toolkit를 참조하세요.
    3. Docker Swarm에서 GPU를 사용하는 설정 방법을 따라 설정하세요.
    • /etc/nvidia-container-runtime/config.toml에서 GPU Resource 를 활성화하고 swarm-resource = "DOCKER_RESOURCE_GPU"를 주석 해제하여 GPU 리소스 광고를 활성화합니다. 각 노드에서 이러한 파일을 업데이트한 후 Docker 데몬을 다시 시작해야 합니다.

• CPU 지원 사용:

  docker-stack.yaml 내 Ollama 서비스를 수정하고 generic_resources:에 대한 줄을 제거하세요.

      ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    hostname: ollama
    ports:
      - target: 11434
        published: 11434
        mode: overlay
    deploy:
      replicas: 1
      restart_policy:
        condition: any
        delay: 5s
        max_attempts: 3
    volumes:
      - ./data/ollama:/root/.ollama

• Docker 스택 배포:

  docker stack deploy -c docker-stack.yaml -d super-awesome-ai

Python

uv

uv를 사용한 설치

uv 런타임 관리자는 Open WebUI와 같은 애플리케이션을 위한 원활한 파이썬 환경 관리를 보장합니다. 아래의 단계를 따라 시작하세요:

1. uv 설치

운영 체제에 맞는 설치 명령을 선택하세요:

• macOS/Linux:

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

• Windows:

  powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. Open WebUI 실행

uv가 설치된 후 Open WebUI 실행은 간단합니다. 데이터 손실을 방지하기 위해 DATA_DIR 환경 변수를 설정하고 아래 명령을 사용하세요. 각 플랫폼에 대한 예제 경로는 다음과 같습니다:

• macOS/Linux:

  DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

• Windows (PowerShell):

  $env:DATA_DIR="C:\open-webui\data"; uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

Python으로 업데이트하기

pip을 사용하여 로컬에 설치된 Open-WebUI 패키지를 최신 버전으로 업데이트하려면 다음 간단한 단계를 따르세요:

pip install -U open-webui

-U (또는 --upgrade) 플래그는 pip이 패키지를 최신 사용 가능한 버전으로 업그레이드하도록 보장합니다.

이것으로 끝입니다! Open-WebUI 패키지가 이제 업데이트되어 사용할 준비가 되었습니다.

Conda

Conda로 설치하기

1. Conda 환경 생성:

   conda create -n open-webui python=3.11

2. 환경 활성화:

   conda activate open-webui

3. Open WebUI 설치:

   pip install open-webui

4. 서버 시작:

   open-webui serve

Python으로 업데이트하기

pip을 사용하여 로컬에 설치된 Open-WebUI 패키지를 최신 버전으로 업데이트하려면 다음 간단한 단계를 따르세요:

pip install -U open-webui

-U (또는 --upgrade) 플래그는 pip이 패키지를 최신 사용 가능한 버전으로 업그레이드하도록 보장합니다.

이것으로 끝입니다! Open-WebUI 패키지가 이제 업데이트되어 사용할 준비가 되었습니다.

Venv

가상 환경 사용하기

venv를 사용하여 Python의 격리된 환경을 생성합니다.

단계

1. 가상 환경 생성:

   python3 -m venv venv

2. 가상 환경 활성화:

   • Linux/macOS에서:

     source venv/bin/activate

   • Windows에서:

     venv\Scripts\activate

3. Open WebUI 설치:

   pip install open-webui

4. 서버 시작:

   open-webui serve

Python으로 업데이트하기

pip을 사용하여 로컬에 설치된 Open-WebUI 패키지를 최신 버전으로 업데이트하려면 다음 간단한 단계를 따르세요:

pip install -U open-webui

-U (또는 --upgrade) 플래그는 pip이 패키지를 최신 사용 가능한 버전으로 업그레이드하도록 보장합니다.

이것으로 끝입니다! Open-WebUI 패키지가 이제 업데이트되어 사용할 준비가 되었습니다.

Development

개발 환경 설정

기여를 원하는 개발자는 고급 주제의 개발 가이드를 확인하세요.

Kubernetes

Helm

Kubernetes용 Helm 설정

Helm은 Kubernetes 애플리케이션 관리를 도와줍니다.

사전 준비

• Kubernetes 클러스터가 설정되어 있어야 합니다.
• Helm이 설치되어 있어야 합니다.

단계

1. Open WebUI Helm 저장소 추가:

   helm repo add open-webui https://open-webui.github.io/helm-charts
   helm repo update

2. Open WebUI 차트 설치:

   helm install openwebui open-webui/open-webui

3. 설치 확인:

   kubectl get pods

경고

Open WebUI를 여러 노드/팟/작업자로 구성된 클러스터 환경에서 확장하려면 NoSQL 키-값 데이터베이스를 설정해야 합니다. 환경 변수 몇 가지를 모든 서비스 인스턴스에서 동일한 값으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 일관성 문제, 잘못된 세션 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다!

WebUI에 액세스

클러스터 외부에서 Open WebUI에 액세스하려면 포트 포워딩 또는 로드 밸런싱을 설정하십시오.

Kustomize

Kubernetes를 위한 Kustomize 설정

Kustomize를 사용하면 Kubernetes YAML 설정을 사용자 정의할 수 있습니다.

사전 준비

• Kubernetes 클러스터가 설정되어 있어야 합니다.
• Kustomize가 설치되어 있어야 합니다.

단계

1. Open WebUI Manifest 클론:

   git clone https://github.com/open-webui/k8s-manifests.git
   cd k8s-manifests

2. Manifests 적용:

   kubectl apply -k .

3. 설치 확인:

   kubectl get pods

경고

Open WebUI를 다수의 노드/Pod/작업자(worker)를 사용하는 클러스터 환경에서 확장하려는 경우, NoSQL 키-값 데이터베이스를 설정해야 합니다. 모든 서비스 인스턴스에서 동일한 값으로 설정해야 하는 환경 변수가 있습니다. 그렇지 않으면 일관성 문제, 잘못된 세션 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다!

WebUI에 접근

클러스터 외부에서 Open WebUI에 접근하려면 포트 포워딩 또는 로드 밸런싱을 설정하십시오.

Third Party

Pinokio.computer

Pinokio.computer 설치

Pinokio.computer를 통해 설치하려면 아래 웹사이트를 방문하세요:

https://pinokio.computer/

이 설치 방법에 대한 지원은 해당 웹사이트에서 제공됩니다.

추가적인 제3자 통합

(제3자 통합에 대한 정보는 가능한 경우 추가하세요.)

다음 단계

설치 후 다음을 방문하세요:

• http://localhost:3000에서 Open WebUI를 엑세스하세요.
• 또는 http://localhost:8080/에서 Python 배포를 사용할 경우.

이제 Open WebUI를 사용할 준비가 되었습니다!

Ollama와 함께 Open WebUI 사용하기

Open WebUI를 Ollama와 함께 사용하는 경우, Ollama 인스턴스를 관리하는 방법에 대해 알아보려면 Ollama 시작 가이드를 꼭 확인하세요.

커뮤니티에 가입하기

도움이 필요하신가요? 질문이 있으신가요? 우리 커뮤니티에 가입하세요:

• Open WebUI Discord
• GitHub Issues