2026 搬瓦工 VPS 部署 Ollama + Open WebUI 教程：搭建私人 ChatGPT（Docker）

本文老唐手把手教大家在搬瓦工 VPS 上部署 Ollama + Open WebUI，搭建一个完全属于自己的私人 ChatGPT。整个过程大约 20 分钟，需要的前置知识：会用 SSH 连接 VPS，会在命令行里敲命令，其他的跟着教程走就行。

部署完成后你会得到一个和 ChatGPT 长得差不多的聊天界面，可以对接 VPS 本地运行的开源模型（DeepSeek、Qwen 等），也可以对接 DeepSeek API、OpenAI API 等外部服务。数据全部存在你自己的服务器上，不经过任何第三方。

• 想了解更多配置选择：《2C2G / 4C4G / 8C8G VPS 分别能跑什么 AI 应用？配置选择与性能预估》
• 想了解整体规划：《VPS 部署 AI 大模型完全指南：从选配置到跑起来》

一、准备工作

开始之前，确认以下条件：

如果还没有 VPS，推荐搬瓦工 CN2 GIA-E 套餐，线路质量好，延迟低。购买教程参考：《2026 最新搬瓦工购买教程》

已有搬瓦工 VPS 的朋友，在 KiwiVM 后台 → Install new OS → 选择 Ubuntu 24.04 重装系统即可。重装会清空数据，注意提前备份。

二、安装 Docker

SSH 连接到 VPS 后，先安装 Docker。后面的 Open WebUI 通过 Docker 部署，Ollama 虽然可以直接装，但 Docker 也需要用到。

# 更新软件源
apt update && apt upgrade -y

# 安装 Docker（官方一键脚本）
curl -fsSL https://get.docker.com | sh

# 设置 Docker 开机自启
systemctl enable docker
systemctl start docker

# 验证安装
docker --version

正常的话会输出类似 Docker version 27.x.x 的版本号。如果报错，检查一下网络连接是否正常。

顺便装一下常用工具（后面可能用到）：

apt install -y curl wget git vim

三、安装 Ollama

Ollama 负责在 VPS 上管理和运行大模型。安装只需要一条命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后 Ollama 会自动作为系统服务启动，默认监听 127.0.0.1:11434。验证一下：

systemctl status ollama

看到 active (running) 就说明启动成功了。

3.1 拉取模型

根据你的 VPS 内存大小选择模型：

以 8GB 内存的 VPS 为例，拉取 DeepSeek-R1 7B 模型：

ollama pull deepseek-r1:7b

模型文件约 4.4GB，下载时间取决于 VPS 带宽，搬瓦工 CN2 GIA-E 一般几分钟就能下完。下载完成后可以先测试一下：

ollama run deepseek-r1:7b

进入对话模式后随便问个问题，能正常回复就说明模型运行没问题。输入 /bye 退出对话。

如果你的 VPS 内存比较小（2C2G），不打算在本地跑模型，这一步可以跳过，后面直接对接外部 API 即可。不过 Ollama 本身还是建议装上，占用资源很少，以后想试本地模型的时候可以随时用。

3.2 配置 Ollama 监听地址

默认情况下 Ollama 只监听 127.0.0.1，也就是只允许本机访问。Open WebUI 通过 Docker 运行时，需要从容器内部访问 Ollama，所以要么改监听地址，要么用 Docker 的 host 网络模式。

老唐推荐的方式是修改 Ollama 的监听地址为 0.0.0.0（所有地址），同时通过防火墙限制外部访问。

注意： 修改为 0.0.0.0 后，在配置防火墙（第六节）之前，Ollama 的 11434 端口会暂时暴露在公网上，没有任何认证保护。如果你比较在意安全，可以先执行一条临时防火墙规则只阻止外网访问（保留本机和 Docker 容器的访问），等后面配好 ufw 再清理：

# 只阻止外网访问 11434，不影响 Docker 容器通过内部网络访问 Ollama
iptables -A INPUT -p tcp --dport 11434 ! -s 127.0.0.0/8 ! -s 172.16.0.0/12 -j DROP

然后修改 Ollama 配置：

sudo systemctl edit ollama

在打开的编辑器中输入以下内容（注意不要删除已有的注释行）：

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

保存退出后重启 Ollama：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

验证监听地址是否已更改：

ss -tlnp | grep 11434

应该看到 0.0.0.0:11434，说明配置生效了。

四、安装 Open WebUI

Open WebUI 提供了一个和 ChatGPT 几乎一样的聊天界面，支持对接 Ollama 本地模型和 OpenAI 兼容的 API。

4.1 Docker 一键部署

先生成一个固定的密钥并保存下来（后续更新容器时需要用同一个密钥，否则所有用户会被登出）：

# 生成密钥并保存到文件
openssl rand -hex 32 > /root/.open-webui-secret-key
cat /root/.open-webui-secret-key

记住这个密钥（或者记住文件位置），然后启动容器：

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -e WEBUI_SECRET_KEY="$(cat /root/.open-webui-secret-key)" \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

解释一下各参数的作用：

第一次运行需要下载镜像，大小约 2GB，耐心等几分钟。下载完成后可以查看容器状态：

docker ps

看到 open-webui 容器的 STATUS 是 Up 就说明启动成功了。

4.2 首次访问和配置

打开浏览器，访问 http://你的VPS-IP:3000。

首次访问会要求创建管理员账号，设置用户名和密码后登录。登录后你会看到一个和 ChatGPT 非常相似的界面。

如果 VPS 上已经安装了 Ollama 并拉取了模型，在页面左上角的模型选择器中应该能看到已下载的模型（比如 deepseek-r1:7b）。选择模型后就可以开始对话了。

如果模型列表为空，说明 Open WebUI 没有成功连接到 Ollama。检查以下几点：

1. Ollama 是否在运行：systemctl status ollama
2. Ollama 是否监听 0.0.0.0：ss -tlnp | grep 11434
3. 从容器内部测试连接：docker exec open-webui curl -s http://host.docker.internal:11434（如果容器内没有 curl，换用 docker exec open-webui wget -qO- http://host.docker.internal:11434）

如果上面第 3 步报错，可以试试使用 host 网络模式重新部署（先删除旧容器）：

docker rm -f open-webui

docker run -d --network=host \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -e WEBUI_SECRET_KEY="$(cat /root/.open-webui-secret-key)" \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

使用 --network=host 模式后，Open WebUI 直接监听在 VPS 的 8080 端口（不再是 3000），访问地址变为 http://你的VPS-IP:8080。

五、对接外部 API

VPS 本地模型受限于 CPU 推理速度和模型参数大小，回答质量和速度都不如云端 API。老唐建议同时配置一个外部 API 作为补充，日常用 API，需要隐私的时候切换到本地模型。

5.1 配置 DeepSeek API

DeepSeek API 兼容 OpenAI 格式，价格便宜，中文能力强，个人用一个月大概几块钱。

1. 去 <a href=”https://platform.deepseek.com/” target=”_blank”>DeepSeek 开放平台</a> 注册账号并获取 API Key
2. 在 Open WebUI 中点击左下角头像 → 管理员面板 → 设置 → 连接（Connections）
3. 找到 “OpenAI API” 部分，填入：
   • API Base URL：https://api.deepseek.com/v1
   • API Key：你的 DeepSeek API Key
4. 点击保存

保存后回到聊天界面，模型选择器中会出现 DeepSeek 的模型（deepseek-chat、deepseek-reasoner 等）。选择 deepseek-chat 即可使用 DeepSeek-V3 满血版模型。

5.2 配置其他 API

除了 DeepSeek，你还可以添加其他兼容 OpenAI 格式的 API：

在 Open WebUI 的连接设置中可以添加多个 API 源，切换模型时会自动路由到对应的 API。

六、配置域名和 HTTPS（可选但推荐）

直接用 IP + 端口号访问虽然能用，但有两个问题：一是记不住，二是 HTTP 明文传输不安全（密码和对话内容在网络上裸奔）。如果你有域名，强烈建议配置 HTTPS 访问。

这里老唐用 Caddy 来做反向代理，比 Nginx 简单很多，而且自动申请和续签 SSL 证书。

6.1 安装 Caddy

apt install -y debian-keyring debian-archive-keyring apt-transport-https

curl -1sLf 'https://dl.cloudsmith.io/public/caddy/stable/gpg.key' | gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/caddy-stable-archive-keyring.gpg

curl -1sLf 'https://dl.cloudsmith.io/public/caddy/stable/debian.deb.txt' | tee /etc/apt/sources.list.d/caddy-stable.list

apt update
apt install caddy

6.2 配置反向代理

先将你的域名（比如 chat.example.com）解析到 VPS 的 IP 地址（添加一条 A 记录）。等待 DNS 生效后（通常几分钟），编辑 Caddy 配置文件：

vim /etc/caddy/Caddyfile

清空文件内容，写入以下配置：

chat.example.com {
    reverse_proxy localhost:3000
}

就这么简单，三行配置搞定。Caddy 会自动向 Let’s Encrypt 申请 SSL 证书，并配置 HTTPS。

保存后重载 Caddy 配置：

systemctl reload caddy

如果 reload 报错（比如首次修改配置文件格式不对），可以用 systemctl restart caddy 代替。

注意： Caddy 需要占用 80 和 443 端口来申请和续签证书。如果 VPS 上有其他服务（如 Nginx、Apache）占用了这些端口，需要先停掉或卸载。

稍等一两分钟让 Caddy 完成证书申请，然后访问 https://chat.example.com，就能看到 Open WebUI 的界面了，地址栏会显示安全的 HTTPS 锁标志。

6.3 关闭直接 IP 访问

配好域名之后，建议通过防火墙关闭 3000 端口的直接访问，只保留 80（HTTP，用于 Caddy 自动跳转 HTTPS）和 443（HTTPS）端口：

# 安装 ufw 防火墙
apt install -y ufw

# 配置规则（顺序很重要：先放行 SSH，再启用防火墙！）
ufw allow 22/tcp    # SSH（如果你改过 SSH 端口，这里写实际端口）
ufw allow 80/tcp    # HTTP（Caddy 自动跳转到 HTTPS）
ufw allow 443/tcp   # HTTPS

# 启用防火墙（会提示可能中断 SSH 连接，输入 y 确认）
ufw enable

# 查看状态
ufw status

务必确保在 ufw enable 之前已经放行了 SSH 端口（默认 22），否则防火墙启用后你会被锁在 VPS 外面，只能通过搬瓦工 KiwiVM 后台的 Shell 去修复。

这样 Open WebUI 只能通过 https://chat.example.com 访问，直接用 IP:3000 就访问不了了。Ollama 的 11434 端口也被防火墙挡住了，外部无法直接调用你的 Ollama API。

七、日常维护

7.1 更新 Open WebUI

Open WebUI 更新比较频繁，更新方法：

# 停止并删除旧容器（数据不会丢，存在 volume 里）
docker rm -f open-webui

# 拉取最新镜像
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

# 重新创建容器（使用之前保存的密钥）
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -e WEBUI_SECRET_KEY="$(cat /root/.open-webui-secret-key)" \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

WEBUI_SECRET_KEY 必须和初次安装时保持一致，否则所有用户会被登出。如果按照前面第四节的步骤操作，密钥已经保存在 /root/.open-webui-secret-key 文件里了。

如果你当时没有保存密钥，可以在删除旧容器之前用以下命令查看：

docker inspect open-webui | grep WEBUI_SECRET_KEY

7.2 更新 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

直接重新运行安装脚本即可，会覆盖安装最新版本，已下载的模型不受影响。

7.3 更新模型

# 更新已下载的模型到最新版本
ollama pull deepseek-r1:7b

如果模型有新版本，会自动下载差异部分。

7.4 备份数据

Open WebUI 的数据（用户信息、聊天记录、设置等）存储在 Docker volume 中，备份方法：

# 备份到当前目录
docker run --rm -v open-webui:/data -v $(pwd):/backup \
  alpine tar czf /backup/openwebui-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz /data

会在当前目录生成一个 openwebui-backup-日期.tar.gz 文件，下载保存即可。

恢复备份：

docker stop open-webui
docker run --rm -v open-webui:/data -v $(pwd):/backup \
  alpine sh -c "rm -rf /data/* && tar xzf /backup/openwebui-backup-20260222.tar.gz -C /"
docker start open-webui

八、安全加固清单

部署完成后，建议对照以下清单做一遍安全检查：

九、常见问题

Q：Docker 拉取镜像速度很慢怎么办？

搬瓦工海外 VPS 一般不会有这个问题。如果确实慢，可以尝试使用国内镜像源（适用于国内服务器）。海外 VPS 直接拉取 ghcr.io 的镜像速度通常很快。

Q：Open WebUI 页面打不开？

按顺序排查：1）确认容器在运行 docker ps；2）确认端口映射 docker port open-webui；3）确认防火墙没有阻止 3000 端口 ufw status；4）尝试在 VPS 本地测试 curl http://localhost:3000。

Q：Open WebUI 连不上 Ollama，模型列表为空？

大概率是 Docker 容器访问不了宿主机的 Ollama 服务。解决方法：1）确认 Ollama 监听 0.0.0.0（参考第三节）；2）确认 --add-host=host.docker.internal:host-gateway 参数加上了；3）实在不行用 --network=host 模式。

Q：对话时回复很慢？

如果用的是本地模型，VPS CPU 推理本身就慢（7B 模型大概 3-8 tokens/s），这是正常的。想要快就换 API 调用。如果用的是 API 但仍然慢，检查一下 VPS 到 API 服务器的网络延迟。

Q：VPS 重启后服务还在吗？

Ollama 是 systemd 服务，开机自启。Open WebUI 设置了 --restart always，Docker 启动后会自动拉起。Caddy 也是 systemd 服务，开机自启。所以重启 VPS 后所有服务都会自动恢复，不需要手动操作。

Q：如果只想用 API 不想跑本地模型，可以不装 Ollama 吗？

可以。Open WebUI 不依赖 Ollama，单独部署也能用。不过 Ollama 占用资源很少（不加载模型的话几乎不占内存），装着也不碍事，以后想试本地模型的时候就方便了。

十、下一步

私人 ChatGPT 搭好了，接下来可以继续折腾：

• 想搭建 RAG 知识库、AI 智能体：后续会更新《搬瓦工 VPS 部署 Dify AI 应用平台教程》
• 想做 AI 自动化工作流：后续会更新《VPS 部署 n8n + DeepSeek 教程》
• 想了解更多配置选择：《2C2G / 4C4G / 8C8G VPS 分别能跑什么 AI 应用？配置选择与性能预估》
• 想了解整体规划：《VPS 部署 AI 大模型完全指南：从选配置到跑起来》

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