Ollama vs WebUI：本地推理部署方案谁更强？

大模型本地部署这事儿，说实话，现在真不是只有极客才能玩得转的事儿了。市面上有不少“傻瓜式”的解决方案，像 Ollama 和 Text Generation WebUI（简称 WebUI），用的人越来越多。我这阵子把两个都折腾了一圈，今天来做个真刀实枪的对比，你该选哪一个？

1 1. 部署体验：Ollama 更轻便，WebUI 更灵活

Ollama 的安装真的无脑，你在官网（macOS 或 Linux）下一条命令就能搞定：

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

然后模型也不用你跑 huggingface 去下、配置路径，直接：

ollama run llama3

就跑起来了，模型自己拉，自己缓存。

对了，我在 ollamaollama-start 那篇也有说 Ollama 的快速起步，你可以搭配着看。

而 WebUI 就没那么“轻量”了，它功能强、扩展多，代价就是配置起来偏复杂。你要装 Python 环境、Pytorch、Transformers、再 clone 项目、配置模型路径……虽然现在也有一键包版本，但总体对新手还是有门槛。

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway ghcr.io/open-webui/open-webui:main

• 你图快、图省事，Ollama 简直不要太香；轻量、高效、灵活，适合开发者本地推理和 API 集成。
• 你想深度折腾，搞插件、扩展各种 UI 功能，那 WebUI 才是你的菜。用户友好，支持多用户和丰富功能，适合团队或展示。

2 2. 模型支持度与自定义能力

Ollama 主打的核心思路是：官方预包装模型（Mistral、LLaMA3、Phi2 等），用自己打包的格式（.modelfile），然后统一接口调用，免去各种 tokenizer 和 config 文件的问题。

WebUI 是完全开放的——你 huggingface 上能下的模型，基本都能接进来。它的优势就是兼容性好、插件丰富，比如支持 GGUF、支持 exllama、支持 qlora 等。

但这也意味着，WebUI 自由度越高，用户需要做的配置工作就越多。

3 3. 推理性能与资源占用

实测下来，两者在相同显卡/同模型下，速度差别不大。

但 Ollama 默认走的是 CPU 或 GPU 加速，自动适配能力比较强，体验像 ChatGPT。

WebUI 的推理速度取决于你用的加载方式，比如：

• llama.cpp + GGUF 模型：低显存也能跑，速度还可以；
• exllama：适合中高端显卡，速度拉满；
• transformers（原生模型）：显存吃紧，但功能强。

你要精调 batch、设置 token 数，那 WebUI 的自由度就更强。

4 4. 多人使用与 Web 服务能力

Ollama 是本地 cli 接口，虽然能接 API[http://localhost:11434），但默认没有用户管理、权限控制之类的东西。

WebUI 本质上是个 Web 前端，你可以开公网访问，加用户名密码，也能配合反代，适合搭内部服务或者朋友共用。

这一点上，WebUI 更像是一个小型私有部署平台。

5 5. 我的建议（不同场景推荐）

• 你想快速用上本地大模型，不想研究细节：选 Ollama
• 你需要完整的模型管理界面、支持多人共享：选 WebUI
• 你想要轻量运行、边学边调试：可以从 Ollama 入门，后续转 WebUI

如果你走 WebUI 路线，那 text-generation-webui部署最新教程 会对你特别有用。

还在纠结到底用哪个？你不如两个都试试，我就是这么踩出来的坑，一步步搞清楚每个工具的边界在哪。