前言：
ollama工具的出现让大语言模型的部署变得格外的轻松，但是在windows系统部署之后发现无法使用GPU进行加速，通过多方面查找资料发现可以在docker中使用命令启用GPU加速。另外通过Docker也可以快速部署open webui,于是本文基于docker实现ollama模型的部署，以及webui部署。
最终部署成功后可以实现公网访问本地大语言模型功能。
目录：
安装docker
在docker中安装ollama
在docker中安装webui
内网穿透实现公网访问本地大语言模型
环境：
系统：windows10
CPU：i5-9400
GPU：GTX1050ti
内容
安装docker
第一步：启动Hyper-v
如果之前没有安装过docker，需要先进行设置一下。
依次打开 控制面板>程序>程序和功能>启用或关闭windows功能
勾选Hyper-V、虚拟机平台、Linux子系统并点击确认
确认后重启计算机
第二步：安装WSL
打开 powershell，以管理员的身份启动命令窗口
输入
wsl --update安装
wsl --install
安装成功后重启电脑
第三步：访问Docker官网进行下载
点击下载链接：https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/
下载完成后，双击安装程序进行安装，如果是第一次安装，安装后会提示重启电脑，重启后点击桌面的Docker Desktop图标：选择先不注册直接登录即可。
打开Docker Desktop后，左下角显示是绿色的running就代表我们成功了：
在docker中使用GPU运行ollama
第一步：安装英伟达容器安装包
打开之前安装的ubuntu
依次将一下命令输入ubuntu
配置apt源
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list更新源
sudo apt-get update安装工具包
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit第二步：使用GPU运行ollama
docker run --gpus all -d -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama第三步：使用ollama下载模型
docker exec -it ollama ollama run qwen:7b如果想要下载其他的模型，点击连接：library，选择并于同的模型
选择不同的模型复制下载命令
docker exec -it ollama ollama run llama3在docker中安装webui
github开源地址：
https://github.com/open-webui/open-webui
直接复制命令在windows powershell中运行
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main等待安装完毕
安装完毕后打开docker，点击地址
点击注册管理员账号
创建账户后登录
内网穿透实现公网访问本地大语言模型
第一步：下载cpolar
cpolar官网地址: https://www.cpolar.com
点击免费注册，注册一个账号
注册登录后下载cpolar
安装成功后在浏览器访问http://localhost:9200 ，使用已经注册好的账号登录
点击创建隧道，并配置
创建一个 ollama1 的公网http地址隧道：
隧道名称：ollama（可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复）协议：选择http本地地址：3000 (本地访问的地址)域名类型：免费选择随机域名地区：选择China Top创建好后可以选择在线隧道列表，复制公网网址即可实现公网访问本地模型
本文参考
Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问-腾讯云开发者社区-腾讯云https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9Ollama%E4%BD%BF%E7%94%A8GPU%E8%BF%90%E8%A1%8CLLM%E6%A8%A1%E5%9E%8B
Windows安装使用Docker，方便你的开发和部署(DockerDesktop篇)_windows安装docker-CSDN博客