快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框输入如下内容

   帮我开发一个私有AI大模型部署系统，帮开发者快速搭建gemma/llama2/qwen等模型。系统交互细节：1.自动安装Docker环境 2.部署Ollama容器 3.配置WebUI可视化界面 4.支持多模型切换。注意事项：需确保服务器有10GB+磁盘空间。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

1. 私有化部署的价值 将AI大模型部署在本地环境既能保障数据隐私，又能避免网络延迟。通过Ollama这类工具，我们可以用容器化技术快速部署Gemma、LLaMA2等主流开源模型，配合OpenWebUI实现类ChatGPT的交互体验。

2. 环境准备的核心要点 Docker是整套方案的基础，建议优先使用阿里云镜像源加速安装。对于CentOS系统，需注意关闭防火墙或放行11434（Ollama服务）和3000（WebUI）端口。内存建议8GB以上，显存不足时可选择量化版模型。

3. Ollama的容器化优势 通过预构建的ollama/ollama镜像，省去了手动安装CUDA驱动和依赖库的麻烦。挂载/root/.ollama目录可持久化模型文件，--restart参数确保服务意外退出后自动重启。

4. 多模型切换实践 在容器内执行ollama run命令时，gemma/llama2/qwen等模型会从官方仓库自动下载。首次运行会耗时较长（视网络情况约10-30分钟），后续调用则直接加载本地缓存。

5. WebUI的关键配置 OpenWebUI需要正确指向Ollama服务的内部IP，通过hostname -I获取的地址需替换模板中的${inner_ip}变量。日志中出现"Application startup complete"即表示服务就绪。

6. 常见问题排查 若WebUI无法连接，先用docker logs检查Ollama是否正常响应curl http://localhost:11434。模型下载中断时，可删除/root/.ollama目录重新拉取。

7. 性能优化建议 对于低配设备，可在ollama run命令添加--num-gpu参数限制显存占用。WebUI的对话历史默认存储在/app/backend/data，定期清理可释放空间。

8. 扩展应用场景 本方案可集成到企业内网知识库系统，或作为开发者的本地调试环境。通过修改Docker compose文件还能实现多模型并行服务。

这套方案在InsCode(快马)平台上能快速复现，平台已预置容器环境，省去了手动安装Docker的步骤。实测从创建项目到访问WebUI全程不超过15分钟，特别适合想快速体验私有化AI服务的开发者。

实际使用中发现，平台的一键部署功能会自动处理端口映射和环境变量配置，比手动输入命令更不易出错。对于不熟悉Linux命令的用户，这种可视化操作方式明显降低了上手门槛。