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# Open WebUI

CLORE.AI GPU पर LLM चलाने के लिए ChatGPT जैसे सुंदर इंटरफ़ेस।

{% hint style="success" %}
सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं जिन्हें द्वारा किराए पर लिया गया है [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

## Open WebUI क्यों?

* **ChatGPT जैसी UI** - परिचित, परिष्कृत इंटरफ़ेस
* **मल्टी-मॉडल** - मॉडलों के बीच आसानी से स्विच करें
* **RAG अंतर्निहित** - संदर्भ के लिए दस्तावेज़ अपलोड करें
* **उपयोगकर्ता प्रबंधन** - मल्टी-यूज़र समर्थन
* **इतिहास** - बातचीत का स्थायित्व
* **Ollama एकीकरण** - बॉक्स से काम करता है

## CLORE.AI पर त्वरित डिप्लॉय

**Docker इमेज:**

```
ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda
```

**पोर्ट:**

```
22/tcp
8080/http
```

**कमांड:**

```bash
# बैकग्राउंड में Ollama शुरू करें
ollama serve &
sleep 5
ollama pull llama3.2

# Open WebUI शुरू करें (स्वतः Ollama से कनेक्ट होता है)
# नोट: Docker इमेज यह संभालती है
```

## अपनी सेवा तक पहुँचना

डिप्लॉयमेंट के बाद, अपना खोजें `http_pub` URL में **मेरे ऑर्डर**:

1. जाएँ **मेरे ऑर्डर** पृष्ठ
2. अपने ऑर्डर पर क्लिक करें
3. खोजें `http_pub` URL (उदा., `abc123.clorecloud.net`)

उपयोग करें `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` की बजाय `localhost` नीचे दिए उदाहरणों में।

### जांचें कि यह काम कर रहा है

```bash
# हेल्थ जाँच
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/health

# संस्करण प्राप्त करें
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/api/version
```

प्रतिक्रिया:

```json
{"version": "0.7.2"}
```

{% hint style="warning" %}
यदि आपको HTTP 502 मिलता है, तो 1-2 मिनट प्रतीक्षा करें - सेवा अभी भी शुरू हो रही है।
{% endhint %}

## इंस्टॉलेशन

### Ollama के साथ (अनुशंसित)

```bash
# पहले Ollama शुरू करें
docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

# Pull a model
docker exec -it ollama ollama pull llama3.2

# Open WebUI शुरू करें
docker run -d -p 8080:8080 \
  --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
```

### ऑल-इन-वन (Bundled Ollama)

```bash
docker run -d -p 8080:8080 \
  --gpus all \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
```

## पहली सेटअप

1. खोलें `http://your-server:8080`
2. एडमिन खाता बनाएं (पहला उपयोगकर्ता एडमिन बन जाता है)
3. Settings → Models → Pull a model पर जाएँ
4. बातचीत शुरू करें!

## विशेषताएँ

### चैट इंटरफ़ेस

* Markdown रेंडरिंग
* कोड हाइलाइटिंग
* इमेज जेनरेशन (समर्थित मॉडलों के साथ)
* वॉइस इनपुट/आउटपुट
* फ़ाइल अटैचमेंट

### मॉडल प्रबंधन

* UI से सीधे मॉडल खींचें
* कस्टम मॉडल बनाएं
* डिफ़ॉल्ट मॉडल सेट करें
* मॉडल-विशिष्ट सेटिंग्स

### RAG (डॉक्यूमेंट चैट)

1. चैट में "+" पर क्लिक करें
2. PDF, TXT, या अन्य दस्तावेज़ अपलोड करें
3. सामग्री के बारे में प्रश्न पूछें

### उपयोगकर्ता प्रबंधन

* कई उपयोगकर्ता
* भूमिका-आधारित पहुंच
* API कुंजी प्रबंधन
* उपयोग ट्रैकिंग

## कॉन्फ़िगरेशन

### पर्यावरण चर

```bash
docker run -d \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434 \
  -e WEBUI_AUTH=True \
  -e WEBUI_NAME="My AI Chat" \
  -e DEFAULT_MODELS="llama3.2" \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```

### मुख्य सेटिंग्स

| वैरिएबल                 | विवरण                 | डिफ़ॉल्ट                 |
| ----------------------- | --------------------- | ------------------------ |
| `OLLAMA_BASE_URL`       | Ollama API URL        | `http://localhost:11434` |
| `WEBUI_AUTH`            | प्रमाणीकरण सक्षम करें | `True`                   |
| `WEBUI_NAME`            | इंस्टेंस नाम          | `वेबUI खोलें`            |
| `DEFAULT_MODELS`        | डिफ़ॉल्ट मॉडल         | -                        |
| `ENABLE_RAG_WEB_SEARCH` | RAG में वेब खोज       | `False`                  |

### रिमोट Ollama से कनेक्ट करें

```bash
docker run -d -p 8080:8080 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://remote-server:11434 \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```

## Docker Compose

```yaml
version: '3.8'

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama
    container_name: ollama
    volumes:
      - ollama:/root/.ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
    depends_on:
      - ollama

volumes:
  ollama:
  open-webui:
```

```bash
docker-compose up -d
```

## API संदर्भ

Open WebUI कई API endpoints प्रदान करता है:

| एंडपॉइंट           | विधि | विवरण                                     |
| ------------------ | ---- | ----------------------------------------- |
| `/health`          | GET  | हेल्थ जाँच                                |
| `/api/version`     | GET  | Open WebUI संस्करण प्राप्त करें           |
| `/api/config`      | GET  | कॉन्फ़िगरेशन प्राप्त करें                 |
| `/ollama/api/tags` | GET  | Ollama मॉडलों की सूची (प्रॉक्सी किया गया) |
| `/ollama/api/chat` | POST | Ollama के साथ चैट (प्रॉक्सी किया गया)     |

### स्वास्थ्य जांच

```bash
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/health
```

प्रतिक्रिया: `true`

### वर्ज़न प्राप्त करें

```bash
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/api/version
```

प्रतिक्रिया:

```json
{"version": "0.7.2"}
```

### मॉडलों की सूची (Ollama प्रॉक्सी के माध्यम से)

```bash
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/ollama/api/tags
```

{% hint style="info" %}
अधिकांश API ऑपरेशन प्रमाणीकरण की आवश्यकता रखते हैं। एक खाता बनाने और API कुंजियाँ प्रबंधित करने के लिए वेब UI का उपयोग करें।
{% endhint %}

## टिप्स

### तेज़ उत्तर

1. क्वांटाइज्ड मॉडल (Q4\_K\_M) का उपयोग करें
2. सेटिंग्स में स्ट्रीमिंग सक्षम करें
3. आवश्यक होने पर संदर्भ लंबाई कम करें

### बेहतर गुणवत्ता

1. बड़े मॉडलों (13B+) का उपयोग करें
2. Q8 क्वांटाइज़ेशन का उपयोग करें
3. मॉडल सेटिंग्स में टेम्परेचर समायोजित करें

### संसाधन बचाएँ

1. सेट करें `OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m`
2. अनुपयोग किए गए मॉडलों को अनलोड करें
3. टेस्टिंग के लिए छोटे मॉडल इस्तेमाल करें

## GPU आवश्यकताएँ

के समान [Ollama](/guides/guides_v2-hi/language-models/ollama.md#gpu-requirements).

Open WebUI स्वयं न्यूनतम संसाधन (\~500MB RAM) का उपयोग करता है।

## समस्याओं का निवारण

### Ollama से कनेक्ट नहीं हो पा रहा

```bash
# जांचें कि Ollama चल रहा है
curl http://localhost:11434/api/tags

# यदि Docker का उपयोग कर रहे हैं, तो host नेटवर्किंग या सही URL का उपयोग करें
docker run --network=host ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```

### मॉडल दिखाई नहीं रहे

1. Settings में Ollama कनेक्शन की जाँच करें
2. मॉडल सूची रिफ्रेश करें
3. CLI के माध्यम से मॉडल खींचें: `ollama pull modelname`

### धीमा प्रदर्शन

1. जाँच करें कि GPU उपयोग हो रहा है: `nvidia-smi`
2. छोटे/क्वांटाइज्ड मॉडल आज़माएँ
3. समानांतर उपयोगकर्ताओं की संख्या कम करें

## लागत अनुमान

| सेटअप            | GPU      | घंटेवार |
| ---------------- | -------- | ------- |
| बेसिक (7B)       | RTX 3060 | \~$0.03 |
| स्टैंडर्ड (13B)  | RTX 3090 | \~$0.06 |
| एडवांस्ड (34B)   | RTX 4090 | \~$0.10 |
| एंटरप्राइस (70B) | A100     | \~$0.17 |

## अगले कदम

* [Ollama](/guides/guides_v2-hi/language-models/ollama.md) - CLI उपयोग
* [LocalAI](/guides/guides_v2-hi/language-models/localai-openai-compatible.md) - और बैकएंड
* [RAG + LangChain](/guides/guides_v2-hi/training/finetune-llm.md) - उन्नत RAG


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```

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