1 Mac 本地部署大模型

环境信息

硬件：Mac（Apple Silicon）/ 16 GB RAM

系统：macOS 14+（Sonoma）

Ollama：最新版（≥ 0.6）

Python：3.11.x

Open WebUI：最新版（pip 安装）

模型：qwen3:14b（通用对话）、qwen2.5-coder:7b（代码推理）

1.1 整体架构概览

整套本地 AI 系统分为五层，每层职责明确，可按需替换其中某个组件：

┌──────────────────────────────────────┐
│           UI 界面层                   │  ← Open WebUI
├──────────────────────────────────────┤
│           AI 调度层                   │  ← LiteLLM / MCP
├──────────────────────────────────────┤
│           大模型推理层                 │  ← qwen3:14b / qwen2.5-coder:7b
├──────────────────────────────────────┤
│           工具能力层                   │  ← 文件 / Shell / Git
├──────────────────────────────────────┤
│           长期记忆层                   │  ← RAG / 向量数据库
└──────────────────────────────────────┘

本教程重点覆盖 Ollama 推理层 和 Open WebUI 界面层 的安装与联通，是整个系统的基础骨架。

1.1.1 模型选型说明

模型	用途	显存占用	推荐场景
`qwen3:14b`	通用对话 / 推理	约 10–12 GB	日常问答、分析、写作
`qwen2.5-coder:7b`	代码生成 / 补全	约 5–6 GB	编程辅助、代码审查

⚠️ 注意：16 GB 机型建议不要同时运行两个模型，防止内存溢出。可通过 ollama ps 查看当前占用，用 ollama stop <模型名> 释放内存。

1.2 安装 Ollama

Ollama 是大模型的本地运行引擎，负责模型下载、加载与推理加速（利用 Metal GPU）。

1.2.1 方式 A：官网下载（推荐）

打开 https://ollama.com ，点击 Download for macOS，下载 .dmg 安装包。
打开下载的 .dmg 文件，将 Ollama 拖入 Applications 文件夹。
首次运行会请求权限，授权后菜单栏出现 Ollama 图标，代表服务已在后台运行。

1.2.2 方式 B：Homebrew 安装

# 使用 Homebrew 安装
brew install ollama
 
# 设置为开机自启（可选）
brew services start ollama

1.2.3 验证安装

# 查看版本号
ollama --version
# 预期输出示例：ollama version is 0.6.x

浏览器访问 http://localhost:11434 ，若页面显示 Ollama is running 则代表安装成功。

1.3 拉取模型到本地

Ollama 通过 pull 命令从官方仓库下载模型，类似 Docker 拉取镜像。模型文件默认存储在 ~/.ollama/models/。按需拉取即可。

# 拉取通用对话模型（约 8.5 GB，需耐心等待）
ollama pull qwen3:14b
 
# 拉取代码专用模型（约 4.7 GB）
ollama pull qwen2.5-coder:7b
 
# 查看已下载的模型列表
ollama list

💡 下载过程中网络可能较慢，建议挂代理。下载完成后即使断网也可正常使用。

1.3.1 快速验证模型可用性

# 在终端直接与模型对话，Ctrl+D 退出
ollama run qwen3:14b

成功后终端出现 >>> 提示符，输入问题即可测试。

1.4 准备 Python 环境

Open WebUI 由 Python 编写，要求 Python ≥ 3.11 且 < 3.13。

1.4.1 检查现有版本

python3 --version
# 若输出 Python 3.11.x 或 3.12.x，跳过安装步骤

1.4.2 安装 Python 3.11（版本不符时）

# 使用 Homebrew 安装 Python 3.11
brew install python@3.11
 
# 验证安装
python3.11 --version
# 输出：Python 3.11.x

1.4.3 创建独立虚拟环境

强烈建议使用虚拟环境，避免污染系统 Python，也方便日后卸载。

# 创建专用工作目录
mkdir ~/openwebui
cd ~/openwebui
 
# 以 Python 3.11 创建虚拟环境
python3.11 -m venv venv
 
# 激活虚拟环境（每次打开新终端都需执行此步）
source venv/bin/activate
 
# 激活成功后，终端提示符前会出现 (venv) 字样

1.5 安装并启动 Open WebUI

Open WebUI 是功能完善的大模型前端界面，支持多模型切换、对话历史、文件上传等，与 Ollama 无缝集成。

1.5.1 安装

确认终端提示符已显示 (venv) 前缀后，执行安装命令：

# 安装 open-webui（首次约需 5–10 分钟）
pip install open-webui

1.5.2 启动服务

# 启动 Open WebUI
open-webui serve
 
# 若提示命令未找到，使用备选命令：
python -m open_webui serve

看到如下日志代表启动成功：

INFO:  Started server process [xxxxx]
INFO:  Waiting for application startup.
INFO:  Application startup complete.
INFO:  Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080

打开浏览器，访问 **http://localhost:8080**，即可看到 Open WebUI 界面。

1.6 首次使用配置

首次打开需要创建管理员账号，该账号仅用于本地登录，信息可随意填写。

步骤：

点击页面上的 Get started，进入注册页面。
填写姓名、邮箱和密码（本地部署，信息不会上传任何服务器）：
```
Name:     Your Name
Email:    yourname@example.com
Password: your_password
```
点击创建，登录后在左上角模型下拉菜单中选择 qwen3:14b 或 qwen2.5-coder:7b，即可开始对话。

💡 若模型下拉菜单中没有出现已下载的模型，请检查 Ollama 服务是否正在运行，可执行 ollama ps 确认。

1.7 常用操作速查

1.7.1 Ollama 日常命令

# 查看已安装的模型
ollama list
 
# 查看当前运行中的模型及内存占用
ollama ps
 
# 停止某个模型（释放内存）
ollama stop qwen3:14b
 
# 删除模型（释放磁盘空间）
ollama rm qwen2.5-coder:7b
 
# 手动启动 Ollama 服务
ollama serve

1.7.2 每次重启后的完整启动流程

# 步骤 1：确认 Ollama 服务运行（通常开机自启，无需手动操作）
# 若未运行则执行：ollama serve
 
# 步骤 2：激活 Python 虚拟环境
cd ~/openwebui
source venv/bin/activate
 
# 步骤 3：启动 Open WebUI
open-webui serve
 
# 步骤 4：浏览器打开 http://localhost:8080

1.7.3 常见问题排查

问题现象	可能原因	解决方法
模型列表为空	Ollama 服务未运行	执行 `ollama serve` 或重启菜单栏应用
`open-webui` 命令未找到	虚拟环境未激活	执行 `source venv/bin/activate`
对话响应极慢	内存不足，模型被 swap	关闭其他大型应用，或切换更小模型
8080 端口冲突	其他程序占用端口	执行 `open-webui serve --port 8081`

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