オープンウェブUI: 自己ホスト型LLMインターフェース

ローカルLLM用のセルフホスト型ChatGPT代替ソフト

目次

Open WebUIは、拡張性が高く、機能豊富な自己ホスト型のウェブインターフェースで、大規模言語モデルとやり取りするのに最適です。

Ollamaと、OpenAI互換のAPIをサポートしており、完全なプライバシー、オフライン機能、企業向けの特徴を備えた、なじみのあるChatGPT体験をインフラに導入できます。

open webui llm parameters

Open WebUIとは？

Open WebUIは、オープンソースで、自己ホスト型のウェブアプリケーションであり、大規模言語モデルとやり取りするための現代的なチャットインターフェースを提供します。クラウドベースのAIサービスと異なり、Open WebUIはあなたのインフラ上で完全に動作し、データ、会話、モデル選択の完全な制御をあなたに提供します。

Open WebUIは、Ollama（時には非公式に「Ollama WebUI」とも呼ばれる）とよく一緒に使用されますが、実際にはバックエンドに依存しないプラットフォームです。OllamaのAPIを通じてローカルモデルを実行できますが、vLLM、LocalAI、LM Studio、Text Generation WebUI、あるいはクラウドプロバイダーのOpenAI互換エンドポイントもサポートしています。この柔軟性により、Open WebUIは複数のバックエンドをサポートし、RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるドキュメントチャット、マルチユーザー認証、音声機能、そして豊富なカスタマイズオプションを備えた包括的なソリューションとなります。ノートPC、ホームサーバー、Kubernetesクラスターのいずれかでモデルを実行している場合でも、Open WebUIはあなたのニーズに合わせてスケールします。

なぜOpen WebUIを選ぶべきか？

プライバシー第一：すべてのデータはあなたのインフラに残ります。外部APIを明示的に構成しない限り、会話、ドキュメント、プロンプトはネットワーク外に出ません。

オフライン対応：エアギャップ環境、制限されたネットワーク、またはインターネットアクセスが不安定または禁止されている状況に最適です。OllamaやvLLMを使用してローカルでモデルを実行すると、クラウドサービスへの依存を完全に回避できます。

機能豊富：自己ホスト型であるにもかかわらず、ドキュメントアップロードとRAG、セマンティック検索付きの会話履歴、プロンプトテンプレートと共有、モデル管理、音声入力/出力、モバイル対応デザイン、ダーク/ライトテーマを備えて、商用製品と競い合うことができます。

マルチユーザー対応：ロールベースのアクセス制御（管理者、ユーザー、承認待ち）付きの組み込み認証システム、ユーザー管理ダッシュボード、会話の分離、チーム間でのプロンプトとモデルの共有。

クイックインストールガイド

Open WebUIをすぐに開始するための最も簡単な方法はDockerを使用することです。このセクションでは、一般的なデプロイシナリオをカバーします。

基本的なインストール（既存のOllamaへの接続）

システムにOllamaがすでに実行されている場合、次のコマンドを使用してください：

docker run -d \
  -p 3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

これにより、ポート3000でOpen WebUIが実行され、Dockerボリュームにデータが永続化されます。http://localhost:3000でアクセスできます。

パッケージ付きインストール（Open WebUI + Ollama）

Ollamaを含む完全なワンストップセットアップが必要な場合：

docker run -d \
  -p 3000:8080 \
  --gpus all \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

--gpus allフラグはGPUへのアクセスを有効にし、推論を高速化します。CPU専用で実行する場合はこのフラグを省略してください。

Docker Composeセットアップ

本番環境のデプロイには、Docker Composeがより良い保守性を提供します：

version: '3.8'

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

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    ports:
      - "3000:8080"
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
    depends_on:
      - ollama
    restart: always

volumes:
  ollama:
  open-webui:

docker-compose up -dでデプロイします。

Kubernetesデプロイメント

企業向けのデプロイメントには、Open WebUIはHelmチャートを提供しています：

helm repo add open-webui https://helm.openwebui.com/
helm repo update
helm install open-webui open-webui/open-webui \
  --set ollama.enabled=true \
  --set ingress.enabled=true \
  --set ingress.host=chat.yourdomain.com

これにより、永続ストレージ、ヘルスチェック、オプションのイングレス構成を備えた本番環境用のデプロイメントが作成されます。

核心機能の詳細解説

RAGとドキュメントチャット

Open WebUIのRAG実装により、ドキュメントをアップロードし、モデルが会話の中でそれらを参照できるようになります。システムはドキュメントを自動的にチャンク化し、埋め込みを生成し、ベクトルデータベースに保存し、質問に対して関連する文脈を取得します。

サポートされているフォーマット：PDF、DOCX、TXT、Markdown、CSV、および組み込みパーサーを通じてさらに多くのフォーマット。

使用方法：チャットの「+」ボタンをクリックし、「ファイルのアップロード」を選択し、ドキュメントを選択して質問を開始します。モデルは応答の中で関連するパラグラフとページ番号を引用します。

設定：管理設定でチャンクサイズ、オーバーラップ、埋め込みモデル、検索パラメータを調整して、ドキュメントタイプごとの最適なパフォーマンスを実現できます。

マルチユーザー認証と管理

Open WebUIには、チームや組織用に適した完全な認証システムが含まれています：

  • ローカル認証：セキュアなパスワードハッシュを使用したユーザー名/パスワード
  • OAuth/OIDC統合：既存のIDプロバイダー（Google、GitHub、Keycloakなど）に接続
  • LDAP/Active Directory：企業ディレクトリとの統合
  • ロールベースのアクセス：管理者（完全なコントロール）、ユーザー（標準アクセス）、承認待ち（承認が必要）

管理者はユーザーを管理し、使用状況を監視し、ユーザー/グループごとのモデルアクセスを構成し、会話の保持ポリシーを設定できます。

音声入力と出力

組み込みの音声対話サポートにより、Open WebUIはアクセスしやすく、便利です：

  • 音声認識：Web Speech APIまたは構成済みの外部STTサービスを使用
  • テキスト読み上げ：複数のTTSエンジンがサポート（ブラウザベース、Coqui TTS、ElevenLabsなど）
  • 言語サポート：TTS/STT構成に応じて複数の言語に対応

プロンプトエンジニアリングツール

Open WebUIはプロンプト管理のための堅牢なツールを提供します：

  • プロンプトライブラリ：頻繁に使用するプロンプトをテンプレートとして保存
  • 変数とプレースホルダー：動的なコンテンツを持つ再利用可能なプロンプトを作成
  • プロンプト共有：チーム内で効果的なプロンプトを共有
  • プロンプトバージョン管理：時間経過に伴う変更や改善を追跡

モデル管理

UIを通じて簡単にモデルの切り替えと管理が可能です：

  • モデルカタログ：Ollamaのライブラリから直接モデルをブラウズしてプル
  • カスタムモデル：カスタムGGUFモデルをアップロードして構成
  • モデルパラメータ：会話ごとに温度、top-p、コンテキスト長さ、その他のサンプリングパラメータを調整
  • モデルメタデータ：モデルの詳細、サイズ、量子化、機能を表示

設定とカスタマイズ

環境変数

重要な設定オプションは環境変数を通じて行われます：

# バックエンドURL（Ollamaまたはその他のOpenAI互換API）
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# 認証を有効にする
WEBUI_AUTH=true

# デフォルトユーザー役割（user、admin、pending）
DEFAULT_USER_ROLE=pending

# ユーザー登録を有効にする
ENABLE_SIGNUP=true

# 管理者メール（管理者アカウントを自動作成）
WEBUI_ADMIN_EMAIL=admin@example.com

# データベース（デフォルトはSQLite、または本番環境ではPostgreSQL）
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/openwebui

# RAGを有効にする
ENABLE_RAG=true

# RAG用の埋め込みモデル
RAG_EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

代替バックエンドへの接続

Open WebUIは、任意のOpenAI互換APIと動作します。設定 → 接続でベースURLを構成します：

  • vLLM：http://localhost:8000/v1
  • LocalAI：http://localhost:8080
  • LM Studio：http://localhost:1234/v1
  • Text Generation WebUI：http://localhost:5000/v1
  • OpenAI：https://api.openai.com/v1（APIキーが必要）
  • Azure OpenAI：カスタムエンドポイントURL

リバースプロキシ設定

本番環境でのデプロイメントには、Open WebUIをリバースプロキシの背後で実行します：

Nginxの例：

server {
    listen 443 ssl http2;
    server_name chat.yourdomain.com;

    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:3000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        
        # WebSocketサポート
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }
}

Traefikの例（Dockerラベル）：

labels:
  - "traefik.enable=true"
  - "traefik.http.routers.openwebui.rule=Host(`chat.yourdomain.com`)"
  - "traefik.http.routers.openwebui.entrypoints=websecure"
  - "traefik.http.routers.openwebui.tls.certresolver=letsencrypt"
  - "traefik.http.services.openwebui.loadbalancer.server.port=8080"

パフォーマンス最適化

データベース調整

マルチユーザーのデプロイメントではSQLiteからPostgreSQLに切り替えてください：

# 依存関係をインストール
pip install psycopg2-binary

# データベースURLを構成
DATABASE_URL=postgresql://openwebui:password@postgres:5432/openwebui

PostgreSQLは複数のユーザーをよりよく処理し、会話検索やRAG操作のクエリパフォーマンスを改善します。

埋め込みモデル選択

RAGのパフォーマンスはあなたの埋め込みモデルの選択に大きく依存します：

  • 高速/リソース制限：all-MiniLM-L6-v2（384次元、~80MB）
  • バランス：all-mpnet-base-v2（768次元、~420MB）
  • 最高品質：bge-large-en-v1.5（1024次元、~1.3GB）

設定 → RAG → 埋め込みモデルで構成します。

キャッシュ戦略

繰り返しのAPI呼び出しを減らすために会話キャッシュを有効にします：

  • モデルキャッシュ：Ollamaはロードされたモデルをメモリに自動的にキャッシュ
  • 応答キャッシュ：Open WebUIは同一のプロンプトをキャッシュ（設定可能）
  • 埋め込みキャッシュ：以前処理されたドキュメントの埋め込みを再利用

セキュリティのベストプラクティス

Open WebUIを本番環境でデプロイする際には、以下のセキュリティガイドラインに従ってください：

  1. 認証を有効にする：公開ネットワークでOpen WebUIを認証なしで実行しないでください
  2. HTTPSを使用する：常にTLS/SSL付きのリバースプロキシでデプロイ
  3. 定期的な更新：セキュリティパッチのためOpen WebUIとOllamaを更新
  4. アクセスを制限する：信頼できるネットワークにアクセスを制限するファイアウォールルールを使用
  5. APIキーをセキュリティで保護する：外部APIに接続する場合、環境変数を使用し、APIキーをハードコーディングしない
  6. アクセスログを監視する：不正な活動を監視するためアクセスログを有効にして監視
  7. データをバックアップする：/app/backend/dataボリュームを定期的にバックアップ
  8. データベース暗号化：本番環境ではPostgreSQLで静的暗号化を有効にする
  9. レート制限を設定する：乱用を防ぐためレート制限を設定
  10. コンテンツフィルタリングを実装する：あなたの組織に適したコンテンツポリシーを実装

使用ケースと現実の応用

個人的な知識アシスタント

Open WebUIとローカルモデル、RAGを組み合わせて、プライベートな知識ベースを作成できます。ノート、研究論文、プロジェクトドキュメント、個人ドキュメントをアップロードし、クラウドサービスにデータを送信せずに会話的にクエリできます。研究者、学生、知識労働者にとってプライバシーを重視する場合に最適です。

開発チームの協力

開発チームのためにOpen WebUIをデプロイし、技術ドキュメント、API仕様、コードベースの知識への共有アクセスを提供します。RAG機能により、数千ページのドキュメントから関連情報をすぐに見つけることができ、会話履歴はアーキテクチャの決定や技術的議論を追跡します。

企業内部のチャットボット

組織は、SSO統合によりOpen WebUIを自社のファイアウォールの背後でデプロイし、従業員に内部のウィキ、ポリシー、手順にアクセスできるAIアシスタントを提供できます。ロールベースのアクセスにより、機密情報が適切にセグメント化され、管理者の制御によりガバナンスとコンプライアンスが維持されます。

教育とトレーニング

教育機関は、プライバシーの懸念なしにOpen WebUIを使用して、学生や教員にAIの支援を提供します。コース資料、教科書、授業ノートをアップロードして文脈に応じたQ&Aを提供します。マルチユーザーのシステムにより、使用履歴を追跡しつつ、学生データをプライバシーを保ったまま維持できます。

医療および法的応用

データプライバシーが重要な規制業界では、Open WebUIはHIPAAまたはGDPRの遵守を維持しながらAI支援ワークフローを可能にします。医療専門家は薬物データベースや治療プロトコルをクエリし、法務チームは判例や契約を検索できますが、すべてのデータは制御されたインフラから外れません。

エアギャップおよびオフライン環境

政府機関、研究施設、セキュアな運用センターは、エアギャップネットワークでOpen WebUIを使用します。完全なオフライン機能により、インターネット接続がない場合でもAIの支援が利用可能で、機密環境や遠隔地においても重要です。

一般的な問題のトラブルシューティング

接続問題

問題：Open WebUIがOllamaに接続できません
解決策：Ollamaが実行されていることを確認（curl http://localhost:11434）、OLLAMA_BASE_URL環境変数を確認し、接続を許可するファイアウォールルールがあるかを確認してください。Dockerデプロイメントでは、http://ollama:11434ではなくlocalhostではなくサービス名を使用してください。

問題：UIにモデルが表示されません
解決策：モデルがインストールされていることを確認（ollama list）、Open WebUI設定でモデルリストをリフレッシュし、ブラウザコンソールでAPIエラーを確認してください。

RAGおよびドキュメントアップロードの問題

問題：ドキュメントのアップロードに失敗
解決策：設定でファイルサイズ制限を確認し、サポートされているファイル形式を確認し、データボリュームに十分なディスクスペースがあることを確認し、コンテナログを確認してパースエラーを確認してください。

問題：RAGの応答がアップロードされたドキュメントを参照しません
解決策：埋め込みモデルがダウンロードされて実行されていることを確認し、チャンクサイズ設定を確認し（より小さなチャンクで精度を高める）、RAG設定で取得するチャンク数を増やす、クエリがドキュメント内容に関連しているかを確認してください。

パフォーマンスの問題

問題：応答時間が遅い
解決策：GPUアクセラレーションを有効にし、モデルサイズを減らすか、量子化されたバージョンを使用する、OLLAMA_NUM_PARALLELを増やして並列リクエストを処理し、Dockerコンテナにより多くのRAMを割り当てます。

問題：メモリ不足エラー
解決策：より小さなモデル（7Bではなく13Bパラメータ）を使用し、モデルパラメータでのコンテキスト長さを減らし、同時ユーザー数を制限するか、システムにさらにRAM/スワップスペースを追加してください。

認証とアクセス

問題：ログインできませんまたは管理者アカウントを作成できません
解決策：WEBUI_AUTH=trueを設定し、WEBUI_ADMIN_EMAILを設定して管理者を自動作成し、ブラウザのクッキーとキャッシュをクリアし、コンテナログを確認してデータベースエラーを確認してください。

問題：ユーザーが登録できません
解決策：ENABLE_SIGNUP=trueを確認し、DEFAULT_USER_ROLE設定を確認し（userで自動承認またはpendingで手動承認）、データベースが書き込み可能であることを確認してください。

Open WebUIの代替ソフトウェア

Open WebUIは、Ollamaとの強力な統合を提供する自己ホスト型インターフェースとして優れていますが、いくつかの代替ソフトウェアは同じ問題領域に異なるアプローチを提供しています。あなたの選択は、マルチプロバイダの柔軟性、専門的なドキュメント処理、極めて単純な設計、または企業向けの機能が必要かどうかに依存します。

LibreChatは、最もプロバイダに依存しないソリューションとして際立っており、OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Google Vertex AI、AWS Bedrock、Ollamaを1つのインターフェースでネイティブにサポートしています。そのプラグインアーキテクチャと、マルチテナント、詳細なアクセス制御、使用量制限などの企業向け機能により、複数のAIプロバイダをサポートする必要がある組織や、詳細な監査トレースが必要な場合に最適です。トレードオフは複雑さです—LibreChatはOpen WebUIよりも設置作業がより多く、リソースがより重く、Ollamaのサポートはクラウドプロバイダに比べて二次的なものです。チームがClaudeで執筆、GPT-4でコーディング、プライバシー敏感な作業にローカルモデルを使用している場合、LibreChatの統合インターフェースが際立っています。

ドキュメントが中心のワークフローでは、AnythingLLMは基本的なRAGを越えた知識ベースファーストのアプローチを採用しています。そのワークスペースモデルはドキュメントと会話を孤立した環境に整理し、高度な検索機能にはハイブリッド検索、リランク、引用追跡が含まれます。データコネクタはGitHub、Confluence、Google Driveからコンテンツを取得し、エージェント機能によりマルチステップの推論やワークフロー自動化が可能になります。これにより、複数のクライアントの知識ベースを管理するコンサルティングファームや、膨大なドキュメントを扱うサポートチームにとってAnythingLLMは最適です。チャットインターフェースはOpen WebUIよりも磨かれていないが、大型ドキュメントコレクションをクエリする主要なニーズがある場合、高度な検索機能が学習曲線の高いトレードオフを補償します。

LobeChatは機能の深さよりもユーザー体験を重視し、モバイルフレンドリーでプログレッシブウェブアプリ（PWA）機能を持つ洗練されたインターフェースを提供します。その現代的なデザイン、滑らかなアニメーション、強力な音声/マルチモーダルサポートにより、デザイナーや非技術的なユーザーがAIアシスタントをデバイス間でスムーズに使用できるようにします。PWAの実装により、Open WebUIにはないアプリのようなモバイル体験が提供されます。しかし、企業機能は限られ、プラグインエコシステムは小さく、RAG機能はOpen WebUIとAnythingLLMの両方より劣ります。

デスクトップアプリを好むユーザーには、Jan.aiがWindows、macOS、Linux向けのゼロ構成ローカルモデル管理を提供します。Ollamaを個別にインストールしたり、Dockerを扱ったりする必要がなく、Janはネイティブアプリとしてシステムトレイサポートとワンクリックモデルダウンロードを提供します。この「ただ動作する」哲学により、家族やコラボレーターにローカルLLMを提供するのに最適です。トレードオフは、マルチユーザーのサポートがない、高度な機能が少なく、リモートアクセス機能がないことです。

Chatboxは軽量なニッチを占め、OpenAI、Claude、Gemini、ローカルAPIをサポートし、非常に低いリソースオーバーヘッドを持つクロスプラットフォームクライアントです。これは、さまざまなAPIプロバイダを素早くテストする必要がある開発者や、リソース制限されたハードウェアを持つユーザーにとって最適です。セットアップの摩擦は最小ですが、一部の機能はサブスクリプション制限付きで、完全にオープンソースではない、RAGサポートは限定されています。

いくつかのOllama専用の最小UIが、“十分なインターフェース"を望むユーザーのために存在します：Hollamaは複数のOllamaサーバーを異なるマシンに管理し、Ollama UIは非常に簡単なデプロイメントで基本的なチャットとPDFアップロードを提供し、OtermはSSHセッションとtmuxワークフロー用に驚くほど機能的なターミナルベースのインターフェースを提供します。これらは機能を犠牲にして簡潔さと速度を追求しています。

企業がベンダーのサポートを必要とする場合、TypingMind Team、BionicGPT、Dust.ttなどの商用オプションは、自社ホスティングにプロフェッショナルなサポート、コンプライアンス認証、SLAを提供します。これらはオープンソースの自由をトレードオフにし、保証された稼働時間、セキュリティ監査、責任を提供します。これは、あなたの組織が企業向けのサポート契約が必要な場合に適しています。

賢く選ぶ：Open WebUIは大多数の自社ホスティングOllamaデプロイメントにとって最適なバランスを取っており、包括的な機能と管理可能な複雑さを提供します。プロバイダの柔軟性が最優先事項であればLibreChat、高度なドキュメントワークフローが必要であればAnythingLLM、モバイルファーストまたはデザイン志向のユーザーであればLobeChat、非技術的なデスクトップユーザーであればJan、ベンダーのサポートが必要であれば商用オプションを選択してください。ローカルモデルを実行する大多数の技術ユーザーにとって、Open WebUIの活発な開発、強いコミュニティ、優れたRAG実装により、推奨される出発点です。

今後の開発とロードマップ

Open WebUIは、いくつかの興味深い機能がロードマップにあるため、急速な開発を続けています：

改善されたマルチモーダルサポート：LLaVAやBakllavaなどのモデルを使用した画像、ビジョンモデル、マルチモーダル会話のより良い処理。

強化されたエージェント機能：AutoGPTパターンに類似した関数呼び出し、ツール使用、マルチステップの推論ワークフロー。

より良いモバイルアプリ：現在のPWA実装を超えたネイティブのiOSとAndroidアプリで、より良いモバイル体験を提供。

高度なRAG機能：グラフベースのRAG、セマンティックチャンク、マルチクエリ検索、親ドキュメント検索によるより良い文脈。

協力機能：共有会話、チームワークスペース、プロンプトとドキュメントのリアルタイム協力。

企業統合：より深いSSOサポート、SCIMプロビジョニング、高度な監査ログ、規制業界向けのコンプライアンスレポート。

プロジェクトは後方互換性とセマンティックバージョン管理を維持しており、アップグレードが簡単です。活発なGitHubリポジトリでは、毎日のコミットと応答的な問題管理が行われています。

結論

Open WebUIは、単なるOllamaフロントエンドから、自己ホスト型AIインタラクションの包括的なプラットフォームへと進化してきました。プライバシー、機能、デプロイメントの容易さの組み合わせにより、個人、チーム、組織がローカルLLMを活用して機能を犠牲にすることなく、最適な選択肢となっています。

開発者がモデルをテストしている場合、組織が内部AIツールを構築している場合、またはプライバシーを重視する個人であれば、Open WebUIは強力で自己ホスト型のAIワークフローの基礎を提供します。活発なコミュニティ、定期的なアップデート、拡張可能なアーキテクチャにより、自社ホスト型AIの分野でのリーディングオプションのままです。

基本的なDockerインストールから始めて、いくつかのドキュメントをアップロードしてRAGを試し、Ollamaのライブラリからさまざまなモデルを試して、ニーズが成長するにつれて高度な機能を徐々に探索してください。学習曲線は穏やかですが、天井は高いため、Open WebUIは個人のノートPCから企業のKubernetesクラスターまでスケール可能です。

代替ソフトウェアを比較している場合は、Open WebUIのOllamaファースト設計、バランスの取れた機能セット、活発な開発により、大多数の自社ホスト型LLMデプロイメントの推奨される出発点となります。特定のニーズが生じた場合は、より専門的なソリューションへの移行が可能ですが、多くのユーザーがOpen WebUIの機能を実験から本番環境まで十分に満たすと見ています。

有用なリンク

Open WebUI環境を設定する際には、ローカルLLMのホスティングとデプロイメントオプションの広いエコシステムを理解することが役立ちます。ローカルLLMホスティング：2025年完全ガイド - Ollama、vLLM、LocalAI、Jan、LM Studio & Moreでは、Ollama、vLLM、LocalAI、およびその他の12以上のローカルLLMツールを比較しており、Open WebUIデプロイメントに最適なバックエンドを選択する際のAPIの成熟度、ツール呼び出し能力、パフォーマンスベンチマークを参考にできます。

高パフォーマンスな本番環境デプロイメントにおいて、スループットとレイテンシーが重要である場合、vLLMクイックスタート：高性能LLMサービングガイドをご覧ください。これは、DockerでのvLLMのセットアップ、OpenAI API互換性、PagedAttention最適化をカバーしており、Open WebUIが複数の同時ユーザーをサービスする場合、Ollamaのパフォーマンスがボトルネックになる可能性があるため特に価値があります。

バックエンドが同時リクエストをどのように処理するかを理解することは、容量計画において重要です。Ollamaが並列リクエストをどのように処理するかの記事では、Ollamaのリクエストキューイング、GPUメモリ管理、並列実行モデルについて説明しており、Open WebUIデプロイメントのマルチユーザーシナリオにおける適切な制限と期待値の設定を助けます。

外部リソース

公式ドキュメントとコミュニティサポートについては、以下の外部リソースを参照してください：