Open WebUI + Ollama + Docker Windows 10 家用版安裝指南

Windows 10 家用版重要限制

Windows 10 家用版與專業版/企業版不同，缺少以下關鍵功能：

沒有 Hyper-V - 無法使用Hyper-V虛擬化（專業版/企業版功能）
無法使用Docker預設的Hyper-V後端 - 必須改用WSL2後端
需手動啟用虛擬化功能 - BIOS/UEFI設定需開啟

重要警告： Windows 10 家用版用戶請勿嘗試啟用Hyper-V，系統不支援且可能導致啟動問題！

硬體規格與系統需求

以下為Windows 10家用版的建議配置：

最低配置

Windows版本: 10 家用版 2004版或更新
CPU: Intel i5 / Ryzen 5 (第8代+)
RAM: 16GB DDR4
儲存: 100GB SSD (WSL2需要空間)
虛擬化: BIOS中必須啟用

推薦配置

Windows版本: 10 家用版 22H2版
CPU: Intel i7 / Ryzen 7 (10代+)
RAM: 32GB DDR4/DDR5
儲存: 200GB+ NVMe SSD
GPU: NVIDIA RTX 3060 8GB+ (CUDA支援)

檢查Windows版本

請先確認您的Windows版本符合要求：

Win+R 輸入
winver

版本必須是 Windows 10 版本 2004 (組建 19041) 或更新

提示： 模型大小與記憶體需求成正比，7B 模型需至少 8GB RAM，建議使用較小的模型如llama3.2:1b或llama3.2:3b開始。

Windows 10 家用版常見失敗點

以下問題會導致安裝失敗，請先檢查：

虛擬化未啟用 (BIOS設定)

Windows版本太舊 (< 2004)

WSL2未正確安裝

防毒軟體/防火牆阻擋

記憶體不足 (< 16GB)

Docker Desktop設定錯誤

注意： 安裝前請關閉所有防毒軟體（特別是Windows Defender的即時保護）和防火牆，完成後再重新開啟。

第一步：安裝前置需求

1. 啟用CPU虛擬化 (BIOS/UEFI設定)

這是Windows 10家用版最常見的失敗原因！

重新啟動電腦，進入BIOS/UEFI設定 (通常按F2、Del、F10或F12)

尋找以下設定並啟用：

Intel VT-x / AMD-V (虛擬化技術)
Intel VT-d / AMD IOMMU (如果有的話)
SVM Mode (AMD CPU)

檢查虛擬化是否啟用
# 開啟工作管理員 (Ctrl+Shift+Esc)
# 切換到"效能"標籤頁
# 查看CPU資訊中"虛擬化"是否顯示"已啟用"

2. 安裝WSL2 (Linux子系統)

Windows 10家用版必須使用WSL2作為Docker後端：

PowerShell (管理員)
# 1. 啟用WSL功能

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

# 2. 啟用虛擬機器平台功能

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

# 3. 重新啟動電腦（必須執行）

# 重新開機後繼續...

# 4. 設定WSL2為預設版本

wsl --set-default-version 2

# 5. 安裝Linux發行版 (例如Ubuntu)

wsl --install -d Ubuntu

# 6. 檢查WSL版本

wsl -l -v

# 應該顯示 VERSION 2

重要： 執行上述指令後必須重新啟動電腦，否則WSL2無法正常運作。

3. 安裝 Docker Desktop for Windows

下載並安裝 Docker Desktop：

下載連結
https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker%20Desktop%20Installer.exe

安裝時重要設定：

取消勾選"Use Windows containers instead of Linux containers"
勾選"Enable WSL 2 based engine" (Windows 10家用版必須)
安裝完成後不要立即啟動，先進行下一步設定

4. 設定Docker Desktop使用WSL2後端

右鍵點擊系統列Docker圖示 → Settings → General：

✓ Use the WSL 2 based engine
✓ Start Docker Desktop when you log in (可選)

Settings → Resources → WSL Integration：

✓ Enable integration with my default WSL distro
✓ Enable integration with Ubuntu (或你安裝的發行版)

Settings → Resources → Advanced：

CPU: 至少4核心 (建議一半的CPU核心數)
Memory: 至少8GB (建議12-16GB)
Swap: 至少2GB

第二步：Docker Compose 一鍵部署

建立部署目錄和設定檔：

1. 建立專案目錄

PowerShell
# 建立專案目錄 (建議在D槽或空間充足的磁碟)

mkdir D:\ollama-webui

cd D:\ollama-webui

# 建立 docker-compose.yml 檔案

notepad docker-compose.yml

2. 編輯 docker-compose.yml

複製以下內容到docker-compose.yml：

docker-compose.yml
version: '3.8'

services:

  ollama:

    image: ollama/ollama:latest

    container_name: ollama

    restart: unless-stopped

    volumes:

      - ollama_data:/root/.ollama

      # Windows路徑映射範例 (可選，方便備份)

      # - D:/ollama-models:/root/.ollama/models

    ports:

      - "11434:11434"

    networks:

      - ollama-network

    # Windows家用版建議設定

    deploy:

      resources:

        limits:

          cpus: '2.0'

          memory: 8G

        reservations:

          cpus: '1.0'

          memory: 4G

  open-webui:

    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main

    container_name: open-webui

    restart: unless-stopped

    depends_on:

      - ollama

    volumes:

      - open-webui_data:/app/backend/data

    ports:

      - "3000:8080"

    environment:

      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434

      - WEBUI_SECRET_KEY=windows10-home-edition-secret-key-2024

      - WEBUI_NAME=Windows 10本地AI

    networks:

      - ollama-network

    # 資源限制

    deploy:

      resources:

        limits:

          cpus: '1.0'

          memory: 2G

volumes:

  ollama_data:

    driver: local

  open-webui_data:

    driver: local

networks:

  ollama-network:

    driver: bridge

3. 啟動服務

PowerShell (管理員)
# 切換到專案目錄

cd D:\ollama-webui

# 下載並啟動容器 (第一次執行會較久)

docker-compose up -d

# 檢查容器狀態

docker-compose ps

# 查看日誌 (如果有問題)

docker-compose logs -f ollama

docker-compose logs -f open-webui

# 如果一切正常，應該看到兩個容器都是Up狀態

提示： 首次執行需要下載約2-3GB的鏡像，請確保網路穩定。如果下載失敗，可以嘗試設定Docker鏡像加速器。

第三步：GPU加速設定 (NVIDIA GPU用戶)

如果您有NVIDIA GPU，可以啟用GPU加速：

1. 確認GPU和驅動程式

PowerShell
# 檢查NVIDIA GPU

nvidia-smi

# 驅動程式必須是版本 515.65.01 或更新
# 如果沒有nvidia-smi指令，請安裝NVIDIA驅動程式

2. 安裝NVIDIA Container Toolkit (Windows版)

Windows 10需要特別安裝：

PowerShell (管理員)
# 下載安裝程式

# 網址: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases

# 或使用Chocolatey安裝 (如果有)

choco install nvidia-container-toolkit

# 安裝後重新啟動Docker Desktop

3. 修改docker-compose.yml啟用GPU

docker-compose.yml (ollama部分)
services:

  ollama:

    image: ollama/ollama:latest

    container_name: ollama

    restart: unless-stopped

    runtime: nvidia  # 新增這行

    environment:  # 新增環境變數

      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all

    volumes:

      - ollama_data:/root/.ollama

    ports:

      - "11434:11434"

    networks:

      - ollama-network

注意： 如果沒有NVIDIA GPU或安裝有問題，請跳過此步驟，使用CPU版本仍可運行，只是速度較慢。

第四步：模型管理與下載

下載適合您硬體的模型：

1. 推薦Windows 10家用版的模型

考慮到記憶體限制，建議從小型模型開始：

PowerShell
# 小型模型 (適合8-16GB RAM)

docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:1b

docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:3b

docker exec -it ollama ollama pull phi3:mini

# 中型模型 (適合16-32GB RAM)

docker exec -it ollama ollama pull llama3.2

docker exec -it ollama ollama pull mistral

docker exec -it ollama ollama pull gemma:7b

# 大型模型 (適合32GB+ RAM)

docker exec -it ollama ollama pull llama3.1:70b

docker exec -it ollama ollama pull qwen2.5:72b

2. 查看和管理模型

PowerShell
# 查看已下載模型

docker exec -it ollama ollama list

# 查看模型資訊

docker exec -it ollama ollama show llama3.2:1b

# 移除模型

docker exec -it ollama ollama rm llama3.2:1b

# 複製模型 (建立新版本)

docker exec -it ollama ollama cp llama3.2:3b my-custom-model

模型規格對照表 (Windows 10家用版建議)

模型	大小	最小RAM	下載大小	推薦指數
llama3.2:1b	1B	4GB	0.6GB	★★★★★ (首選)
llama3.2:3b	3B	6GB	1.8GB	★★★★☆
phi3:mini	3.8B	8GB	2.3GB	★★★★☆
llama3.2	8B	16GB	4.7GB	★★★☆☆
mistral	7B	14GB	4.1GB	★★★☆☆

第五步：完成安裝與測試

1. 存取 Open WebUI

開啟瀏覽器訪問：

Open WebUI 介面 http://localhost:3000 檢查中...

如果無法訪問，檢查防火牆設定：

PowerShell (管理員)
# 允許3000端口通過防火牆

New-NetFirewallRule -DisplayName "Open WebUI" -Direction Inbound -Protocol TCP -LocalPort 3000 -Action Allow

# 允許11434端口通過防火牆

New-NetFirewallRule -DisplayName "Ollama API" -Direction Inbound -Protocol TCP -LocalPort 11434 -Action Allow

2. 建立帳戶與初始設定

首次訪問時：

建立管理員帳戶 (記住帳號密碼)
進入設定 → 模型設定
點擊"刷新模型列表"
選擇已下載的模型
儲存設定

3. 測試對話功能

嘗試詢問：

"你好，介紹一下你自己"
"寫一個簡單的Python程式"
"總結人工智慧的優點"

效能優化提示：

如果回應速度慢，請使用更小的模型
關閉不必要的背景程式釋放記憶體
確保Docker Desktop分配足夠的CPU和記憶體資源

快速連結與狀態

Open WebUI localhost:3000 未測試

Ollama API localhost:11434 未測試

Docker Desktop 系統列圖示未測試

Windows 10常見問題解決

錯誤: WSL2安裝失敗

解決方案：

確認Windows更新到最新版本
手動下載WSL2核心更新： https://aka.ms/wsl2kernel
執行：wsl --update
重新啟動電腦

錯誤: 端口被占用

解決方案：

檢查哪個程式占用端口： netstat -ano | findstr :3000
修改docker-compose.yml中的端口： "4000:8080" # WebUI改為4000 "11435:11434" # Ollama改為11435

錯誤: 記憶體不足

解決方案：

增加Windows虛擬記憶體：
- 系統 → 進階系統設定 → 效能設定 → 進階 → 變更
- 取消"自動管理"
- 設定自訂大小：初始=16384，最大=32768
使用更小的模型 (llama3.2:1b或phi3:mini)
減少Docker Desktop記憶體分配 (設定 → 資源)

錯誤: 無法下載模型

解決方案：

檢查網路連線
嘗試使用不同的模型 (較小的模型)
手動下載模型檔案： docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:1b --insecure
檢查DNS設定，嘗試使用Google DNS (8.8.8.8)

Docker Desktop無法啟動

解決方案：

執行Windows更新
完全移除Docker Desktop後重新安裝
執行：wsl --shutdown 然後重啟Docker
檢查防毒軟體是否阻擋

常用指令速查

# 啟動/停止服務

docker-compose up -d

docker-compose down

# 查看日誌

docker-compose logs -f ollama

docker-compose logs -f open-webui

# 查看資源使用

docker stats

# 進入容器

docker exec -it ollama bash

# 備份模型資料

docker run --rm -v ollama_data:/source -v ${pwd}:/backup alpine tar czf /backup/ollama_backup.tar.gz -C /source .

# 重置整個環境 (危險!)

docker-compose down -v

docker system prune -a

進階設定

效能優化設定：

# 在docker-compose.yml的ollama服務中加入：

environment:

  - OLLAMA_NUM_PARALLEL=2  # CPU核心數

  - OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2

  - OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m

# 使用更快的儲存 (如果有的話)

volumes:
  - /mnt/fast-ssd/.ollama:/root/.ollama

Windows 10家用版建議定期重啟Docker Desktop以釋放記憶體

Open WebUI + Ollama + Docker Windows 10 家用版專用

Windows 10 家用版重要限制

硬體規格與系統需求

檢查Windows版本

Windows 10 家用版常見失敗點

第一步：安裝前置需求

1. 啟用CPU虛擬化 (BIOS/UEFI設定)

2. 安裝WSL2 (Linux子系統)

3. 安裝 Docker Desktop for Windows

4. 設定Docker Desktop使用WSL2後端

第二步：Docker Compose 一鍵部署

1. 建立專案目錄

2. 編輯 docker-compose.yml

3. 啟動服務

第三步：GPU加速設定 (NVIDIA GPU用戶)

1. 確認GPU和驅動程式

2. 安裝NVIDIA Container Toolkit (Windows版)

3. 修改docker-compose.yml啟用GPU

第四步：模型管理與下載

1. 推薦Windows 10家用版的模型

2. 查看和管理模型

模型規格對照表 (Windows 10家用版建議)

第五步：完成安裝與測試

1. 存取 Open WebUI

2. 建立帳戶與初始設定

3. 測試對話功能

快速連結與狀態

Windows 10安裝檢查清單

Windows 10常見問題解決

常用指令速查

進階設定

安裝成功！下一步建議

學習資源

進階功能

維護建議