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从零搭建AI工作站：Gemma3大模型本地部署+WebUI配置全套方案

news 来源：原创 2025/7/20 23:08:47

文章目录

- 前言
- 1. 安装Ollama
- 2.Gemma3模型安装与运行
- 3. 安装Open WebUI图形化界面
- - 3.1 Open WebUI安装运行
  - 3.2 添加模型
  - 3.3 多模态测试
- 4. 安装内网穿透工具
- 5. 配置固定公网地址
- 总结

前言

如今各家的AI大模型厮杀得如火如荼，每天都有新的突破。今天我要给大家安利一款来自谷歌的Gemma3开源大模型。这款模型有10亿、40亿、120亿和270亿参数等多个版本，让你可以根据自己的需求自由选择。

在多项基准测试中，Gemma 3系列的表现相当抢眼，尤其是27B参数的版本更是力压群雄，击败了o1-preview、o3-mini high和DeepSeek V3等强敌。它不仅支持140多种语言，中文表现也十分出色，更令人惊喜的是其强大的多模态能力——能够处理视觉输入并生成文本输出。

接下来，就让我们一起动手，在家用级Windows电脑上安装部署Gemma3:27B大模型，并搭配一个酷炫的WebUI界面，让你与AI互动更加得心应手。

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1. 安装Ollama

本例中使用的是Windows11系统专业版，通过Ollama运行Gemma3:27B大模型，之前曾经发布过如何在Windows安装Ollama的教程，有需要的同学可以看看这篇文章：Windows本地部署Deepseek-R1大模型并使用Web界面远程交互

简单来说，就是访问Ollama的官网：Download Ollama on Windows

下载对应版本的ollama安装程序并安装：

2.Gemma3模型安装与运行

然后在Ollama的官网点击Models，可以看到排在最上边的就是Gemma3模型全家桶：

点进去之后，在左侧的下拉选项中能看到目前有4个量级的模型，分别是1b/4b/12b/27b和对应所需的储存空间：

本例使用gemma3:27b模型进行演示，**支持多模态（视觉）**27B 参数模型（128k 上下文窗口），需要准备20G以上硬盘空间，右边是运行命令：

Ollama安装完成之后，打开cmd或者powershell等终端工具，执行命令就可以下载模型了：

ollama run gemma3:27b

PS:默认会下载模型到C盘，如果想修改下载位置，可以在终端中执行下方命令来指定模型文件的存放目录，这里以d:\ollama为例，大家可以自定义：
set OLLAMA_MODELS=d:\ollama

如果你之前安装过ollama，在执行命令后出现如下图提示，那么关闭终端，请先升级ollama到最新版本。

更新后，即可正常下载：

模型下载完成之后，安装成功后会提示success：

自动进入对话状态，直接输入内容就能提问了：

3. 安装Open WebUI图形化界面

现在我们已经能够在本地Windows电脑上使用Gemma3 27B模型解答问题了，但在命令行中对话可能不是很美观，在复制回答时也不太方便，我们可以通过安装一个图形化界面来解决这个问题。

不过在此之前，我们需要配置Ollama的环境变量，在终端中分别执行下方命令以便后续远程调用大模型：

setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

setx OLLAMA_ORIGINS "*"

然后点击电脑桌面右下角的ollama图标退出并重启服务。

本例以Open WebUI这个图形化界面为例，使用Docker进行安装，它的界面和平时在网页中和其他大模型聊天非常相似。当然，大家也可以选择其他的方式，比如使用page assist浏览器插件，lobechat，cherry studio等。

如果大家之前未安装过Docker，可以参考下方教程进行Docker安装：Docker安装——Linux、Windows、MacOS

3.1 Open WebUI安装运行

访问Open WebUI的github页面： https://github.com/open-webui/open-webui

如果你的Ollama和Open WebUI在同一台主机，执行这行命令在cmd终端中就可以在本地快速进行部署：

docker run -d -p 3000:8080 --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

将上边在Docker中部署Open WebUI的命令复制后粘贴到终端中，回车：

安装完成后，打开Docker Desktop，可以看到Open WebUI的web界面地址为：https://localhost:3000

点击后会在浏览器打开登录界面：

使用自己的邮箱注册账号，密码要记好，下次登录时需要用到：

添加模型后就能在浏览器中使用web界面来和Gemma3 27B模型聊天了！

3.2 添加模型

点击右上角的设置，可以修改当前界面的语言为简体中文：然后点击保存即可。

点击上方选择一个模型旁边的加号+可以增加大模型，点击下拉按钮可以选择当前使用哪一个已安装的模型，这里选择刚才安装的gemma3:27b，接下来就可以愉快的跟大模型在网页中聊天了！

到这里就成功在Windows电脑本地部署了gemma3:27b模型并使用Open WebUI在网页中与AI交互啦。

3.3 多模态测试

现在我们上传一张图片测试一下效果：（点击对话框左侧加号即可上传图片）

确实有点东西，识别物品的效果还是不错的，还给出了一个结论。

再来测试上传一张人物照片给它，让它分析一下拍摄效果并给出优化建议：

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感觉似乎分析的也还行，大家感兴趣的话也可以稍后自己部署一下进行测试。

4. 安装内网穿透工具

但如果想实现不在同一网络环境下，也能随时随地在浏览器中使用Open WebUI与本地部署的gemma3:27b大模型在网页中聊天，那就需要借助cpolar内网穿透工具来实现公网访问了！接下来介绍一下如何安装cpolar内网穿透，过程同样非常简单：

首先进入cpolar官网：

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的cpolar：

登录成功后，点击下载cpolar到本地并安装（一路默认安装即可)本教程选择下载Windows版本。

cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到配置界面,结下来在WebUI管理界面配置即可。

接下来配置一下 Open WebUI 的公网地址：

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

隧道名称：gem27（可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复）
协议：选择 http
本地地址：3000 (本地访问的地址)
域名类型：选择随机域名
地区：选择China Top

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隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https：

使用上面的任意一个公网地址,在手机或任意设备的浏览器进行登录访问,即可成功看到 Open WebUI 界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到随时在线访问Open WebUI来在网页中使用本地部署的gemma3:27b大模型了！

小结

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

如果有长期远程访问Open WebUI使用gemma3:27b模型，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来为Open WebUI配置一个公网地址。

5. 配置固定公网地址

接下来演示如何为其配置固定的HTTP公网地址，该地址不会变化，方便分享给别人长期查看你部署的项目，而无需每天重复修改服务器地址。

配置固定http端口地址需要将cpolar升级到专业版套餐或以上。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留:

保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称：mygem27，大家也可以设置自己喜欢的名称。

返回Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：gem27，点击右侧的编辑：

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

域名类型：选择二级子域名
Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：mygem27

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

更新完成后,打开在线隧道列表,可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名：

最后,我们使用上边任意一个固定的公网地址访问,可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，可以随时随地在公网环境异地在线访问本地部署的Open WebUI来使用gemma3:27b大模型了！

总结

经过简单的测试，这款多模态大模型的表现确实令人惊艳，不仅在性能上表现优异，而且还能在家用级硬件上轻松运行。这无疑大大降低了普通用户接触和使用高端AI技术的门槛。未来，Gemma3的发展潜力无限，让我们拭目以待吧！如果你也对这个项目感兴趣，不妨动手试试看，有任何疑问欢迎随时留言交流，我们共同探讨、一起成长！