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Contenido
  1. Tutorial de Ollama
Primeros pasos
  1. Qué es Ollama
  2. Instalar Ollama
  3. Ejecutar el primer modelo
  4. Elección del modelo y requisitos de hardware
  5. Comandos de Ollama
Configuración avanzada
  1. Modelos personalizados con Modelfile
  2. Variables de entorno y configuración
  3. GPU y rendimiento
  4. Ejecutar con Docker
API e integración con código
  1. REST API
  2. Conectar con Python
  3. Integración con JavaScript
  4. Salidas estructuradas (JSON)
  5. Llamadas a herramientas
  6. Embeddings y RAG
Integraciones
  1. Interfaz web de Open WebUI
  2. Modelos en la nube
  3. Preguntas frecuentes y errores

Tutorial de Open WebUI: añade a Ollama una interfaz web como ChatGPT

Chatear desde la terminal es práctico, pero para compartirlo con familiares o compañeros necesitas una interfaz web. Open WebUI es una de las opciones de código abierto más populares. Su interfaz se parece mucho a ChatGPT y ofrece muchas funciones:

  • Historial de conversaciones, cambio entre varios modelos y visualización de Markdown y código
  • Subida de documentos para que el modelo responda basándose en ellos (RAG integrado)
  • Cuentas para varios usuarios y gestión de permisos
  • Modelos personalizados (prompt del sistema y parámetros)
  • Compatibilidad con Ollama y con API compatibles con OpenAI

Instalar con Docker (recomendado)

Si ya tienes Ollama instalado en el equipo:

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

Abre http://localhost:3000. La cuenta que crees la primera vez será la de administrador.

  • --add-host=host.docker.internal:host-gateway: permite que el contenedor se conecte a Ollama en el host (es necesario en Linux; Docker Desktop ya admite este nombre).
  • -v open-webui:/app/backend/data: guarda las cuentas, el historial de conversaciones y la configuración.

Si quieres ejecutar Ollama y Open WebUI con Docker, usa el ejemplo de Compose de Ejecutar Ollama con Docker.

Instalar con pip

Si no quieres usar Docker (necesitas Python 3.11):

pip install open-webui
open-webui serve

La dirección predeterminada es http://localhost:8080.

¿No puedes conectarte a Ollama?

Ve a Configuración de administrador → Conexiones y comprueba la dirección de la API de Ollama:

SituaciónDirección
Open WebUI está en Docker y Ollama en el hosthttp://host.docker.internal:11434
Ambos están en el mismo Composehttp://ollama:11434
Ambos están instalados directamente en el hosthttp://localhost:11434
Ollama está en otro equipohttp://IP-de-ese-equipo:11434 (ese equipo debe tener OLLAMA_HOST=0.0.0.0)

En Linux, Ollama en el host solo escucha en 127.0.0.1 de forma predeterminada, por lo que es posible que el contenedor no pueda conectarse. Puedes establecer OLLAMA_HOST en 0.0.0.0 (y restringir las conexiones externas con un firewall) o ejecutar Open WebUI con --network host. En ese caso, cambia la dirección a http://localhost:8080.

Uso básico

  1. Elige un modelo en la esquina superior izquierda. Los modelos de Ollama descargados aparecerán automáticamente.
  2. Los administradores también pueden escribir un nombre en el menú de modelos para descargar uno nuevo (por ejemplo, qwen3:8b).
  3. El historial de conversaciones se guarda en la barra lateral izquierda.

Preguntar sobre documentos

Haz clic en + en el cuadro de diálogo para subir un PDF, un documento de Word o un archivo de texto. Después, pregunta directamente sobre su contenido. Open WebUI dividirá el texto en fragmentos, generará embeddings y recuperará los pasajes pertinentes automáticamente.

Si quieres usar el mismo conjunto de documentos a largo plazo, crea una base de conocimiento en Espacio de trabajo → Conocimiento y haz referencia a ella con # durante la conversación.

Te recomendamos cambiar el modelo de embeddings en Configuración de administrador → Documentos por uno multilingüe (por ejemplo, usa bge-m3 con Ollama). Así mejorará la recuperación de documentos en chino. Consulta Embeddings de texto y RAG para entender cómo funciona.

Modelos personalizados

En Espacio de trabajo → Modelos → Crear, puedes configurar cualquier modelo con:

  • Un prompt del sistema (por ejemplo, «Usa siempre chino tradicional»)
  • Parámetros (temperature y longitud del contexto)
  • Una base de conocimiento vinculada de forma predeterminada

Los modelos que crees aparecerán en el menú de modelos de todos los usuarios, por ejemplo, «Asistente de atención al cliente» o «Revisión de código».

Uso por varias personas

  • Configuración de administrador → Usuarios: cuando se registran, los nuevos usuarios quedan «Pendientes de aprobación» de forma predeterminada. Un administrador debe aprobarlos para que puedan usar la aplicación.
  • Puedes configurar grupos de usuarios y los modelos que puede usar cada grupo.
  • Para que otras personas de la red local puedan acceder, diles que abran http://IP-de-tu-equipo:3000.

Si vas a exponer el servicio a Internet, coloca delante un proxy inverso HTTPS y desactiva el registro público.

Actualizar

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
docker rm -f open-webui
# Recréalo con el comando docker run original; los datos del Volume no se perderán

Preguntas frecuentes

La lista de modelos está vacía

Open WebUI no puede conectarse a Ollama. Comprueba la dirección siguiendo los pasos de «¿No puedes conectarte a Ollama?» de arriba. Puedes probar desde el contenedor:

docker exec open-webui curl -s http://host.docker.internal:11434/api/tags

Las respuestas son lentas

Open WebUI solo proporciona la interfaz; la velocidad depende de Ollama y de tu hardware. Consulta GPU y optimización del rendimiento.

He olvidado la contraseña de administrador

La contraseña de administrador está en la base de datos del Volume. Lo más sencillo es pedirle a otro administrador que la restablezca. Si solo hay un administrador, consulta las instrucciones para restablecer la contraseña en la documentación oficial de Open WebUI.

Actualizado 12 de octubre de 2026