📄️ 🐋 使用 Llama.cpp 运行 DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit
向 UnslothAI 致敬，感谢他们的不懈努力！多亏了他们的辛勤工作，我们现在可以在 Llama.cpp 上运行 完整的 DeepSeek-R1 671B 参数模型的动态 1.58-bit 量化形式（压缩至仅 131GB）！最棒的是？您不再需要为了需要大规模企业级 GPU 或服务器而绝望 — 可以在您的个人机器上运行此模型（尽管对于大多数消费级硬件来说速度较慢）。
📄️ 🖥️ 在 Intel GPU 上使用 IPEX-LLM 设置本地 LLM
本教程是社区贡献，不受 Open WebUI 团队支持。它仅作为如何为您的特定用例自定义 Open WebUI 的演示。想要贡献？查看贡献教程。
📄️ ⚛️ Continue.dev VSCode 扩展与 Open WebUI
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📄️ 🛃 使用自定义 CA 存储设置
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📄️ 🌐 浏览器搜索引擎
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📄️ 🕵🏻♀️ 使用 Helicone 监控您的 LLM 请求
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📄️ 💥 使用 Langfuse 监控和调试
Langfuse (GitHub) 为 Open WebUI 提供开源可观测性和评估。通过启用 Langfuse 集成，您可以使用 Langfuse 跟踪应用程序数据以开发、监控和改进 Open WebUI 的使用，包括：
📄️ 🔠 LibreTranslate 集成
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📄️ 🔗 Redis Websocket 支持
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📄️ 🛌 与 Amazon Bedrock 集成
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📄️ 🔗 Okta OIDC SSO 集成
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📄️ 🦊 Firefox AI 聊天机器人侧边栏
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📄️ Azure AD 域服务 (LDAPS) 集成
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