📄️ 🐋 使用 Llama.cpp 运行 DeepSeek R1 Dynamic 1.58 位
向 UnslothAI 的出色工作致以崇高的敬意！感谢他们的辛勤付出，我们现在可以在 Llama.cpp 上运行完整的 DeepSeek-R1 671B 参数模型，采用动态 1.58 位量化形式（压缩到仅 131GB）！最棒的是什么？您不再需要为需要大型企业级 GPU 或服务器而绝望——在您的个人机器上运行此模型是可能的（尽管对于大多数消费级硬件来说会很慢）。
📄️ 🖥️ 使用 IPEX-LLM 在 Intel GPU 上设置本地 LLM
本教程由社区贡献，不获得 Open WebUI 团队的支持。它仅作为演示，说明如何根据您的特定用例定制 Open WebUI。想要贡献？请查看贡献教程。
📄️ ⚛️ 将 Continue.dev VSCode 扩展与 Open WebUI 结合使用
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📄️ 🛃 使用自定义 CA 存储进行设置
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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 进行监控和调试
Langfuse (GitHub) 为 Open WebUI 提供开源可观察性和评估。通过启用 Langfuse 集成，您可以利用 Langfuse 跟踪您的应用程序数据，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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📄️ 💻 Iterm2 AI 集成
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