📄️ 🐋 使用 Llama.cpp 运行 DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit
特别鸣谢 UnslothAI 的卓越贡献！由于他们的辛勤工作，我们现在可以在 Llama.cpp 上运行完整的 DeepSeek-R1 671B 参数模型，采用动态 1.58 位量化形式（压缩后仅 131GB）！最棒的是什么？您不再需要为需要庞大的企业级 GPU 或服务器而绝望——完全可以在您的个人电脑上运行此模型（尽管对于大多数消费级硬件来说速度会较慢）。
📄️ 🖥️ 在 Intel GPU 上使用 IPEX-LLM 设置本地 LLM
本教程由社区贡献，并非 Open WebUI 团队官方支持。它仅作为如何根据您的特定用例自定义 Open WebUI 的演示。想做出贡献吗？请查看贡献教程。
📄️ ⚛️ 将 Continue.dev VSCode 扩展与 Open WebUI 集成
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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 进行监控和调试
Langfuse (GitHub) 为 Open WebUI 提供开源的可观察性和评估功能。通过启用 Langfuse 集成，您可以使用 Langfuse 跟踪您的应用程序数据，以开发、监控和改进 Open WebUI 的使用，其中包括：
📄️ 🔠 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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