Ollama inkl. Modelle mit NVIDIA GPU-Unterstützung unter Docker offline ausführen + OpenWebUI

Hier wurde Ollama mit NVIDIA-GPU-Unterstützung unter Docker auf einem Windows-11-System ausgeführt. Dabei kam OpenWebUI als benutzerfreundliche Oberfläche zum Einsatz, um lokal KI-Modelle zu betreiben. OpenWebUI bietet den Vorteil, dass Nutzer einfach zwischen verschiedenen Modellen wechseln, Anfragen verwalten und die Nutzung der KI komfortabel über eine grafische Oberfläche steuern können. Zudem ermöglicht es eine bessere Übersicht über laufende Instanzen und erleichtert das Testen unterschiedlicher Modelle ohne manuelle Konfigurationsänderungen.

Table of Contents

WSL 2 Installieren

wsl --install

WSL2 und GPU-Unterstützung aktivieren

wsl --set-default-version 2

Falls WSL bereits installiert ist, setze WSL2 als Standard:

NVIDIA CUDA-Treiber installieren

Damit Docker-Container auf die GPU zugreifen können, wird die NVIDIA Container Runtime benötigt. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Berechnung von KI-Modellen, da rechenintensive Prozesse nicht von der CPU, sondern von der leistungsfähigeren GPU übernommen werden.
https://developer.nvidia.com/cuda/wsl

wsl
nvidia-smi

Nach der Installation WSL öffnen und prüfen, ob die GPU erkannt wird.

Docker Desktop installieren und überprüfen, ob Docker WSL2 verwendet.

Docker wird benötigt, um Ollama und OpenWebUI in Containern auszuführen. Dadurch wird eine isolierte Umgebung geschaffen, die unabhängig vom restlichen System funktioniert und sich einfach verwalten lässt.

Ollama-Container downloaden und starten

Der Ollama-Container wird heruntergeladen und gestartet, um eine Umgebung bereitzustellen, in der KI-Modelle effizient ausgeführt werden können (LLM-Laufzeitumgebung).

# Aktuellste Ollama-Version herunterladen
docker pull ollama/ollama:latest

# Falls eine bestimmte Version nötig ist (z. B. v0.5.6):
docker pull ollama/ollama:v0.5.6

# Container starten
docker run -d --name ollama --gpus all -p 11434:11434 -v ollama_data:/root/.ollama ollama/ollama:latest

# Falls eine bestimmte Version nötig ist (z. B. v0.5.6):
docker run -d --name ollama --gpus all -p 11434:11434 -v ollama_data:/root/.ollama ollama/ollama:v0.5.6

Container erstellen & starten

# Prüfen, ob der Container läuft
docker ps

# Prüfen, ob Ollama die GPU verwendet
docker logs ollama | Select-String "GPU"

Container prüfen

LLM Modelle downloaden

# Deepseek-R1 Modell herunterladen
docker exec -it ollama ollama pull deepseek-r1

# Teuken Modell herunterladen
# fl0id/teuken-7b-instruct-commercial-v0.4

# Liste der geladenen Modelle anzeigen
docker exec -it ollama ollama list

# Modell testen
docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1 "Wer war Albert Einstein?"

Modell laden & testen

docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:latest
docker exec -it ollama ollama run llama3.2 "Erkläre die Relativitätstheorie in einfachen Worten."

Zusätzliches Modell installieren

# Container stoppen & entfernen
docker stop ollama
docker rm ollama

# Gespeicherte Modelle & Daten löschen
docker volume rm ollama_data

# Optional: ALLE nicht verwendeten Docker-Daten entfernen
docker system prune -a

Falls notwenig: Docker-Container & Modelle vollständig löschen

OpenWebUI Installieren

OpenWebUI wird gestartet, um eine visuelle Schnittstelle für die Steuerung der KI-Modelle bereitzustellen. Nutzer können hier verschiedene Modelle auswählen, Abfragen stellen und Ergebnisse verwalten.

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

# Falls eine bestimmte Version nötig ist
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:v0.1.0

OpenWebUI Docker-Image herunterladen

docker run -d --name openwebui -p 8080:8080 -v openwebui_data:/app/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

# Überprüfen, ob der Docker Container unter Port 8080 läuft
docker logs openwebui | Select-String "Uvicorn running"

OpenWebUI-Container unter Port 8080 starten

http://localhost:8080/

OpenWebUI starten