Open WebUI セットアップ手順書（Windows + ローカルモデル）

目的: Open WebUI を Windows にインストールし、ローカル LLM を ChatGPT 風 UI で利用する 作成日: 2026-03-02 構成: Open WebUI + LM Studio（推奨） / Ollama（代替）

全体像

┌──────────────────┐      OpenAI互換API       ┌──────────────────┐
│   Open WebUI     │ ◄──────────────────────► │   LM Studio      │
│  (フロントエンド) │    http://localhost:1234  │  (モデル管理 +   │
│  localhost:8080   │                          │   推論サーバー)   │
└──────────────────┘                          └──────────────────┘
                                                      │
                                                ローカルGPU推論
                                              (GGUF / MLXモデル)

Open WebUI は OpenAI 互換 API を喋れるバックエンドなら何でも繋がる。 LM Studio も Ollama もこの API を提供しているので、どちらでも動く。

方法A: LM Studio バックエンド（推奨）

ステップ 1: LM Studio のインストール

1. LM Studio 公式サイト にアクセス
2. Windows 版インストーラーをダウンロード・実行
3. インストール完了後、LM Studio を起動

ステップ 2: モデルのダウンロード

1. LM Studio の Discover タブ（検索アイコン）を開く
2. 使いたいモデルを検索（例: Qwen2.5, Llama 3, Gemma 2 など）
3. GGUF 形式のモデルをダウンロード
   • VRAM に応じて量子化レベルを選択（RTX 5090 なら Q8 や FP16 も可）

ステップ 3: LM Studio のローカルサーバーを有効化

1. 左サイドバーの Developer タブ（<> アイコン）をクリック
2. Server Settings（歯車アイコン）を開き、以下を確認・有効化:

3. Start Server をクリック
4. ターミナルに Server started on port 1234 と表示されれば成功
5. 確認: ブラウザで http://localhost:1234/v1/models にアクセスし、モデル一覧が JSON で返ればOK

ステップ 4: Open WebUI のインストール

方法 4a: Desktop 版（Alpha）

⚠️ Desktop 版は 2026年3月時点で Alpha 段階。安定性を重視するなら pip 版にしておいたほうがいい。

1. Open WebUI Desktop Releases にアクセス
2. 最新の Windows 用インストーラー（.exe）をダウンロード
3. インストーラーを実行（依存関係は自動でセットアップされる）
4. 起動後、ブラウザが自動で開く

方法 4b: pip 版（安定・推奨）

前提: Python 3.11 がインストール済みであること

# 仮想環境を作成（uv 推奨）
uv venv --python 3.11 open-webui-env
source open-webui-env/Scripts/activate  # Git Bash の場合

# インストール & 起動
uv pip install open-webui
open-webui serve

または uvx でワンライナー起動:

set DATA_DIR=~/.open-webui && uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

起動後、http://localhost:8080 にアクセス。

方法 4c: Docker 版

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

起動後、http://localhost:3000 にアクセス。

ステップ 5: Open WebUI に LM Studio を接続

1. 初回アクセス時に管理者アカウントを作成（最初のユーザーが管理者になる）
2. ログイン後、左下の歯車アイコン → Admin Settings → Connections を開く
3. OpenAI API セクションで以下を設定:

⚠️ Ollama 接続欄ではなく、必ず OpenAI API 接続欄に入力すること。 LM Studio を Ollama 欄に設定すると /api/tags 等の Ollama 固有エンドポイントにアクセスしようとしてエラーになる。

4. Save をクリック
5. チャット画面に戻り、モデルセレクタに LM Studio のモデルが出ていれば OK

ステップ 6: 動作確認

1. チャット画面でモデルを選択
2. メッセージを送信し、応答が返ることを確認
3. LM Studio 側の Developer タブでリクエストログが表示されていることを確認

LM Studio 接続時の制限

• トークン数や処理時間が Open WebUI 側に表示されないことがある。LM Studio 内部では計測しているが、API レスポンスにうまく乗らない
• モデルの追加・削除は LM Studio 側でやる。Open WebUI からは操作できない
• Just-In-Time Loading を ON にしておくと、Open WebUI でモデルを切り替えたときに自動でロード/アンロードされるので楽

方法B: Ollama バックエンド（代替）

LM Studio でうまくいかないとき、あるいは Open WebUI の画面からモデル管理までやりたい場合はこっち。

ステップ 1: Ollama のインストール

1. Ollama 公式サイト にアクセス
2. Download for Windows をクリック、インストーラーを実行
3. インストール完了後、Ollama はバックグラウンドサービスとして自動起動する

モデル保存先の変更（オプション）

デフォルトの保存先: C:\Users\%USERNAME%\.ollama\models

変更する場合:

1. Windows の「設定」→「システム」→「バージョン情報」→「システムの詳細設定」→「環境変数」
2. ユーザー環境変数に追加:
   • 変数名: OLLAMA_MODELS
   • 値: 好きなパス（例: D:\OllamaModels）

ステップ 2: モデルのダウンロード

# 例: Llama 3.1 8B
ollama pull llama3.1

# 例: Qwen2.5 7B
ollama pull qwen2.5

# 例: Gemma 2 9B
ollama pull gemma2

# インストール済みモデルの確認
ollama list

ステップ 3: Open WebUI のインストール

pip 版（ステップ 4b と同じ手順）:

uv venv --python 3.11 open-webui-env
source open-webui-env/Scripts/activate

uv pip install open-webui
open-webui serve

Docker 版（Ollama 統合済み）:

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

--add-host=host.docker.internal:host-gateway で、Docker コンテナからホスト上の Ollama（localhost:11434）に繋がるようになる。

ステップ 4: Open WebUI に Ollama を接続

1. http://localhost:8080（pip版）または http://localhost:3000（Docker版）にアクセス
2. 管理者アカウントを作成・ログイン
3. Admin Settings → Connections を開く
4. Ollama API セクションで以下を設定:

5. Save して、チャット画面にモデルが出ていれば OK

なぜ Ollama にするか

• Open WebUI の画面からモデルをダウンロード・削除できる（LM Studio だとこれができない）
• Ollama は Open WebUI が最初から想定しているバックエンドなので、接続周りのトラブルが少ない
• CLI が素直。ollama pull モデル名 で入る、ollama rm で消える
• Docker で動かすときも設定がシンプル

トラブルシューティング

Open WebUI にモデルが表示されない

Open WebUI が起動しない（pip版）

# Python バージョン確認（3.11 必須）
python --version

# ポート競合の確認
netstat -an | grep 8080

LM Studio の応答が遅い

• そもそもモデルが VRAM に収まっているか確認。はみ出すと CPU オフロードで極端に遅くなる
• LM Studio の Model Settings で GPU オフロード量を調整
• nvidia-smi で GPU 使用率を見て、ちゃんと GPU を使えているか確認

結局どれがいいのか

参考リンク

• Open WebUI 公式ドキュメント
• Open WebUI Desktop (GitHub)
• Open WebUI GitHub
• LM Studio 公式サイト
• LM Studio Server Settings ドキュメント
• Ollama 公式サイト
• Open WebUI + LM Studio 互換性 Issue #16581
• LM Studio 統合の Discussion #3280