Обучающий курс по Open WebUI \ Материалы курса
Обучающие модули курса
Информация о теме
Материалы темы
| Название | Тип | Размер | Действия |
|---|---|---|---|
|
В этом модуле вы научитесь устанавливать и запускать Open WebUI версии 0.7.2 с помощью Docker и Docker Compose, проверять его работоспособность и настраивать базовую конфигурацию через переменные окружения. За 2 часа на начальном уровне вы подготовите инстанс к дальнейшей работе с большими языковыми моделями. Идеально для IT-специалистов, желающих быстро стартовать с удобным веб-интерфейсом LLM! |
MD
|
0.1 МБ
|
|
|
Научитесь развёртывать и интегрировать Open WebUI (v0.7.2) в production-окружения. Курс охватывает:
|
MD
|
0.0 МБ
|
|
|
Модуль 2. Архитектура и API Open WebUI В этом модуле вы разберётесь с внутренним устройством Open WebUI — изучите модульную архитектуру платформы, компоненты системы (фронтенд на SvelteKit, бэкенд на FastAPI) и научитесь работать с REST API. Вы получите практические навыки программной интеграции Open WebUI в корпоративные системы, сможете диагностировать проблемы и настраивать производительность под ваши задачи. |
MD
|
0.1 МБ
|
|
|
В этом модуле вы научитесь настраивать единую систему аутентификации (SSO) через протокол OIDC и интегрировать Open WebUI с Synology SSO Server для безопасного управления доступом в корпоративной среде. Вы освоите настройку ролевого управления доступом (RBAC), защищённые сессии и сможете обеспечить удобный вход сотрудников в приложение без повторного ввода пароля. |
MD
|
0.1 МБ
|
|
|
Научитесь подключать различные источники LLM-моделей к Open WebUI и настраивать их работу на продвинутом уровне. В этом модуле вы освоите конфигурацию провайдеров, управление пулами моделей, реализацию load balancing и failover, а также научитесь мониторить производительность и контролировать затраты на использование моделей. |
MD
|
0.1 МБ
|
|
|
На этом модуле вы научитесь настраивать RAG (Retrieval-Augmented Generation) в Open WebUI для работы с документами и векторными базами данных, разберётесь в полном пайплайне обработки текста — от загрузки файлов до поиска по смыслу — и сможете оптимизировать качество ответов системы, используя разные хранилища векторов (Chroma, PGVector, Qdrant и другие). Практический курс охватывает всё необходимое: от создания локальной базы знаний до интеграции с внешними сервисами, что позволит вам строить мощные ИИ-приложения без облачных зависимостей. |
MD
|
0.0 МБ
|
|
|
На этом модуле вы научитесь организовывать многопользовательские системы Open WebUI с помощью ролей, групп и разграничения доступа, а также интегрировать аудит и мониторинг для контроля действий пользователей. Материал охватывает настройку RBAC (управление доступом на основе ролей), изоляцию данных между пользователями и развёртывание мультитенантных архитектур как через отдельные инстансы, так и через единую систему с разделением прав. |
MD
|
0.0 МБ
|
|
|
На этом материале вы научитесь интегрировать Open WebUI с внешними сервисами через Pipes, Functions и API, создав собственный оркестратор для автоматизации и расширения возможностей ИИ-ассистентов. Разберётесь с инструментами (Tools), фильтрами и пайплайнами, сможете подключать n8n, Zapier и другие API для построения сложных автоматизированных цепочек. Практический модуль для тех, кто хочет выйти за пределы стандартного интерфейса и создать гибкую систему интеграций. |
MD
|
0.0 МБ
|
|
|
На этом модуле вы научитесь защищать и масштабировать Open WebUI: настроите автоматические бэкапы базы данных и документов, безопасно обновлять систему без потери данных, настроить HTTPS и правильную Docker-архитектуру для production. Получите практические навыки мониторинга и алёртинга, чтобы ваш локальный ИИ-помощник работал надёжно и безопасно в боевых условиях. |
MD
|
0.0 МБ
|
|
|
На этом модуле вы научитесь интегрировать в Open WebUI голосовой ввод и вывод через Whisper, а также распознавать текст из PDF и сканов с помощью Mistral OCR. Вы создадите полноценные пайплайны: от аудиозаписей и документов к текстовому ответу с озвучиванием, превратив Open WebUI в универсального помощника, работающего с голосом и визуальной информацией. |
MD
|
0.0 МБ
|
|
В этом модуле вы научитесь устанавливать и запускать Open WebUI версии 0.7.2 с помощью Docker и Docker Compose, проверять его работоспособность и настраивать базовую конфигурацию через переменные окружения. За 2 часа на начальном уровне вы подготовите инстанс к дальнейшей работе с большими языковыми моделями. Идеально для IT-специалистов, желающих быстро стартовать с удобным веб-интерфейсом LLM!
Научитесь развёртывать и интегрировать Open WebUI (v0.7.2) в production-окружения.
Курс охватывает:
- установку через Docker и Python,
- подключение внешних LLM-провайдеров,
- построение RAG-сервисов,
- настройку аутентификации и работу с функциями расширения. За 20–36 часов вы овладеете всеми ключевыми аспектами платформы — от базовой конфигурации до безопасной интеграции в рабочие проекты, если у вас уже есть опыт с Docker, Python и REST API.
Модуль 2. Архитектура и API Open WebUI
В этом модуле вы разберётесь с внутренним устройством Open WebUI — изучите модульную архитектуру платформы, компоненты системы (фронтенд на SvelteKit, бэкенд на FastAPI) и научитесь работать с REST API. Вы получите практические навыки программной интеграции Open WebUI в корпоративные системы, сможете диагностировать проблемы и настраивать производительность под ваши задачи.
В этом модуле вы научитесь настраивать единую систему аутентификации (SSO) через протокол OIDC и интегрировать Open WebUI с Synology SSO Server для безопасного управления доступом в корпоративной среде. Вы освоите настройку ролевого управления доступом (RBAC), защищённые сессии и сможете обеспечить удобный вход сотрудников в приложение без повторного ввода пароля.
Научитесь подключать различные источники LLM-моделей к Open WebUI и настраивать их работу на продвинутом уровне. В этом модуле вы освоите конфигурацию провайдеров, управление пулами моделей, реализацию load balancing и failover, а также научитесь мониторить производительность и контролировать затраты на использование моделей.
На этом модуле вы научитесь настраивать RAG (Retrieval-Augmented Generation) в Open WebUI для работы с документами и векторными базами данных, разберётесь в полном пайплайне обработки текста — от загрузки файлов до поиска по смыслу — и сможете оптимизировать качество ответов системы, используя разные хранилища векторов (Chroma, PGVector, Qdrant и другие). Практический курс охватывает всё необходимое: от создания локальной базы знаний до интеграции с внешними сервисами, что позволит вам строить мощные ИИ-приложения без облачных зависимостей.
На этом модуле вы научитесь организовывать многопользовательские системы Open WebUI с помощью ролей, групп и разграничения доступа, а также интегрировать аудит и мониторинг для контроля действий пользователей. Материал охватывает настройку RBAC (управление доступом на основе ролей), изоляцию данных между пользователями и развёртывание мультитенантных архитектур как через отдельные инстансы, так и через единую систему с разделением прав.
На этом материале вы научитесь интегрировать Open WebUI с внешними сервисами через Pipes, Functions и API, создав собственный оркестратор для автоматизации и расширения возможностей ИИ-ассистентов. Разберётесь с инструментами (Tools), фильтрами и пайплайнами, сможете подключать n8n, Zapier и другие API для построения сложных автоматизированных цепочек. Практический модуль для тех, кто хочет выйти за пределы стандартного интерфейса и создать гибкую систему интеграций.
На этом модуле вы научитесь защищать и масштабировать Open WebUI: настроите автоматические бэкапы базы данных и документов, безопасно обновлять систему без потери данных, настроить HTTPS и правильную Docker-архитектуру для production. Получите практические навыки мониторинга и алёртинга, чтобы ваш локальный ИИ-помощник работал надёжно и безопасно в боевых условиях.
На этом модуле вы научитесь интегрировать в Open WebUI голосовой ввод и вывод через Whisper, а также распознавать текст из PDF и сканов с помощью Mistral OCR. Вы создадите полноценные пайплайны: от аудиозаписей и документов к текстовому ответу с озвучиванием, превратив Open WebUI в универсального помощника, работающего с голосом и визуальной информацией.