Open WebUI con Docker 🐳 | Conectar Ollama usando Docker Network

🌐 En este tutorial vamos a instalar Open WebUI con Docker y conectarlo con Ollama mediante una red Docker personalizada. En el video anterior instalamos Ollama en un contenedor y ejecutamos nuestro primer modelo de inteligencia artificial. Ahora vamos a dar el siguiente paso: incorporar una interfaz web para conversar con nuestros modelos desde el navegador. También aprenderemos un concepto fundamental de Docker: la comunicación entre contenedores. Veremos por qué utilizar localhost no funciona para conectar dos servicios independientes y cómo una red Docker nos permite comunicarlos utilizando sus nombres. 🐳 ¿Qué aprenderás en este video? ✅ Descargar la imagen de Open WebUI. ✅ Crear y ejecutar el contenedor. ✅ Publicar la interfaz web en el puerto 3000. ✅ Crear una red Docker personalizada llamada ai-network. ✅ Conectar Ollama y Open WebUI a la misma red. ✅ Entender por qué localhost no identifica a otro contenedor. ✅ Configurar Open WebUI para conectarse a Ollama mediante http://ollama:11434. ✅ Mantener los datos de Open WebUI mediante un volumen persistente. ✅ Acceder a la interfaz desde otros equipos de la red local. 📌 COMANDOS UTILIZADOS 1️⃣ Descargar la imagen de Open WebUI: docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main 2️⃣ Comprobar las imágenes: docker images 3️⃣ Ejecutar Open WebUI inicialmente: docker run -d \\ --name open-webui \\ --restart unless-stopped \\ -p 3000:8080 \\ -v open_webui_data:/app/backend/data \\ ghcr.io/open-webui/open-webui:main 4️⃣ Comprobar los contenedores: docker ps 5️⃣ Consultar la dirección IP del servidor: hostname -I 6️⃣ Crear una red Docker personalizada: docker network create ai-network 7️⃣ Conectar Ollama a la red: docker network connect ai-network ollama 8️⃣ Conectar Open WebUI a la red: docker network connect ai-network open-webui 9️⃣ Inspeccionar la red y los contenedores conectados: docker network inspect ai-network 🔟 Recrear Open WebUI con la configuración definitiva. Primero eliminamos el contenedor anterior, conservando el volumen de datos: docker rm -f open-webui Después lo creamos nuevamente, ahora conectado a la red personalizada y con la dirección de Ollama configurada: docker run -d \\ --name open-webui \\ --restart unless-stopped \\ --network ai-network \\ -p 3000:8080 \\ -v open_webui_data:/app/backend/data \\ -e OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434 \\ ghcr.io/open-webui/open-webui:main 1️⃣1️⃣ Consultar los registros de Open WebUI: docker logs --tail 100 open-webui 1️⃣2️⃣ Comprobar los modelos disponibles en Ollama: curl http://localhost:11434/api/tags 🌐 ¿CÓMO ACCEDER A OPEN WEBUI? Desde un navegador conectado a la misma red local, abre: http://IP-DE-TU-SERVIDOR:3000 Sustituye IP-DE-TU-SERVIDOR por la dirección real de tu Ubuntu Server. 🧠 ¿POR QUÉ UTILIZAMOS DOCKER NETWORK? Los contenedores tienen su propio entorno de red. Por eso, localhost dentro de Open WebUI hace referencia al propio contenedor, no al contenedor de Ollama. Al conectar ambos servicios a una red Docker personalizada, Open WebUI puede encontrar Ollama mediante su nombre: http://ollama:11434 Así construimos una arquitectura más organizada, que nos servirá como base para aprender Kubernetes. 📦 TECNOLOGÍAS UTILIZADAS Ubuntu Server Docker Docker Network Ollama Open WebUI Qwen 3.5 🔜 PRÓXIMAMENTE: llevaremos nuestro laboratorio de inteligencia artificial a Kubernetes y crearemos un namespace dedicado llamado ia para organizar nuestros servicios. #OpenWebUI #Ollama #Docker #DockerNetwork #UbuntuServer #InteligenciaArtificial #IAlocal #LLM #DevOps #Kubernetes