HaloWebUI一键部署指南：融合Cherry Studio与OpenWebUI，构建中文AI统一管理中枢

Cherry Studio 和 OpenWebUI，想必很多朋友都已经亲自体验过了。在上一轮 AI 工具的爆发期，它们曾是被提及最多的两个名字：一个是主打桌面客户端的轻量应用，打开即用，聊起来特别顺手；另一个则是以 Web 服务为核心，部署之后手机、电脑、平板全端无缝衔接。问题是，随着模型种类日益膨胀，配置入口、对话记录、知识库、用量统计也越来越分散，来回切换让效率大打折扣。因此，今天想给大家介绍一个能把这些优势整合在一起的方案——HaloWebUI。

HaloWebUI是什么？集成优势解析

完整的项目仓库是 ztx888/HaloWebUI，在 GitHub 上可以直接搜索到。

HaloWebUI 并不是一个从零开始的轮子，而是把 Cherry Studio 的便捷交互与 OpenWebUI 的 Web 化部署能力深度融合，并在官方 Open WebUI 的基础上进行了深度定制。它重新设计了中文界面，让中文用户的操作体验更加自然；新增了模型计费与用量统计功能，再也不用在多处查账单；同时原生集成了 Claude、Gemini、Grok 等海外模型，内置了 HaloClaw 消息网关，真正实现了用一个平台管理你手中的所有大模型。

Docker Compose部署HaloWebUI（以威联通NAS为例）

下面我们以威联通 NAS 为环境，通过 Docker Compose 的方式快速拉起 HaloWebUI。

编写并部署以下 compose 配置：

services:  
  halowebui:  
    image: ghcr.io/ztx888/halowebui:main  
    container_name: halowebui  
    restart: unless-stopped  
    ports:  
      - "3911:8080"  
    extra_hosts:  
      - "host.docker.internal:host-gateway"  
    environment:  
      - WEBUI_SECRET_KEY=please_change_this_to_a_long_random_string  
      - OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 兼容地址也可  
      # - OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx  
      # - ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxx  
      # - GEMINI_API_KEY=xxxxxxxx  
      # - OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434  
    volumes:  
      - /share/Container/halowebui/data:/app/backend/data # 必须挂载

接着打开威联通的 Container Station，创建新的应用程序并填入上述配置即可。

界面介绍与功能体验

部署完成后，在浏览器地址栏输入 NAS_IP:3911，就能看到 HaloWebUI 的启动页。点击底部的「开始使用」按钮进入。

系统会让你注册登录，第一个注册的账号会自动成为管理员。如果只是个人自用，邮箱按照正确格式随意填一个就行，没有任何限制。

登录后，会弹出一个功能更新日志，在这里可以随时看到新版本带来的变化。如果你有任何功能需求、Bug 反馈或优化想法，也欢迎去仓库提 Issues，项目维护者响应很积极。

进入主界面，UI 设计对 OpenWebUI 用户来说会感到分外亲切——布局和交互几乎一脉相承，但细节上对中文做了更多倾斜。

点击右上角的头像，在弹出的菜单中选择设置。

找到「接口配置」页面，如果你在部署 compose 时没有填入 API 密钥，此时可以手动添加。

把 API 地址和密钥填写进去，点击测试，确保连接是通的。

测试通过后，你当前供应商所有可用的模型都会自动刷新并列出，勾选自己需要的即可。

我们在多个不同供应商上做了验证，无论是国产模型还是海外模型，官方接口还是第三方代理，都能顺利接入并使用。

更多细节就不再一一调试了，毕竟 HaloWebUI 本身就是一个深度优化后的集成型项目。如果你过去玩过 Cherry Studio 或 OpenWebUI，上手 HaloWebUI 几乎是零门槛。

回到对话界面，左上角下拉选择刚才导入的模型，助手可以自定义也可以空着，随后直接开始聊天即可。

对话过程中，后台数据统计面板也会清晰地展示用量和计费情况，让你对消耗一目了然。

总结

HaloWebUI 并不是简单地再造一个 AI 聊天客户端，而是试图把 Cherry Studio 的轻快顺手和 OpenWebUI 的强大 Web 部署能力融合在一起，然后专门面向中文用户打磨：多模型接入更顺畅、计费统计一目了然、管理入口高度统一。至于它能不能真正成为更懂国内用户的 AI WebUI，还需要大家亲自体验后给出反馈，但这个整合方向确实抓住了很多实际痛点。

如果你也有多模型管理的需求，不妨部署一套试试看。