基於OpenWebUI+Ollama+DeepSeek的原生開發技術路線，能高效構建本地化大模型智能體，其前端Svelte與後端Python的技術選型形成了輕量且高效的開發閉環，核心技術棧圍繞交互層、模型管理層與推理層深度協同展開。
前端以Svelte為核心構建交互界面，依託其編譯時優化特性實現輕量化渲染。OpenWebUI作為前端載體，採用Svelte的writable store實現集中式狀態管理，在src/lib/stores/index.ts中定義用户會話、聊天數據等核心狀態，確保跨組件數據一致性。通過IndexedDB實現聊天曆史本地緩存，即便網絡不穩定也能保障數據可訪問性。組件開發中，Sidebar等模塊通過訂閲狀態動態渲染列表，並結合窗口監聽實現響應式佈局切換，配合搜索防抖機制優化交互體驗。
後端Python聚焦模型調度與接口適配，核心依賴Ollama的輕量化管理能力。Python通過調用Ollama API實現DeepSeek模型的生命週期管控，支持一鍵拉取不同參數版本（1.5B/7B/14B）的模型，適配不同硬件性能。藉助FastAPI或Flask構建中間服務層，封裝Ollama的模型調用接口，實現與前端OpenWebUI的通信適配，處理會話上下文管理與請求轉發。同時通過Python腳本實現模型參數自定義配置，動態調整推理精度與速度，平衡性能需求。
技術鏈路中，OpenWebUI前端通過Python後端提供的API與Ollama交互，Ollama負責加載並運行DeepSeek模型，形成"前端交互-後端調度-模型推理"的完整鏈路。該路線兼顧本地化部署優勢與開發效率，Python的靈活適配與Svelte的輕量高效成為技術核心支撐。