Déployer Ollama et Open WebUI sur un VPS cloud (guide complet)
Un guide de production pour auto-héberger l’inférence LLM locale Ollama et Open WebUI avec Docker Compose, le calcul multithread AMD AVX-512, le reverse proxy Caddy avec SSL automatique et le RAG documentaire avec les embeddings nomic.
Vérifier l’accélération CPU AVX-512 et l’architecture du système
Les LLM quantifiés exécutés via llama.cpp effectuent efficacement les multiplications de matrices quand les instructions AVX-512 sont disponibles. Connectez-vous à votre VPS NodexVPS et vérifiez les indicateurs matériels.
Installer Docker Engine et le plugin Compose V2
Ajoutez le dépôt officiel de Docker pour faire tourner Ollama et Open WebUI en conteneurs, avec redémarrage automatique.
Déployer Ollama et Open WebUI avec Docker Compose
Créez un dossier de projet isolé et un fichier docker-compose.yml qui monte le cache persistant des modèles et le stockage de la base de données de WebUI.
Télécharger des modèles performants (DeepSeek-R1, Llama 3.3, Qwen 2.5)
Téléchargez les derniers modèles de raisonnement et de chat directement dans votre volume de stockage GGUF persistant.
Configurer le RAG documentaire et l’import dans la base de connaissances
Dans Open WebUI, allez dans Workspace -> Knowledge. Importez vos PDF, CSV ou documentations. Open WebUI utilise le modèle d’embedding nomic-embed-text installé sur le même serveur pour la recherche sémantique, sans envoyer de texte à des API vectorielles externes.
Sécuriser avec le reverse proxy Caddy et le SSL Let’s Encrypt automatique
Exposez Open WebUI en HTTPS public (port 443) avec Caddy, sans avoir à renouveler manuellement les certificats avec certbot.
Exposer une API compatible OpenAI pour les IDE et les essaims d’agents externes
Connectez Cursor, Continue.dev, Claude Code ou des agents CrewAI à votre VPS privé via le point de terminaison standard /v1.
Sommaire
- 1.1. Dimensionner le calcul et vérifier AVX-512
- 2.2. Installer Docker et le moteur Compose V2
- 3.3. Configurer la stack Ollama et Open WebUI
- 4.4. Télécharger des modèles quantifiés performants
- 5.5. Activer le RAG documentaire et les embeddings nomic
- 6.6. Configurer le reverse proxy TLS Caddy
- 7.7. Exposer un point de terminaison API compatible OpenAI
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