كم يحتاج Open WebUI من الذاكرة؟

يعمل Open WebUI نفسه بنحو 1 GB. إن كان يتحدث مع واجهات API بعيدة فقط، فخطة بـ2 GB تكفي. النماذج المحلية عبر Ollama هي ما يطلب الذاكرة — 4 GB للنماذج الصغيرة 3B، و6 GB أو أكثر لنماذج 7–8B.

هل يمكنني تشغيل نماذج محلية على VPS بلا GPU؟

نعم، بتوقعات واقعية. النماذج الصغيرة المكمّمة تجيب على المعالج بسرعة بضعة رموز في الثانية. يصلح ذلك للمهام القصيرة والتجارب الخاصة، لا لدردشة سريعة بإجابات طويلة.

هل يمكنني استخدامه على خطة NAT؟

نعم، عبر نفق SSH على منفذ SSH الشخصي. أما لعنوان HTTPS عام يفتحه فريقك في المتصفح، فتحتاج إلى خطة بـIP مخصص.

من يمكنه إنشاء حسابات؟

أول حساب يُسجَّل يصبح المدير. بعد ذلك اجعل التسجيلات الجديدة معلّقة أو عطّلها من إعدادات الإدارة، وإلا فبإمكان أي شخص يجد الرابط إنشاء حساب.

أين تُحفظ محادثاتي؟

في وحدة تخزين Docker على خادمك. لا يذهب شيء إلى أطراف ثالثة، باستثناء الطلبات التي ترسلها إلى API النموذج الذي ربطته.

VPS لـOpen WebUI: واجهة دردشة خاصة لنماذج اللغة

استضف Open WebUI على VPS كواجهة دردشة خاصة لأي API متوافق مع OpenAI أو لنماذج Ollama المحلية: إعداد Docker، ووصول آمن، واختيار الحجم المناسب.

تستخدم ثلاثة مزوّدين مختلفين للنماذج، لكل منهم نافذة دردشة واشتراك وسجل. يجمعهم Open WebUI خلف واجهة واحدة تستضيفها بنفسك: اختر نموذجًا لكل محادثة، واحتفظ بكل السجل على خادمك، وشاركه مع فريقك، واربط نماذج محلية حين لا تريد أن يغادر شيء الجهاز.

طريقتان لتشغيله

كواجهة لواجهات API. يتصل Open WebUI بأي API متوافق مع OpenAI — مزوّدون مستضافون، أو وكيل LiteLLM، أو نقطة نهاية خاصة بك. الخادم لا يكاد يعمل شيئًا؛ خطة صغيرة تكفي وتزيد.

مع نماذج محلية. أضف Ollama على الخادم نفسه وشغّل نماذج مفتوحة الأوزان محليًا. عندها تصبح الذاكرة هي القيد، والاستدلال على المعالج بطيء. المقايضة الصادقة: خصوصية كاملة، وسرعة متواضعة.

الإعداد	الخطة
واجهة API، استخدام شخصي	Micro — 1 vCPU، 2 GB، $5 شهريًا (نفق SSH)
واجهة API، وصول الفريق عبر HTTPS	Micro-IP — 1 vCPU، 2 GB، $10 شهريًا
نماذج 3B محلية عبر Ollama	AI-Agent — 2 vCPU، 4 GB، $10 شهريًا
نماذج 7–8B محلية	Medium — 4 vCPU، 6 GB، $12 شهريًا، أو خطط Pro للأكبر

التثبيت بـDocker

على خادم عليه Docker مثبّت:

docker run -d --name open-webui --restart always \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

الربط على 127.0.0.1 يُبقيه بعيدًا عن الإنترنت العام إلى أن تقرر كيف تفتحه. المحادثات والمستخدمون والإعدادات تعيش في وحدة التخزين open-webui.

الوصول الآمن

نفق SSH — يعمل على كل الخطط، بما فيها NAT:

ssh -p 22 -N -L 3000:127.0.0.1:3000 you@203.0.113.10

افتح http://localhost:3000. على خطة NAT استخدم منفذ SSH الشخصي.

HTTPS على نطاقك — لفريق على خطة بـIP مخصص. وجّه نطاقًا فرعيًا إلى الخادم (الدليل) ومرّره عبر nginx مع ترويسات WebSocket:

location / {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3000;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection upgrade;
    proxy_read_timeout 300s;
}

ثم شغّل certbot --nginx -d chat.example.com. مهلة القراءة الطويلة مهمة: النماذج البطيئة تبث إجاباتها لدقائق.

الخطوات الأولى في الداخل

سجّل فورًا. أول حساب يصبح المدير. لا تترك تثبيتًا جديدًا مفتوحًا للعامة — قد يستولي عليه غيرك.
أغلق التسجيل. إعدادات الإدارة ← اجعل الدور الافتراضي للمستخدمين الجدد "معلّق"، أو عطّل التسجيل.
أضف اتصالًا. الإعدادات ← الاتصالات ← الصق عنوان API الأساسي ومفتاحًا. تظهر نماذج ذلك المزوّد في قائمة اختيار النموذج.

إضافة نماذج محلية

ثبّت Ollama على المضيف (دليلنا)، واسحب نموذجًا صغيرًا، وشغّل Open WebUI بحيث يستطيع الوصول إليه:

ollama pull llama3.2:3b
docker rm -f open-webui
docker run -d --name open-webui --restart always \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

تحتفظ وحدة التخزين بمحادثاتك بعد إعادة التشغيل. توقّع بضعة رموز في الثانية على المعالج — جيد للملخصات والملاحظات الخاصة، وبطيء للنصوص الطويلة. لاستدلال محلي أثقل، راجع VPS لـOllama.

يستحق المعرفة

التحديثات متكررة. docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main، ثم أعد إنشاء الحاوية. انسخ وحدة التخزين احتياطيًا أولًا.
تكاليف API عليك. لا يقيّد Open WebUI افتراضيًا الاستخدام لكل مستخدم؛ راقب الإنفاق إن شاركته مع فريق.
إنه تطبيق دردشة، لا نموذج. جودة الإجابات تعتمد كليًا على النموذج الذي خلفه.

حدود الخطط والترقيات في توثيق الخطط.