VPS pour Open WebUI : une interface de chat privée pour les LLM

Vous utilisez trois fournisseurs de modèles différents, chacun avec sa fenêtre de chat, son abonnement et son historique. Open WebUI les réunit derrière une seule interface que vous hébergez : choisissez un modèle par conversation, gardez tout l'historique sur votre serveur, partagez-le avec votre équipe et branchez des modèles locaux quand rien ne doit quitter la machine.

Deux façons de l'utiliser

Comme interface pour des API. Open WebUI se connecte à toute API compatible OpenAI — fournisseurs hébergés, un proxy LiteLLM ou votre propre point d'accès. Le serveur ne fait presque rien ; une petite offre suffit largement.

Avec des modèles locaux. Ajoutez Ollama sur le même serveur et faites tourner des modèles ouverts en local. La RAM devient la contrainte, et l'inférence sur CPU est lente. Le compromis honnête : confidentialité totale, vitesse modeste.

Installation avec Docker

Sur un serveur avec Docker installé :

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

Le lier à 127.0.0.1 le garde hors d'Internet jusqu'à ce que vous décidiez comment l'exposer. Conversations, utilisateurs et réglages vivent dans le volume open-webui.

Y accéder en sécurité

Tunnel SSH — fonctionne sur toutes les offres, NAT compris :

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

Ouvrez http://localhost:3000. Sur une offre NAT, utilisez votre port SSH personnel.

HTTPS sur votre domaine — pour une équipe sur une offre avec IP dédiée. Faites pointer un sous-domaine vers le serveur (guide) et relayez-le avec nginx, en-têtes WebSocket inclus :

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;
}

Puis lancez certbot --nginx -d chat.example.com. Le long délai de lecture compte : les modèles lents diffusent leurs réponses pendant des minutes.

Premiers pas à l'intérieur

1. Inscrivez-vous tout de suite. Le premier compte devient administrateur. Ne laissez pas une installation neuve ouverte — quelqu'un d'autre pourrait se l'approprier.
2. Fermez les inscriptions. Réglages d'administration → rôle par défaut des nouveaux utilisateurs en attente, ou désactivez l'inscription.
3. Ajoutez une connexion. Réglages → Connexions → collez une URL de base d'API et une clé. Les modèles de ce fournisseur apparaissent dans le sélecteur.

Ajouter des modèles locaux

Installez Ollama sur l'hôte (notre guide), récupérez un petit modèle et lancez Open WebUI pour qu'il puisse l'atteindre :

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

Le volume conserve vos conversations au redémarrage. Comptez quelques tokens par seconde sur CPU — bien pour des résumés et des notes privées, lent pour de longs textes. Pour une inférence locale plus sérieuse, voir VPS pour Ollama.

Bon à savoir

• Les mises à jour sont fréquentes. docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main, puis recréez le conteneur. Sauvegardez le volume avant.
• Les coûts d'API sont pour vous. Par défaut, Open WebUI ne limite pas l'usage par utilisateur ; surveillez les dépenses si vous le partagez avec une équipe.
• C'est une appli de chat, pas un modèle. La qualité des réponses dépend entièrement du modèle derrière.

Limites et évolutions des offres dans la documentation des offres.