دليل النشر

كيفية استضافة LangFlow على خادم VPS

انشر على VPS Cloud →

الذكاء الاصطناعي8 دقيقة قراءة

كيفية استضافة LangFlow على خادم VPS

LangFlow محرّر بصري لمسارات LangChain يركّز على النمذجة الأوّلية السريعة والتصدير إلى Python. باستضافته ذاتيًا على خادم VPS، يصبح ورشتك الخاصة لتصميم مسارات الذكاء الاصطناعي واختبارها ثم تصنيعها، مع قاعدة بيانات دائمة ووصول آمن. إليك كيفية تثبيته بشكل صحيح.

لماذا تستضيف LangFlow ذاتيًا على خادم VPS

يستهدف LangFlow المطوّرين الذين يريدون التكرار السريع على رسوم LangChain البيانية قبل تثبيتها في شيفرة برمجية. على خادم VPS، تكسب بيئة مستقرة ودائمة، في حين أن النسخة المحلية على جهازك تُفقَد عند كل إعادة تشغيل ولا يمكن مشاركتها مع الفريق. تعيش مساراتك ومتغيّراتك العامة (بما فيها مفاتيح API) وسجل التنفيذ في قاعدة بيانات PostgreSQL تتحكّم بها. يمكنك كشف كل مسار كواجهة برمجة تطبيقات، وربط مكوّنات مخصّصة، والتعاون مع عدة أشخاص على النسخة نفسها. والأهم من ذلك، أن سلاسل المطالبات لديك والمنطق التجاري الذي تشفّره لا يمرّان عبر أي منصة خارجية.

الفوائد الملموسة لاستضافة LangFlow ذاتيًا

  • نسخة دائمة مشتركة بين أفراد الفريق، بخلاف الإعداد المحلي المؤقّت.
  • مسارات ومتغيّرات عامة مخزّنة في PostgreSQL الخاص بك، قابلة للنسخ الاحتياطي متى شئت.
  • مكوّنات Python مخصّصة قابلة للنشر مباشرةً على الخادم.
  • كل مسار قابل للكشف كنقطة نهاية API للدمج في تطبيقاتك.
  • حرية الإصدار: تثبّت الإصدار المطابق لمساراتك الحالية.
  • لا مفتاح API ولا منطق مطالبات مكشوف لأي خدمة SaaS خارجية.

المتطلبات العتادية والبرمجية

LangFlow أكثر تطلّبًا من المتوسط: تتطلّب واجهته ومحرّك تنفيذه ذاكرة. خصّص 2 vCPU و4 GB من RAM على الأقل، ومثاليًا 4 vCPU / 6 إلى 8 GB لاستخدام مريح مع عدة مسارات محمّلة. أضف قاعدة بيانات PostgreSQL (في حاوية مجاورة) للإنتاج: قاعدة بيانات SQLite الافتراضية مناسبة للاختبار لكنها تُظهر حدودها بسرعة. احسب 10 GB من القرص. Docker وDocker Compose ضروريان، إضافةً إلى نطاق فرعي (مثل langflow.your-domain.com) والمنفذ 443 مفتوحًا.

نشر LangFlow باستخدام Docker وPostgres وHTTPS

01

تحضير المشروع

عبر SSH: mkdir -p /opt/langflow && cd /opt/langflow. ستضع هناك docker-compose.yml الذي يصف خدمتين: langflow وpostgres.

02

تعريف LangFlow وPostgreSQL

استخدم صورة langflowai/langflow، واكشف المنفذ الداخلي 7860، ووجّه LANGFLOW_DATABASE_URL إلى خدمة Postgres (postgresql://langflow:motdepasse@postgres:5432/langflow). أضف وحدة تخزين لبيانات Postgres.

03

تفعيل المصادقة

قبل التشغيل الأول، عيّن LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false وLANGFLOW_SUPERUSER وLANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD في البيئة. من دون ذلك، ستكون النسخة مفتوحة لأي شخص يعرف عنوان URL.

04

تشغيل الحزمة

نفّذ docker compose up -d ثم راقب docker compose logs -f langflow. تُنشئ التهيئة الأولى المخطّط في قاعدة البيانات وقد تستغرق دقيقة.

05

تهيئة الوكيل العكسي وشهادة SSL

وجّه langflow.your-domain.com إلى localhost:7860 عبر Caddy أو Nginx، مع شهادة Let's Encrypt تلقائية. فعّل دعم WebSocket على جانب الوكيل، وهو ضروري لعمل اللوحة في الوقت الفعلي بشكل صحيح.

06

اختبار مسار وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة به

سجّل الدخول، وابنِ مسارًا بسيطًا، وأضف مفاتيح API في المتغيّرات العامة، ثم استرجع شيفرة الاستدعاء عبر زر API الخاص بالمسار للتحقق من الدمج الخارجي.

لا تترك LangFlow أبدًا في الإنتاج مع SQLite: تتلف قاعدة البيانات تحت الحمل المتزامن وتفقد مساراتك. انتقل إلى PostgreSQL منذ البداية وأنشئ نسخًا احتياطية بانتظام باستخدام pg_dump. تذكّر أيضًا تصدير مساراتك بصيغة JSON (قائمة Export) كشبكة أمان قابلة للإصدار في Git، مستقلة عن حالة قاعدة البيانات.

أنشئ نماذج أوّلية لمسارات الذكاء الاصطناعي على خادم VPS Cloud من ServOrbit

مع خادم VPS Cloud من ServOrbit وبيئة Docker الجاهزة للاستخدام، انشر LangFlow وقاعدة بيانات PostgreSQL الخاصة به بأوامر قليلة. وسّع الموارد عندما تصبح مساراتك أثقل.

بحاجة إلى مساعدة؟

تصفّح مركز المساعدة والأسئلة الشائعة، أو راسل فريقنا — الدعم بـ العربية والفرنسية والإنجليزية.