[{"data":1,"prerenderedAt":116},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"blog-heberger-anythingllm-vps-fr":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"id":7,"slug":8,"title":9,"excerpt":10,"readTime":11,"views":12,"isPinned":13,"publishedAt":14,"category":15,"categories":21,"featuredImage":23,"bgImage":24,"posterImage":25,"relatedSolution":26,"intro":28,"sections":29,"ctaTitle":72,"ctaBody":73,"ctaButton":74,"ctaUrl":75,"relatedPosts":76},9,"heberger-anythingllm-vps","Comment héberger AnythingLLM sur un VPS","Hébergez AnythingLLM sur votre VPS pour un assistant RAG privé sur vos documents. Docker, espaces de travail, reverse proxy et SSL expliqués.",8,533,false,"2026-06-11T00:00:00+00:00",{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},1,"Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle","bg-purple-500\u002F10 text-purple-400","ia",[22],{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},null,"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fbg.svg","\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fheberger-anythingllm-vps-poster.svg",{"categorySlug":20,"appSlug":27},"anythingllm","AnythingLLM transforme vos documents internes en une base de connaissances interrogeable par chat, avec gestion multi-utilisateurs et espaces de travail isolés. En l'hébergeant sur votre VPS, vous obtenez un ChatGPT privé branché sur vos propres fichiers, sans confier vos PDF confidentiels à un service externe. Voici la marche à suivre.",[30,34,44,47,69],{"type":31,"title":32,"body":33},"h2","Pourquoi self-héberger AnythingLLM sur un VPS","AnythingLLM est avant tout un moteur RAG complet : ingestion de documents, découpage, vectorisation, recherche sémantique et génération, le tout dans une interface multi-utilisateurs. Le cœur du sujet, c'est la donnée : rapports financiers, contrats, documentation produit, base de connaissances support. Sur un VPS, l'embarqueur de documents, la base vectorielle (LanceDB intégré par défaut) et les conversations restent dans vos volumes. Vous contrôlez qui accède à quel espace de travail, vous choisissez le LLM (API cloud ou modèle local), et vous évitez les quotas d'ingestion des offres SaaS. Pour une agence qui gère plusieurs clients, chaque workspace devient un silo étanche sur une infrastructure que vous maîtrisez.",{"type":35,"title":36,"items":37},"ul","Les bénéfices concrets d'un AnythingLLM auto-hébergé",[38,39,40,41,42,43],"Documents confidentiels indexés localement, jamais envoyés à un service d'ingestion tiers.","Espaces de travail cloisonnés par client ou par équipe, avec gestion des rôles.","Base vectorielle au choix : LanceDB embarqué, ou Chroma\u002FQdrant externe sur le même VPS.","Connexion à n'importe quel fournisseur LLM, y compris un Ollama local pour le zéro-cloud.","Aucune limite sur le nombre de documents ou de pages ingérées.","Sauvegarde simple : tout l'état tient dans un seul volume `storage` à archiver.",{"type":31,"title":45,"body":46},"Prérequis matériels et logiciels","Le conteneur AnythingLLM est raisonnable, mais l'embedding de gros corpus consomme CPU et RAM. Visez 2 vCPU \u002F 2 Go de RAM pour démarrer, et 4 vCPU \u002F 8 Go si vous indexez des milliers de documents ou utilisez un modèle d'embedding local. Prévoyez 15 à 20 Go de disque, car les vecteurs et le cache de documents grossissent vite. Docker et Docker Compose sont requis, ainsi qu'un sous-domaine (ex. chat.votre-domaine.ma) et le port 443 ouvert. Si vous restez sur des API cloud pour l'inférence, gardez vos clés sous la main ; pour le 100 % local, prévoyez de la RAM supplémentaire pour le modèle.",{"type":48,"title":49,"steps":50},"steps","Déployer AnythingLLM avec Docker et HTTPS",[51,54,57,60,63,66],{"title":52,"body":53},"Initialiser l'environnement","En SSH, créez `mkdir -p \u002Fopt\u002Fanythingllm\u002Fstorage && cd \u002Fopt\u002Fanythingllm`. Ajustez les permissions du dossier `storage` qui hébergera la base vectorielle et les documents : `chmod -R 777 storage` (le conteneur tourne avec un UID dédié).",{"title":55,"body":56},"Écrire le docker-compose et le .env","Utilisez l'image `mintplexlabs\u002Fanythingllm`, mappez le port interne `3001`, montez `.\u002Fstorage:\u002Fapp\u002Fserver\u002Fstorage`, et pointez la variable `STORAGE_DIR`. Dans un fichier `.env`, définissez `JWT_SECRET` et le provider LLM choisi (`LLM_PROVIDER`, clés associées).",{"title":58,"body":59},"Démarrer et créer le compte admin","Lancez `docker compose up -d`. Au premier accès local sur le port `3001`, AnythingLLM vous guide pour créer le compte administrateur et configurer le modèle d'embedding et le LLM.",{"title":61,"body":62},"Mettre en place le reverse proxy","Avec Nginx Proxy Manager ou Caddy, routez `chat.votre-domaine.ma` vers `localhost:3001` et activez Let's Encrypt. Pensez à augmenter `client_max_body_size` côté proxy pour autoriser l'upload de gros documents.",{"title":64,"body":65},"Créer un premier espace de travail","Dans l'interface, créez un workspace, glissez quelques PDF, lancez l'embedding puis testez une question. Vérifiez que les réponses citent bien les sources extraites de vos fichiers.",{"title":67,"body":68},"Activer le mode multi-utilisateurs","Dans les paramètres, passez en mode multi-user, invitez vos collaborateurs et attribuez les rôles. Restreignez chaque utilisateur aux seuls workspaces qui le concernent.",{"type":70,"body":71},"tip","Pour des corpus volumineux, ne restez pas sur LanceDB embarqué : déployez Qdrant dans un conteneur voisin et pointez AnythingLLM dessus via le réseau Docker interne. Qdrant gère mieux les millions de vecteurs, offre du filtrage par métadonnées et reste interrogeable indépendamment, ce qui facilite le debug de vos recherches sémantiques.","Votre base de connaissances IA privée sur un VPS Cloud ServOrbit","Le VPS Cloud ServOrbit fournit le stockage et la RAM nécessaires pour indexer vos documents et faire tourner AnythingLLM en toute confidentialité. Évoluez à la demande au fur et à mesure que votre corpus grandit.","Démarrer mon VPS Cloud","\u002Fvps-cloud",[77,90,104],{"id":16,"slug":78,"title":79,"excerpt":80,"readTime":81,"views":82,"isPinned":13,"publishedAt":83,"category":84,"categories":85,"featuredImage":23,"bgImage":24,"posterImage":87,"relatedSolution":88},"heberger-open-webui","Comment héberger Open WebUI sur un VPS","Guide complet pour déployer Open WebUI sur votre propre VPS. Gardez le contrôle de vos données, évitez les coûts des API cloud et accédez à vos LLMs depuis une interface web propre.",6,3200,"2026-06-01T00:00:00+00:00",{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},[86],{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fheberger-open-webui-poster.svg",{"categorySlug":20,"appSlug":89},"open-webui",{"id":91,"slug":92,"title":93,"excerpt":94,"readTime":95,"views":96,"isPinned":13,"publishedAt":97,"category":98,"categories":99,"featuredImage":23,"bgImage":24,"posterImage":101,"relatedSolution":102},2,"deployer-dify-vps","Déployer Dify sur un VPS : workflows IA sous contrôle","Installez Dify sur VPS ServOrbit pour créer agents, chatflows et apps IA sans perdre la maîtrise des données.",7,2480,"2026-02-11T00:00:00+00:00",{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},[100],{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fdeployer-dify-vps-poster.svg",{"categorySlug":20,"appSlug":103},"dify",{"id":81,"slug":105,"title":106,"excerpt":107,"readTime":108,"views":109,"isPinned":13,"publishedAt":14,"category":110,"categories":111,"featuredImage":23,"bgImage":24,"posterImage":113,"relatedSolution":114},"openclaw-vps","Déployer OpenClaw sur un VPS","Guide pour déployer OpenClaw sur votre propre VPS. Gardez le contrôle de vos agents IA et de vos données dans votre propre infrastructure.",5,422,{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},[112],{"id":16,"name":17,"slug":18,"color":19,"icon":20},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fopenclaw-vps-poster.svg",{"categorySlug":20,"appSlug":115},"openclaw",1784126234014]