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Comment héberger Vane sur un VPS

Intelligence Artificielle4 min de lecture5 étapes

Vane est l'évolution officielle de Perplexica — même architecture mono-conteneur, même licence MIT, même auteur, nom renouvelé en mars 2026. Il regroupe SearXNG (méta-moteur de recherche privé) et une interface conversationnelle Next.js que vous alimentez avec le LLM de votre choix : Ollama en local, OpenAI, Groq ou Anthropic. Le résultat : une alternative Perplexity auto-hébergée qui ne sort aucune requête de votre infrastructure.

Sommaire· Pourquoi Vane plutôt qu'un abonnement Perplexity1/6
  1. 01Pourquoi Vane plutôt qu'un abonnement Perplexity
  2. 02Ce que vous obtenez avec Vane self-hosted
  3. 03Prérequis
  4. 04Installation de Vane
  5. 05Utiliser les modes de focus
  6. 06Sauvegarder et maintenir

Pourquoi Vane plutôt qu'un abonnement Perplexity

Perplexity envoie chaque requête à ses propres serveurs et à ses fournisseurs de LLM. Vane inverse le modèle : le méta-moteur SearXNG tourne sur votre VPS, le LLM est celui que vous avez choisi (local ou API), et l'historique des conversations ne quitte jamais votre machine.

C'est aussi un outil gratuit et open-source (MIT). Aucun abonnement, aucune limite de requêtes, aucune télémétrie.

Ce que vous obtenez avec Vane self-hosted

  • SearXNG intégré — un méta-moteur agrège Google, Bing, DuckDuckGo et une vingtaine d'autres sources sans tracer vos requêtes.
  • LLM de votre choix — Ollama (modèles locaux : Llama 3, Mistral, Qwen…), OpenAI, Gemini, Groq ou Anthropic ; changez à tout moment dans les paramètres.
  • Réponses avec sources citées — chaque réponse liste les pages sources avec liens directs ; pas d'affirmation sans référence.
  • Historique local — toutes les conversations sont stockées dans SQLite sur votre VPS ; rien n'est envoyé vers un service externe.
  • Modes de focus — Web, Académique, YouTube, Reddit, Assistant rédactionnel ou Wolfram Alpha pour affiner les résultats selon la source.
  • Aucun compte requis — pas de page de connexion, pas de gestion d'utilisateurs ; ouvrez l'URL et commencez à chercher.
  • Conteneur unique — SearXNG et Next.js dans une même image Docker ; un volume /home/vane/data suffit pour tout persister.

Prérequis

Vane tourne en un seul conteneur Docker, ce qui rend ses prérequis intentionnellement bas :

- 1 Go de RAM minimum — suffisant pour Vane + SearXNG. Si vous ajoutez un modèle Ollama sur le même VPS, comptez 4 Go minimum (selon le modèle).
- Docker 24+ et Docker Compose v2 — installés automatiquement par le script de provisionnement ServOrbit.
- Aucun domaine requis — accès via tunnel SSH (ssh -L 3000:127.0.0.1:3000 root@<ip>) ou adresse IP directe si configurée. Un domaine custom reste possible mais facultatif.
- 5 Go de disque — pour l'image Docker, SQLite et les logs.

Vane n'a pas besoin de base de données externe. SQLite stocke l'historique des conversations et la configuration dans /home/vane/data.

Installation de Vane

  1. Préparer le VPS

    Commandez un VPS avec Ubuntu 22.04 ou 24.04 et au moins 1 Go de RAM. Installez Docker et le plugin Compose :

    curl -fsSL https://get.docker.com | sh
  2. Créer le répertoire et le fichier Compose

    Sur le serveur, créez un répertoire dédié :

    mkdir -p /opt/vane && cd /opt/vane

    Créez /opt/vane/docker-compose.yml :

    services:
      vane:
        image: itzcrazykns1337/vane:v1.12.2
        restart: unless-stopped
        ports:
          - "127.0.0.1:3000:3000"
        environment:
          SEARXNG_API_URL: "http://localhost:8080"
        volumes:
          - vane-data:/home/vane/data
    
    volumes:
      vane-data: {}
  3. Démarrer Vane

    Lancez le conteneur :

    docker compose up -d

    Vane télécharge l'image, initialise SQLite et démarre SearXNG en interne. Attendez 20 à 30 secondes que le démarrage se complète (les migrations Drizzle s'exécutent au premier lancement).

  4. Accéder à l'interface

    Ouvrez un tunnel SSH depuis votre machine locale :

    ssh -L 3000:127.0.0.1:3000 root@<ip-de-votre-vps>

    Puis ouvrez http://localhost:3000 dans votre navigateur. L'interface Vane s'affiche immédiatement — aucune création de compte requise.

  5. Configurer un LLM

    Cliquez sur l'icône Paramètres (⚙) en haut à droite. Dans la section Fournisseurs de modèles, saisissez :

    - Ollama (local) : entrez l'URL, ex. http://localhost:11434
    - OpenAI : entrez votre clé API
    - Gemini / Groq / Anthropic : entrez votre clé API respective

    Enregistrez les paramètres. Vane renverra désormais des réponses synthétisées avec sources citées.

Utiliser les modes de focus

Vane propose des modes de focus pour affiner la portée des recherches. Sélectionnez le mode depuis la barre de saisie avant d'envoyer votre requête :

- Web — recherche générale toutes sources confondues (mode par défaut).
- Académique — cible les publications scientifiques et les articles de recherche.
- YouTube — renvoie des vidéos pertinentes avec résumé des titres.
- Reddit — recherche dans les discussions Reddit (retours d'expérience, opinions).
- Assistant rédactionnel — mode centré sur la rédaction, sans recherche web.
- Wolfram Alpha — délègue les calculs, conversions et questions factuelles à Wolfram Alpha.

Sauvegarder et maintenir

Tout l'état de Vane réside dans le volume Docker vane-data (chemin sur l'hôte : /var/lib/docker/volumes/vane_vane-data/_data/). Ce volume contient la base SQLite, la configuration des fournisseurs LLM et l'historique des conversations.

Pour sauvegarder :

docker run --rm -v vane_vane-data:/data -v /backup:/backup alpine \
  tar czf /backup/vane-$(date +%Y%m%d).tar.gz -C /data .

Pour mettre à jour vers une version plus récente, modifiez le tag dans docker-compose.yml et relancez :

docker compose pull && docker compose up -d

Déployez votre moteur de recherche IA sur VPS

Un VPS ServOrbit avec Ubuntu 24.04 et au moins 1 Go de RAM suffit pour faire tourner Vane en production. Un seul conteneur, une IPv4 dédiée, et vos recherches restent entièrement sous votre contrôle.

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