[{"data":1,"prerenderedAt":123},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-fr-marimo":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-fr-marimo",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":9,"description":16,"phase":17,"unavailableReason":18,"docsUrl":19,"logo":20,"github":21,"tagline":22,"longDescription":23,"features":24,"useCases":32,"steps":45,"faq":61,"specs":77,"compatibleOs":88,"relatedApps":89,"relatedPosts":116,"category":120},"marimo",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"developpement","development","التطوير","desarrollo","Notebook Python réactif et open source : notebooks enregistrés en fichiers .py, cellules recalculées automatiquement, bibliothèques de données incluses.",2,"awaiting_qa","https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Fself-host-marimo-vps","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F98563464","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmarimo-team\u002Fmarimo","marimo — notebooks Python réactifs sur votre VPS : fichiers .py versionnables, cellules qui se recalculent seules, données et graphiques.","marimo est un notebook Python open source (licence Apache-2.0) pensé comme un successeur de Jupyter. Chaque notebook est un simple fichier .py : il se versionne dans Git, se relit en revue de code et s'exécute comme un script. L'exécution est réactive : quand vous modifiez une cellule, marimo recalcule automatiquement les cellules qui en dépendent, si bien qu'il n'existe jamais d'état caché ni de résultat périmé à l'écran.\n\nInstallé sur votre VPS, marimo devient l'atelier de données de votre équipe : un éditeur web protégé par mot de passe, des notebooks qui restent sur votre serveur, et la puissance de calcul que vous choisissez. L'image installée embarque déjà pandas, polars, numpy et altair pour explorer des fichiers CSV ou Parquet, interroger une API et tracer des graphiques sans rien installer.\n\nUn notebook marimo peut aussi devenir une petite application web : les éléments d'interface (curseurs, menus, tableaux) pilotent les calculs, et la commande `marimo run` sert le notebook en lecture seule, code masqué. Les notebooks Jupyter existants se convertissent avec `marimo convert`.",[25,26,27,28,29,30,31],"Exécution réactive — modifier une cellule recalcule celles qui en dépendent, sans état caché.","Notebooks en Python pur — fichiers .py lisibles, versionnables dans Git et exécutables comme scripts.","Bibliothèques de données préinstallées — pandas, polars, numpy et altair prêts dès l'installation.","Éléments d'interface intégrés — curseurs, menus, tableaux et graphiques interactifs reliés au code.","Notebook vers application — `marimo run` publie un notebook en application web, code masqué.","Migration depuis Jupyter — `marimo convert` transforme un fichier .ipynb en notebook marimo.","Éditeur protégé par mot de passe — mot de passe généré à l'installation, affiché dans votre espace client.",[33,36,39,42],{"title":34,"body":35},"L'atelier de données de l'équipe","Explorez des exports CSV ou Parquet, nettoyez-les avec pandas ou polars et partagez le notebook : vos collègues relisent un fichier .py, pas un JSON illisible.",{"title":37,"body":38},"Des tableaux de bord internes en Python","Un notebook muni de curseurs et de menus devient un outil interne : l'équipe commerciale filtre les chiffres sans toucher au code.",{"title":40,"body":41},"Former et enseigner","Les étudiants et les stagiaires travaillent sur le même serveur, dans le navigateur, sans installer Python sur leur poste ; l'exécution réactive rend chaque étape du raisonnement visible.",{"title":43,"body":44},"Prototyper avec vos API et vos modèles","Appelez vos API internes ou un modèle servi par Ollama sur le même VPS, comparez les résultats et gardez le prototype versionné dans Git.",[46,49,52,55,58],{"title":47,"body":48},"Créer le VPS","Commandez un VPS Ubuntu 24.04 avec 2 Go de RAM : les bibliothèques de données chargées en mémoire en ont besoin. Un domaine n'est pas obligatoire — sans domaine, l'éditeur reste accessible par un tunnel SSH.",{"title":50,"body":51},"Installer marimo depuis le Marketplace","Dans votre espace client, sélectionnez marimo et cliquez sur Installer. Le script déploie le conteneur officiel, génère le mot de passe de l'éditeur et crée le volume qui conserve vos notebooks.",{"title":53,"body":54},"Ouvrir l'éditeur","Avec un domaine attaché (un sous-domaine de l'un de vos domaines, ou le sous-domaine gratuit du VPS marimo.{dns_slug}.servorbit-dns.com), l'éditeur s'ouvre sur https:\u002F\u002F\u003Cdomaine>, HTTPS compris. Sans domaine, ouvrez un tunnel : `ssh -L 2718:127.0.0.1:\u003Cport> root@\u003Cip-du-vps>` puis http:\u002F\u002Flocalhost:2718 — le port à utiliser est celui affiché dans votre espace client (2718 par défaut).",{"title":56,"body":57},"Se connecter la première fois","marimo affiche une page de connexion qui demande un mot de passe. 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Sans domaine, l'éditeur est accessible par un tunnel SSH (`ssh -L 2718:127.0.0.1:\u003Cport> root@\u003Cip-du-vps>`, puis http:\u002F\u002Flocalhost:2718). Pour y accéder directement en HTTPS, attachez un sous-domaine de l'un de vos domaines ou le sous-domaine gratuit du VPS, sans rien acheter.",{"q":69,"a":70},"Où trouver le mot de passe de l'éditeur ?","Il est généré à l'installation et affiché dans votre espace client, sur la fiche de l'application. Sur le VPS, il se trouve aussi dans le fichier .env de la pile, sous la clé ADMIN_PASSWORD.",{"q":72,"a":73},"Où sont enregistrés mes notebooks ?","Dans le volume Docker marimo-data, monté sur \u002Fapp dans le conteneur. Ce sont de simples fichiers .py : sauvegardez le volume, ou mieux, versionnez le dossier dans un dépôt Git.",{"q":75,"a":76},"Peut-on ajouter d'autres bibliothèques Python ?","L'image installée fournit déjà pandas, polars, numpy et altair. Pour d'autres paquets, le plus simple est de construire une image dérivée de l'image officielle marimo avec vos dépendances, puis de remplacer l'image dans le fichier compose de la pile.",{"ram":78,"cpu":79,"disk":80,"stack":81,"port":84,"license":85,"version":86,"os":87},"2 Go recommandés","1 vCPU (2 conseillés)","20 Go",[82,83,9],"Docker","Python","2718","Apache-2.0","0.25.2","Ubuntu 24.04",[],[90,98,107],{"name":91,"slug":92,"categorySlug":12,"categoryName":93,"categoryColor":94,"logo":95,"tagline":96,"description":97},"Code Server","code-server","Développement","text-warning bg-warning\u002F10",null,"VS Code auto-hébergé dans le navigateur — codez depuis n'importe quel appareil.","VS Code dans le navigateur — auto-hébergé sur votre VPS, accès par mot de passe, espace de travail persistant.",{"name":99,"slug":100,"categorySlug":101,"categoryName":102,"categoryColor":103,"logo":104,"tagline":105,"description":106},"Metabase","metabase","bases-de-donnees","Bases de Données","text-blue-400 bg-blue-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fmetabase.svg","Informatique décisionnelle open source par-dessus n'importe quelle base SQL — tableaux de bord et graphiques dans le navigateur, sans écrire de SQL.","Informatique décisionnelle open source : branchez n'importe quelle base SQL et construisez tableaux de bord, questions et graphiques depuis le navigateur, sans écrire de SQL.",{"name":108,"slug":109,"categorySlug":110,"categoryName":111,"categoryColor":112,"logo":113,"tagline":114,"description":115},"Ollama","ollama","ia","Intelligence Artificielle","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Follama","Servez des LLM open source depuis votre VPS — API compatible OpenAI, aucun coût au jeton.","Servez des LLM open source depuis votre propre serveur. Récupérez Llama 3, Mistral, Qwen ou DeepSeek en une commande, derrière une API compatible OpenAI et sans coût au jeton.",[117,118,119],"self-host-marimo-vps","installer-code-server-vps","self-host-metabase-vps",{"key":12,"slug":12,"name":93,"objective":121,"icon":122,"color":94},"Démarrer rapidement un projet logiciel.","dev",1793543279062]