Open WebUI : Interface Autohébergée pour LLM

Alternative auto-hébergée à ChatGPT pour les LLMs locaux

Sommaire

Ouvrir WebUI est une interface web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage.

Elle prend en charge Ollama et toute API compatible OpenAI, apportant l’expérience familière de ChatGPT à votre infrastructure avec une confidentialité totale, une capacité hors ligne et des fonctionnalités de niveau entreprise.

open webui paramètres llm

Qu’est-ce qu’Open WebUI ?

Open WebUI est une application web open-source et autohébergée qui fournit une interface de chat moderne pour interagir avec les grands modèles de langage. Contrairement aux services d’IA basés sur le cloud, Open WebUI s’exécute entièrement sur votre infrastructure, vous donnant un contrôle total sur vos données, conversations et sélection de modèles.

Bien qu’Open WebUI soit couramment utilisé avec Ollama (et est parfois informellement appelé « Ollama WebUI »), il s’agit en réalité d’une plateforme agnostique du backend. Elle peut se connecter à l’API d’Ollama pour l’exécution locale des modèles, mais elle prend également en charge tout point de terminaison compatible OpenAI — y compris vLLM, LocalAI, LM Studio, Text Generation WebUI, et même les fournisseurs cloud. Cette flexibilité en fait une solution complète prenant en charge plusieurs backends, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour le chat de documents, l’authentification multi-utilisateurs, les capacités vocales et des options de personnalisation étendues. Que vous exécutiez des modèles sur un ordinateur portable, un serveur domestique ou un cluster Kubernetes, Open WebUI s’adapte à vos besoins.

Pourquoi choisir Open WebUI ?

Confidentialité avant tout : Toutes les données restent sur votre infrastructure — aucune conversation, document ou invite ne quitte votre réseau sauf si vous configurez explicitement des API externes.

Capacité hors ligne : Parfait pour les environnements air-gappés, les réseaux restreints ou les situations où l’accès à Internet est peu fiable ou interdit. Associé à des modèles exécutés localement via Ollama ou vLLM, vous obtenez une indépendance totale des services cloud.

Riche en fonctionnalités : Malgré son autohébergement, Open WebUI rivalise avec les offres commerciales grâce au téléchargement de documents et au RAG, à l’historique des conversations avec recherche sémantique, aux modèles d’invites et au partage, à la gestion des modèles, à l’entrée/sortie vocale, à un design réactif pour mobile et aux thèmes sombre/clair.

Support multi-utilisateurs : Système d’authentification intégré avec contrôle d’accès basé sur les rôles (admin, utilisateur, en attente), tableau de bord de gestion des utilisateurs, isolation des conversations et invites et modèles partagés au sein des équipes.

Guide d’installation rapide

La méthode la plus rapide pour commencer avec Open WebUI est d’utiliser Docker. Cette section couvre les scénarios de déploiement les plus courants.

Installation de base (Connexion à Ollama existant)

Si vous avez déjà Ollama en cours d’exécution sur votre système, utilisez cette commande :

docker run -d \
  -p 3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Cela exécute Open WebUI sur le port 3000, en conservant les données dans un volume Docker. Accédez-y à l’adresse http://localhost:3000.

Installation groupée (Open WebUI + Ollama)

Pour une configuration complète tout-en-un avec Ollama inclus :

docker run -d \
  -p 3000:8080 \
  --gpus all \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

Le drapeau --gpus all active l’accès au GPU pour une inférence plus rapide. Omittez-le si vous exécutez uniquement sur CPU.

Configuration Docker Compose

Pour les déploiements en production, Docker Compose offre une meilleure maintenabilité :

version: '3.8'

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama:/root/.ollama
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    ports:
      - "3000:8080"
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
    depends_on:
      - ollama
    restart: always

volumes:
  ollama:
  open-webui:

Déployez avec docker-compose up -d.

Déploiement Kubernetes

Pour les déploiements d’entreprise, Open WebUI fournit des charts Helm :

helm repo add open-webui https://helm.openwebui.com/
helm repo update
helm install open-webui open-webui/open-webui \
  --set ollama.enabled=true \
  --set ingress.enabled=true \
  --set ingress.host=chat.votredomaine.com

Cela crée un déploiement prêt pour la production avec stockage persistant, vérifications de santé et configuration d’ingress optionnelle.

Exploration approfondie des fonctionnalités principales

RAG et chat de documents

L’implémentation RAG d’Open WebUI vous permet de télécharger des documents et de faire référence à ceux-ci dans les conversations. Le système découpe automatiquement les documents, génère des embeddings, les stocke dans une base de données vectorielle et récupère le contexte pertinent lorsque vous posez des questions.

Formats pris en charge : PDF, DOCX, TXT, Markdown, CSV et plus grâce aux analyseurs intégrés.

Utilisation : Cliquez sur le bouton ‘+’ dans un chat, sélectionnez ‘Télécharger des fichiers’, choisissez vos documents et commencez à poser des questions. Le modèle citera les passages pertinents et les numéros de page dans ses réponses.

Configuration : Vous pouvez ajuster la taille des morceaux, le chevauchement, le modèle d’embedding et les paramètres de récupération dans les paramètres d’administration pour une performance optimale avec vos types de documents.

Authentification et gestion multi-utilisateurs

Open WebUI inclut un système d’authentification complet adapté à l’utilisation par des équipes et des organisations :

  • Authentification locale : Nom d’utilisateur/mot de passe avec hachage de mot de passe sécurisé
  • Intégration OAuth/OIDC : Connexion à des fournisseurs d’identité existants (Google, GitHub, Keycloak, etc.)
  • LDAP/Active Directory : Intégration de répertoire d’entreprise
  • Accès basé sur les rôles : Admin (contrôle total), Utilisateur (accès standard), En attente (nécessite approbation)

Les administrateurs peuvent gérer les utilisateurs, surveiller l’utilisation, configurer l’accès aux modèles par utilisateur/groupe et définir des politiques de conservation des conversations.

Entrée et sortie vocales

Support intégré pour l’interaction vocale rendant Open WebUI accessible et pratique :

  • Reconnaissance vocale : Utilise l’API Web Speech ou des services STT externes configurés
  • Synthèse vocale : Plusieurs moteurs TTS pris en charge (basés sur le navigateur, Coqui TTS, ElevenLabs, etc.)
  • Support multilingue : Fonctionne avec plusieurs langues selon votre configuration TTS/STT

Outils d’ingénierie d’invites

Open WebUI fournit des outils robustes pour la gestion des invites :

  • Bibliothèque d’invites : Enregistrez les invites fréquemment utilisées comme modèles
  • Variables et placeholders : Créez des invites réutilisables avec du contenu dynamique
  • Partage d’invites : Partagez les invites efficaces avec votre équipe
  • Versioning d’invites : Suivez les modifications et les améliorations au fil du temps

Gestion des modèles

Changement et gestion faciles des modèles via l’interface utilisateur :

  • Catalogue de modèles : Parcourez et téléchargez des modèles directement depuis la bibliothèque d’Ollama
  • Modèles personnalisés : Téléchargez et configurez des modèles GGUF personnalisés
  • Paramètres des modèles : Ajustez la température, top-p, la longueur du contexte et autres paramètres d’échantillonnage par conversation
  • Métadonnées des modèles : Consultez les détails du modèle, la taille, la quantification et les capacités

Configuration et personnalisation

Variables d’environnement

Options de configuration clés via les variables d’environnement :

# URL du backend (Ollama ou autre API compatible OpenAI)
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# Activer l'authentification
WEBUI_AUTH=true

# Rôle utilisateur par défaut (utilisateur, admin, en attente)
DEFAULT_USER_ROLE=pending

# Activer l'inscription utilisateur
ENABLE_SIGNUP=true

# Email de l'administrateur (création automatique du compte admin)
WEBUI_ADMIN_EMAIL=admin@example.com

# Base de données (SQLite par défaut, ou PostgreSQL pour la production)
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/openwebui

# Activer le RAG
ENABLE_RAG=true

# Modèle d'embedding pour le RAG
RAG_EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

Connexion à des backends alternatifs

Open WebUI fonctionne avec toute API compatible OpenAI. Configurez l’URL de base dans Paramètres → Connexions :

  • vLLM : http://localhost:8000/v1
  • LocalAI : http://localhost:8080
  • LM Studio : http://localhost:1234/v1
  • Text Generation WebUI : http://localhost:5000/v1
  • OpenAI : https://api.openai.com/v1 (nécessite une clé API)
  • Azure OpenAI : URL de point de terminaison personnalisée

Configuration de proxy inverse

Pour les déploiements en production, exécutez Open WebUI derrière un proxy inverse :

Exemple Nginx :

server {
    listen 443 ssl http2;
    server_name chat.votredomaine.com;

    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:3000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        # Support WebSocket
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }
}

Exemple Traefik (étiquettes Docker) :

labels:
  - "traefik.enable=true"
  - "traefik.http.routers.openwebui.rule=Host(`chat.votredomaine.com`)"
  - "traefik.http.routers.openwebui.entrypoints=websecure"
  - "traefik.http.routers.openwebui.tls.certresolver=letsencrypt"
  - "traefik.http.services.openwebui.loadbalancer.server.port=8080"

Optimisation des performances

Optimisation de la base de données

Pour les déploiements multi-utilisateurs, passez de SQLite à PostgreSQL :

# Installer les dépendances
pip install psycopg2-binary

# Configurer l'URL de la base de données
DATABASE_URL=postgresql://openwebui:password@postgres:5432/openwebui

PostgreSQL gère mieux les utilisateurs simultanés et offre des performances de requête améliorées pour la recherche de conversations et les opérations RAG.

Sélection du modèle d’embedding

Les performances du RAG dépendent fortement de votre choix de modèle d’embedding :

  • Rapide/Contraint en ressources : all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensions, ~80MB)
  • Équilibré : all-mpnet-base-v2 (768 dimensions, ~420MB)
  • Meilleure qualité : bge-large-en-v1.5 (1024 dimensions, ~1.3GB)

Configurez dans Paramètres → RAG → Modèle d’embedding.

Stratégies de mise en cache

Activez la mise en cache des conversations pour réduire les appels API répétés :

  • Mise en cache des modèles : Ollama met automatiquement en cache les modèles chargés en mémoire
  • Mise en cache des réponses : Open WebUI peut mettre en cache les invites identiques (configurable)
  • Cache d’embedding : Réutilisez les embeddings pour les documents précédemment traités

Bonnes pratiques de sécurité

Lors du déploiement d’Open WebUI en production, suivez ces directives de sécurité :

  1. Activer l’authentification : Ne jamais exécuter Open WebUI sans authentification sur des réseaux publics
  2. Utiliser HTTPS : Toujours déployer derrière un proxy inverse avec TLS/SSL
  3. Mises à jour régulières : Maintenir Open WebUI et Ollama à jour pour les correctifs de sécurité
  4. Restreindre l’accès : Utiliser des règles de pare-feu pour limiter l’accès aux réseaux de confiance
  5. Clés API sécurisées : Si vous vous connectez à des API externes, utilisez des variables d’environnement, ne codez jamais les clés
  6. Journaux d’audit : Activer et surveiller les journaux d’accès pour détecter les activités suspectes
  7. Sauvegarder les données : Sauvegarder régulièrement le volume /app/backend/data
  8. Chiffrement de la base de données : Activer le chiffrement au repos pour PostgreSQL en production
  9. Limitation des taux : Configurer des limites de taux pour prévenir les abus
  10. Filtrer le contenu : Mettre en œuvre des politiques de contenu adaptées à votre organisation

Cas d’utilisation et applications réelles

Assistant de connaissances personnelles

Combinez Open WebUI avec des modèles locaux et RAG pour créer une base de connaissances privée. Téléchargez vos notes, articles de recherche, documentation de projet et documents personnels. Interrogez-les de manière conversationnelle sans envoyer de données aux services cloud - idéal pour les chercheurs, étudiants et travailleurs du savoir qui valorisent la confidentialité.

Collaboration d’équipe de développement

Déployez Open WebUI pour votre équipe de développement avec un accès partagé à la documentation technique, aux spécifications d’API et aux connaissances de la base de code. La fonctionnalité RAG permet aux développeurs de trouver rapidement des informations pertinentes parmi des milliers de pages de documentation, tandis que l’historique des conversations aide à suivre les décisions architecturales et les discussions techniques.

Chatbot interne d’entreprise

Les organisations peuvent déployer Open WebUI derrière leur pare-feu avec une intégration SSO, offrant aux employés un assistant IA ayant accès aux wikis internes, politiques et procédures. L’accès basé sur les rôles garantit que les informations sensibles restent correctement segmentées, tandis que les contrôles administratifs maintiennent la gouvernance et la conformité.

Éducation et formation

Les établissements d’enseignement utilisent Open WebUI pour fournir aux étudiants et au corps enseignant une assistance IA sans préoccupations de confidentialité. Téléchargez les supports de cours, manuels et notes de cours pour des questions contextuelles. Le système multi-utilisateurs permet de suivre l’utilisation tout en gardant les données des étudiants privées.

Applications dans les domaines de la santé et du droit

Dans les industries réglementées où la confidentialité des données est cruciale, Open WebUI permet des flux de travail assistés par l’IA tout en maintenant la conformité HIPAA ou GDPR. Les professionnels de la santé peuvent interroger les bases de données de médicaments et les protocoles de traitement, tandis que les équipes juridiques peuvent rechercher la jurisprudence et les contrats - le tout sans que les données ne quittent l’infrastructure contrôlée.

Environnements déconnectés et hors ligne

Les agences gouvernementales, les installations de recherche et les centres d’opérations sécurisés utilisent Open WebUI dans des réseaux déconnectés. La capacité complète hors ligne garantit que l’assistance IA reste disponible même sans connectivité Internet, essentielle pour les environnements classifiés ou les lieux éloignés.

Dépannage des problèmes courants

Problèmes de connexion

Problème : Open WebUI ne peut pas se connecter à Ollama Solution : Vérifiez qu’Ollama est en cours d’exécution (curl http://localhost:11434), vérifiez la variable d’environnement OLLAMA_BASE_URL et assurez-vous que les règles du pare-feu permettent la connexion. Pour les déploiements Docker, utilisez les noms de service (http://ollama:11434) au lieu de localhost.

Problème : Les modèles n’apparaissent pas dans l’interface utilisateur Solution : Confirmez que les modèles sont installés (ollama list), actualisez la liste des modèles dans les paramètres d’Open WebUI et vérifiez la console du navigateur pour les erreurs API.

Problèmes de RAG et de téléchargement de documents

Problème : Le téléchargement de documents échoue Solution : Vérifiez les limites de taille de fichier dans les paramètres, vérifiez le format de fichier pris en charge, assurez-vous d’avoir un espace disque suffisant dans le volume de données et examinez les journaux du conteneur pour les erreurs d’analyse.

Problème : Les réponses RAG ne font pas référence aux documents téléchargés Solution : Vérifiez que le modèle d’intégration est téléchargé et en cours d’exécution, vérifiez les paramètres de taille de chunk (essayez des chunks plus petits pour une meilleure granularité), augmentez le nombre de chunks récupérés dans les paramètres RAG et assurez-vous que la requête est pertinente par rapport au contenu du document.

Problèmes de performance

Problème : Temps de réponse lents Solution : Activez l’accélération GPU si disponible, réduisez la taille du modèle ou utilisez des versions quantifiées, augmentez OLLAMA_NUM_PARALLEL pour les requêtes simultanées et allouez plus de RAM aux conteneurs Docker.

Problème : Erreurs de mémoire insuffisante Solution : Utilisez des modèles plus petits (7B au lieu de 13B paramètres), réduisez la longueur du contexte dans les paramètres du modèle, limitez le nombre d’utilisateurs simultanés ou ajoutez plus de RAM/espaces d’échange à votre système.

Authentification et accès

Problème : Impossible de se connecter ou de créer un compte administrateur Solution : Définissez WEBUI_AUTH=true, configurez WEBUI_ADMIN_EMAIL pour créer automatiquement un administrateur, effacez les cookies et le cache du navigateur et vérifiez les journaux du conteneur pour les erreurs de base de données.

Problème : Les utilisateurs ne peuvent pas s’inscrire Solution : Vérifiez que ENABLE_SIGNUP=true, vérifiez le paramètre DEFAULT_USER_ROLE (utilisez user pour l’approbation automatique ou pending pour l’approbation manuelle) et assurez-vous que la base de données est accessible en écriture.

Alternatives à Open WebUI

Bien qu’Open WebUI excelle dans la fourniture d’une interface auto-hébergée avec une intégration solide à Ollama, plusieurs alternatives offrent différentes approches du même espace de problèmes. Votre choix dépend de la nécessité d’une flexibilité multi-fournisseurs, d’une gestion spécialisée des documents, d’une extrême simplicité ou de fonctionnalités d’entreprise.

LibreChat se distingue comme la solution la plus agnostique en matière de fournisseurs, offrant une prise en charge native d’OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Google Vertex AI, AWS Bedrock et Ollama dans une seule interface. Son architecture de plugins et ses fonctionnalités d’entreprise comme la multi-location, les contrôles d’accès détaillés et les quotas d’utilisation en font un choix idéal pour les organisations qui doivent prendre en charge plusieurs fournisseurs d’IA ou qui nécessitent des traçabilités sophistiquées. Le compromis est la complexité - LibreChat nécessite plus d’efforts de configuration et des ressources plus lourdes qu’Open WebUI, et sa prise en charge d’Ollama semble secondaire par rapport aux fournisseurs cloud. Si votre équipe utilise Claude pour l’écriture, GPT-4 pour le codage et des modèles locaux pour le travail sensible à la confidentialité, l’interface unifiée de LibreChat brille.

Pour les flux de travail axés sur les documents, AnythingLLM adopte une approche centrée sur la base de connaissances qui va au-delà du RAG de base. Son modèle de workspace organise les documents et les conversations dans des environnements isolés, tandis que les fonctionnalités de récupération avancées incluent la recherche hybride, le reranking et le suivi des citations. Les connecteurs de données extraient le contenu de GitHub, Confluence et Google Drive, et les capacités d’agent permettent un raisonnement multi-étapes et une automatisation des flux de travail. Cela rend AnythingLLM excellent pour les cabinets de conseil gérant plusieurs bases de connaissances clients ou les équipes de support travaillant avec une documentation étendue. L’interface de chat est moins polie qu’Open WebUI, mais si la requête de grandes collections de documents est votre besoin principal, les capacités de récupération sophistiquées justifient la courbe d’apprentissage plus raide.

LobeChat privilégie l’expérience utilisateur à la profondeur des fonctionnalités, offrant une interface élégante, adaptée aux mobiles, avec des capacités d’application web progressive. Son design moderne, ses animations fluides et son fort support vocal/multimodal en font un choix populaire pour les designers et les utilisateurs non techniques qui veulent un assistant IA qui fonctionne de manière transparente sur différents appareils. L’implémentation PWA fournit une expérience mobile de type application qu’Open WebUI ne peut pas égaler. Cependant, les fonctionnalités d’entreprise sont limitées, l’écosystème de plugins est plus petit et les capacités RAG sont inférieures à celles d’Open WebUI et d’AnythingLLM.

Pour les utilisateurs qui préfèrent les applications de bureau, Jan.ai fournit des installateurs multiplateformes (Windows, macOS, Linux) avec une gestion de modèles locaux sans configuration. Il n’est pas nécessaire d’installer Ollama séparément ou de gérer Docker - Jan regroupe tout dans une application native avec un support de la barre des tâches du système et un téléchargement de modèles en un clic. Cette philosophie “ça marche tout simplement” rend Jan idéal pour donner des LLM locaux à des membres de la famille ou des collègues qui ne sont pas à l’aise avec les outils en ligne de commande. Les compromis sont l’absence de support multi-utilisateurs, moins de fonctionnalités avancées et aucune capacité d’accès à distance.

Chatbox occupe le créneau léger - un client minimal multiplateforme prenant en charge OpenAI, Claude, Gemini et les API locales avec un très faible overhead de ressources. Il est parfait pour les développeurs qui doivent tester rapidement différents fournisseurs d’API ou les utilisateurs avec un matériel à ressources limitées. La friction de configuration est minimale, mais certaines fonctionnalités sont soumises à abonnement, il n’est pas entièrement open-source et le support RAG est limité.

Plusieurs interfaces minimales spécifiques à Ollama existent pour les utilisateurs qui veulent “juste assez” d’interface : Hollama gère plusieurs serveurs Ollama sur différentes machines, Ollama UI fournit un chat de base et un téléchargement de PDF avec un déploiement extrêmement facile, et Oterm offre une interface en mode terminal surprenamment capable pour les sessions SSH et les flux de travail tmux. Ceux-ci sacrifient des fonctionnalités pour la simplicité et la vitesse.

Pour les organisations nécessitant un support de fournisseur, les options commerciales comme TypingMind Team, BionicGPT et Dust.tt offrent un auto-hébergement avec un soutien professionnel, des certifications de conformité et des SLAs. Ils échangent la liberté open-source contre une disponibilité garantie, des audits de sécurité et une responsabilité - approprié lorsque votre organisation a besoin de contrats de support de niveau entreprise.

Choisir judicieusement : Open WebUI atteint le point idéal pour la plupart des déploiements auto-hébergés d’Ollama, équilibrant des fonctionnalités complètes avec une complexité gérable. Choisissez LibreChat lorsque la flexibilité des fournisseurs est primordiale, AnythingLLM pour des flux de travail de documents sophistiqués, LobeChat pour les utilisateurs mobiles ou sensibles au design, Jan pour les utilisateurs de bureau non techniques, ou des options commerciales lorsque vous avez besoin d’un support de fournisseur. Pour la majorité des utilisateurs techniques exécutant des modèles locaux, le développement actif d’Open WebUI, sa forte communauté et son excellente implémentation RAG en font le point de départ recommandé.

Développements futurs et feuille de route

Open WebUI continue son développement rapide avec plusieurs fonctionnalités passionnantes à venir :

Support multimodal amélioré : Meilleure gestion des images, des modèles de vision et des conversations multimodales avec des modèles comme LLaVA et Bakllava.

Capacités d’agent améliorées : Appels de fonction, utilisation d’outils et flux de travail de raisonnement multi-étapes similaires aux schémas AutoGPT.

Meilleures applications mobiles : Applications natives iOS et Android au-delà de l’implémentation actuelle PWA pour une expérience mobile améliorée.

Fonctionnalités RAG avancées : RAG basé sur les graphes, découpage sémantique, récupération multi-requêtes et récupération du document parent pour un meilleur contexte.

Fonctionnalités collaboratives : Conversations partagées, espaces de travail d’équipe et collaboration en temps réel sur les invites et les documents.

Intégrations d’entreprise : Prise en charge SSO approfondie, provisioning SCIM, journaux d’audit avancés et rapports de conformité pour les industries réglementées.

Le projet maintient la compatibilité ascendante et la numérotation sémantique, rendant les mises à niveau simples. Le dépôt GitHub actif voit des commits quotidiens et une gestion réactive des problèmes.

Conclusion

Open WebUI est passé d’un simple frontend pour Ollama à une plateforme complète pour les interactions avec l’IA en auto-hébergement. Sa combinaison de confidentialité, de fonctionnalités et de facilité de déploiement en fait un excellent choix pour les individus, les équipes et les organisations souhaitant exploiter les LLMs locaux sans sacrifier les capacités.

Que vous soyez un développeur testant des modèles, une organisation construisant des outils IA internes, ou un particulier privilégiant la confidentialité, Open WebUI fournit la base pour des workflows IA auto-hébergés puissants. La communauté active, les mises à jour régulières et l’architecture extensible garantissent qu’il restera une option de premier plan dans l’espace de l’IA auto-hébergée.

Commencez par l’installation Docker de base, expérimentez le RAG en téléchargeant quelques documents, essayez différents modèles de la bibliothèque Ollama, et explorez progressivement les fonctionnalités avancées au fur et à mesure que vos besoins augmentent. La courbe d’apprentissage est douce, mais le plafond est élevé - Open WebUI s’adapte de l’ordinateur portable personnel à un cluster Kubernetes d’entreprise.

Pour ceux qui comparent les alternatives, la conception Ollama-first d’Open WebUI, son ensemble de fonctionnalités équilibré et son développement actif en font le point de départ recommandé pour la plupart des déploiements de LLMs auto-hébergés. Vous pouvez toujours migrer vers des solutions plus spécialisées si des besoins spécifiques émergent, mais de nombreux utilisateurs trouvent que les capacités d’Open WebUI suffisent pour leur parcours complet, de l’expérimentation à la production.

Liens utiles

Lors de la configuration de votre environnement Open WebUI, vous bénéficierez de la compréhension de l’écosystème plus large des options d’hébergement et de déploiement de LLMs locaux. Le guide complet Local LLM Hosting: Complete 2025 Guide - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio & More compare 12+ outils LLMs locaux, y compris Ollama, vLLM, LocalAI et autres, vous aidant à choisir le backend optimal pour votre déploiement Open WebUI en fonction de la maturité de l’API, des capacités d’appel d’outils et des benchmarks de performance.

Pour les déploiements de production haute performance où le débit et la latence sont critiques, explorez le guide vLLM Quickstart: High-Performance LLM Serving, qui couvre la configuration de vLLM avec Docker, la compatibilité avec l’API OpenAI et l’optimisation PagedAttention. Cela est particulièrement précieux si Open WebUI dessert plusieurs utilisateurs simultanés et si les performances d’Ollama deviennent un goulot d’étranglement.

Comprendre comment votre backend gère les requêtes simultanées est crucial pour la planification de la capacité. L’article How Ollama Handles Parallel Requests explique la file d’attente des requêtes d’Ollama, la gestion de la mémoire GPU et le modèle d’exécution concurrent, vous aidant à configurer des limites et des attentes appropriées pour les scénarios multi-utilisateurs de votre déploiement Open WebUI.

Ressources externes

Pour la documentation officielle et le support communautaire, référez-vous à ces ressources externes :