IREX - Guide de Déploiement de OpenWebUI

1. Introduction

Les modèles de langage (LLM) ont révolutionné notre interaction avec le monde numérique. Cependant, l'utilisation de plateformes grand public comme ChatGPT soulève des questions de confidentialité et de contrôle. Face à ce constat, de plus en plus d'utilisateurs et d'entreprises cherchent à déployer et gérer leurs propres LLM pour garantir la sécurité de leurs données et bénéficier d'une personnalisation totale.

C’est ici qu’intervient OpenWebUI. Cette interface web open-source et intuitive s'est rapidement imposée comme la solution de référence pour interagir avec des LLM hébergés localement (via Ollama, par exemple) ou sur des services cloud. Elle transforme l'expérience utilisateur en remplaçant les lignes de commande complexes par une interface fluide et familière, tout en vous laissant maître de votre environnement.

Cet article est un guide de déploiement pas à pas. Que vous soyez développeur, responsable de la sécurité des données ou simplement un passionné de technologie, vous trouverez ici toutes les instructions pour mettre en place votre propre instance d'OpenWebUI rapidement et efficacement. Préparez-vous à libérer le plein potentiel de vos LLM, en toute simplicité.

2. Prérequis pour le déploiement d'OpenWebUI

Avant de se lancer dans l'installation, il est crucial de s'assurer que votre environnement est correctement préparé. Cette étape vous évitera bien des tracas et garantira un déploiement fluide.

2.1. Environnement Matériel et Logiciel

Si OpenWebUI est une application légère, les modèles de langage qu'elle orchestre peuvent être très gourmands en ressources. Voici ce dont vous aurez besoin :

• Matériel (pour exécuter des LLM locaux avec Ollama) :
  • RAM : 8 Go est un minimum, mais 16 Go à 32 Go sont fortement recommandés pour faire tourner confortablement les modèles populaires.
  • GPU (Optionnel mais conseillé) : Une carte graphique NVIDIA (ou AMD) avec au moins 8 Go de VRAM accélérera drastiquement la vitesse de génération des réponses.
  • Espace Disque : Prévoyez au moins 50 Go d'espace libre. Chaque LLM peut peser de 3 Go à plus de 70 Go.
• Logiciel :
  • Un système d'exploitation moderne : Linux (Debian, Ubuntu), Windows (avec WSL2) ou macOS.
  • Docker et Docker Compose : Ce sont les outils au cœur de notre déploiement. Ils sont indispensables.

2.2. Comprendre le Rôle de Docker

Le déploiement d'OpenWebUI repose entièrement sur Docker. Si ce terme est nouveau pour vous, considérez Docker comme un outil permettant d'empaqueter une application et toutes ses dépendances dans une "boîte" isolée et portable appelée conteneur.

Pourquoi est-ce essentiel ?

• Déploiement Simplifié : Une seule commande suffit pour lancer OpenWebUI, sans installation manuelle complexe.
• Isolation Totale : Le conteneur ne perturbe pas votre système d'exploitation et évite les conflits logiciels.
• Portabilité Maximale : L'application fonctionnera de la même manière sur n'importe quelle machine où Docker est installé.

En bref, Docker nous garantit une installation propre, rapide et reproductible.

3. Les étapes de déploiement de OpenWebUI

Nous allons maintenant procéder à l'installation complète sur un système Linux (Debian/Ubuntu), qui est l'environnement le plus courant pour ce type de déploiement.

Étape 1 : Mise à jour du système

Il est toujours recommandé de commencer par mettre à jour la liste des paquets et les logiciels de votre serveur.

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Étape 2 : Installation de Docker

Nous utilisons le script officiel pour une installation simple et rapide de Docker.

curl -fsSL https://get.docker.com | sudo bash

Vérifiez que Docker est bien installé en exécutant le conteneur "hello-world".

sudo docker run hello-world

Étape 3 : Installation d'Ollama

Ollama est le moteur qui va exécuter nos modèles de langage localement. Installez-le avec la commande suivante.

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Étape 4 : Création et lancement d'OpenWebUI via Docker Compose

Docker Compose nous permet de définir et de lancer l'application OpenWebUI avec un simple fichier de configuration.

1. Créez un répertoire de travail pour votre projet et entrez dedans :

   mkdir open-webui && cd open-webui

2. Créez le fichier de configuration docker-compose.yml :

   nano docker-compose.yml

3. Collez le contenu suivant dans le fichier, puis sauvegardez (Ctrl+O) et quittez (Ctrl+X) :

   version: '3.8'
   
   services:
     open-webui:
       image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
       container_name: open-webui
       ports:
         - "3000:8080"
       volumes:
         - ./data:/app/backend/data
       extra_hosts:
         - "host.docker.internal:host-gateway"
       restart: unless-stopped

4. Lancez le conteneur OpenWebUI en arrière-plan :

   sudo docker compose up -d

Étape 5 : Configuration finale

Votre interface est maintenant presque prête ! Il ne reste plus qu'à télécharger un modèle et à connecter les deux services.

1. Téléchargez un modèle avec Ollama. Par exemple, le très performant llama3 :

   ollama pull llama3

2. Accédez à l'interface web à l'adresse http://:3000 et créez votre compte administrateur.
3. Allez dans le menu Paramètres (roue crantée) > Connexions.
4. Dans le champ URL de l'API Ollama, assurez-vous que l'adresse http://host.docker.internal:11434 est bien présente et sauvegardez.
5. Retournez à l'accueil : le modèle llama3 devrait être disponible. Vous pouvez commencer à discuter !

5. Conclusion

En suivant ce guide, vous avez réussi à déployer OpenWebUI, une interface puissante pour interagir avec vos propres modèles de langage. Ce processus, bien que technique, vous ouvre les portes d'une utilisation de l'intelligence artificielle plus souveraine, sécurisée et personnalisée.

Vous détenez désormais un contrôle total sur votre environnement d'IA, de l'interface jusqu'aux modèles, garantissant une confidentialité absolue de vos données. OpenWebUI n'est pas seulement un outil, c'est une étape décisive vers la démocratisation de l'IA auto-hébergée, offrant une alternative robuste et flexible aux solutions propriétaires.

6. Voir plus

Dans une pareille perspective, vous pouvez consulter :

• Déploiement de l'interface LibreChat avec Docker : guide pas à pas
• LibreChat : Une Alternative Libre et Performante à ChatGPT