Modèles de déploiement : Applications d’IA
Créez des interfaces et des services utilisant des modèles d’IA. Vérifiez les identifiants de modèles externes ou le calcul local requis ; le déploiement d’une interface n’inclut pas de crédits d’inférence.
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AnythingLLM
Argilla
Chroma
Docling
Engram
Flowise
Déployez Flowise sur Polyer pour créer des flux d’orchestration de LLM, des chatbots et des agents d’IA dans un éditeur visuel low-code. Ce modèle de déploiement exécute un seul service Flowise public ; sa base SQLite, sa clé de chiffrement, ses fichiers importés et ses journaux sont stockés dans un volume monté sur /root/.flowise. Vérifiez les identifiants générés et le tag latest, qui n’est pas figé.
Flowise with Databases
Hermes Agent
Hermes Agent with WebUI
Honcho
Label Studio
Langflow
Langfuse
LibreChat
LibreTranslate
LiteLLM
Déployez LiteLLM sur Polyer pour exécuter un proxy compatible OpenAI devant de nombreux fournisseurs de LLM, avec clés virtuelles et suivi des dépenses. Ce modèle de déploiement exécute un service LiteLLM public avec une base PostgreSQL 16 privée et un cache Redis privé, chacun sur un volume. Vérifiez les clés d’API des fournisseurs et la liste de modèles préconfigurée avant de déployer.
LobeChat
MetaMCP
MindsDB
Ollama with Open WebUI
Exécutez Ollama avec Open WebUI sur Polyer pour déployer des modèles de langage à poids ouverts derrière une interface de chat auto-hébergée. Ce modèle de déploiement crée un service privé ollama-api qui stocke les modèles sur un volume, ainsi qu’un service Open WebUI public. Polyer ne dispose pas de GPU : les modèles tournent sur CPU, vérifiez donc mémoire, CPU et stockage avant d’en télécharger un.
Open WebUI
Déployez Open WebUI sur Polyer pour disposer d’une interface de chat auto-hébergée vers des modèles d’IA via des API compatibles OpenAI ou Ollama. Ce modèle de déploiement exécute un seul service Open WebUI public, sans serveur de modèles intégré ; ses données sont stockées dans un volume monté sur /app/backend/data. Vérifiez le tag d’image main, qui n’est pas figé, et les connexions de modèles que vous ajouterez.
OpenClaw
Spacebot
Comment choisir
- Pour une interface de chat, Open WebUI et LobeChat tiennent en un service et LibreChat en exécute 5 ; tous utilisent les API de modèles que vous fournissez. Ollama avec Open WebUI exécute les modèles sur CPU, faute de GPU chez Polyer : prévoyez de petits modèles.
- Pour créer visuellement des flux et des agents LLM, commencez par Flowise, qui tourne en un service ou avec bases de données sur 4. Il exige des clés d’API de modèles, et les flux RAG peuvent stocker les embeddings dans Chroma ou Weaviate.
- Pour router les appels aux modèles, LiteLLM (3 services) regroupe de nombreux fournisseurs derrière une API compatible OpenAI, avec une clé par application. Sa base PostgreSQL conserve ces clés et les données de dépenses : sauvegardez-la.