AIアプリのデプロイテンプレート
AIモデルを使うインターフェースやサービスを構築。外部モデルの認証情報やローカルの計算資源が必要か確認しましょう。画面のデプロイにモデル推論の利用枠は含まれません。
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AnythingLLM
Argilla
Chroma
Docling
Engram
Flowise
PolyerにFlowiseをデプロイし、ビジュアルなローコードエディターでLLMオーケストレーションフロー、チャットボット、AIエージェントを構築。このテンプレートは公開Flowiseサービスを1つ実行し、SQLiteデータベース、暗号化キー、アップロードファイル、ログを/root/.flowiseのボリュームに保存します。生成された認証情報と、固定されていないlatestイメージタグを確認してください。
Flowise with Databases
Hermes Agent
Hermes Agent with WebUI
Honcho
Label Studio
Langflow
Langfuse
LibreChat
LibreTranslate
LiteLLM
PolyerにLiteLLMをデプロイし、多数のLLMプロバイダーをまとめるOpenAI互換プロキシを、仮想キーと利用額の追跡とともに運用。このテンプレートは公開LiteLLMサービスに、プライベートなPostgreSQL 16データベースとRedisキャッシュを組み合わせ、どちらも永続化ボリュームを使います。デプロイ前にプロバイダーのAPIキーと事前設定されたモデル一覧を確認してください。
LobeChat
MetaMCP
MindsDB
Ollama with Open WebUI
PolyerでOllamaとOpen WebUIを実行し、オープンウェイトの言語モデルをセルフホスト型チャット画面とともにデプロイ。このテンプレートは、モデルを永続化ボリュームに保存するプライベートなollama-apiサービスと、公開のOpen WebUIサービスを作成します。PolyerにはGPUがなくモデルはCPUで動作するため、モデルを取得する前にメモリ、CPU、ストレージを確認してください。
Open WebUI
PolyerにOpen WebUIをデプロイし、OpenAI互換APIやOllama経由でAIモデルを使うセルフホスト型チャット画面を構築。このテンプレートはモデルサーバーを含まない公開Open WebUIサービスを1つ実行し、データは/app/backend/dataの永続化ボリュームに保存されます。デプロイ前に、固定されていないmainイメージタグと追加するモデル接続を確認してください。
OpenClaw
Spacebot
選び方
- チャット画面には、単一サービスのOpen WebUIとLobeChat、5サービス構成のLibreChatがあり、いずれも自分で用意したモデルAPIを使います。PolyerにはGPUがないため、Ollama付きのOpen WebUIはCPUでモデルを実行します。小さなモデルを選びましょう。
- LLMのフローやエージェントをビジュアルに構築するなら、Flowiseから始めましょう。単一サービスか、データベース付きの4サービス構成で動きます。モデルのAPIキーが必要で、RAGのフローでは埋め込みをChromaやWeaviateに保存できます。
- モデル呼び出しをまとめてルーティングするなら、LiteLLM（3サービス）が多数のプロバイダーをOpenAI互換の1つのAPIにまとめ、アプリごとにキーを発行できます。キーと利用額のデータはPostgreSQLに保存されるため、バックアップしましょう。