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Tutoriais9 out. 20267 min de leituraPor a equipe da OffshoreVps

Execute o Ollama e o Open WebUI em um servidor GPU

Instale o Ollama em um servidor GPU, baixe um modelo, adicione o Open WebUI com Docker, coloque HTTPS na frente e mantenha seus prompts privados.

Rodar um modelo de linguagem no seu próprio servidor mantém seus prompts e documentos privados e elimina as tarifas por token. O Ollama simplifica a parte do modelo, e o Open WebUI oferece por cima uma interface no estilo ChatGPT. Este guia instala os dois em um servidor GPU com Ubuntu.

Janela de terminal em um VPS mostrando os comandos usados para executar o Ollama e o Open WebUI em um servidor GPU, começando com “nvidia-smi”
O tipo de comandos que você executará no servidor neste guia.

O que você precisa

  • Um servidor GPU. O tamanho do modelo define a GPU. Um modelo de 7 a 8 bilhões de parâmetros em 4 bits precisa de cerca de 5 a 6 GB de VRAM. Um modelo de 70B precisa de muito mais, normalmente 40 GB ou mais. Veja a página de hospedagem de LLM privado para opções dimensionadas.
  • Ubuntu 22.04 ou 24.04 com o driver NVIDIA instalado. Os planos de GPU nossos podem vir com CUDA pronto.
  • Docker para o Open WebUI. Siga como instalar o Docker se precisar.

Passo 1: verifique a GPU

nvidia-smi

Você deve ver a sua GPU, a versão do driver e a versão do CUDA. Se o comando não existir, instale primeiro o driver NVIDIA para a sua placa.

Passo 2: instale o Ollama

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

O instalador configura um serviço systemd que escuta em 127.0.0.1:11434. Leia o script antes de executá-lo, se preferir, já que é uma instalação via pipe.

Os passos deste guia em ordem: 1. O que você precisa; 2. verifique a GPU; 3. instale o Ollama; 4. adicione o Open WebUI; 5. coloque HTTPS na frente; 6. Mantenha-o privado
Os passos deste guia, em ordem.

Passo 3: baixe e teste um modelo

ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explain what a VPS is in two sentences."
ollama ps

ollama ps mostra se o modelo está carregado na GPU. Se aparecer CPU, a GPU não está sendo usada e as respostas serão lentas.

Passo 4: adicione o Open WebUI

Rode o Open WebUI no Docker e aponte-o para o Ollama no host:

docker run -d --name open-webui --restart unless-stopped \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Vincular a 127.0.0.1 significa que ele ainda não está exposto à internet. Crie a conta de administrador na primeira vez que o abrir.

Passo 5: coloque HTTPS na frente

Use o Caddy para certificados automáticos. Aponte um domínio para o servidor e depois:

sudo apt install -y caddy
echo 'chat.example.com {
  reverse_proxy 127.0.0.1:3000
}' | sudo tee /etc/caddy/Caddyfile
sudo systemctl reload caddy

Nas configurações do Open WebUI, desative o cadastro aberto para que só você possa criar contas.

Mantenha-o privado

  • Nunca exponha a porta 11434 (a API do Ollama) à internet. Ela não tem login.
  • Use o firewall para permitir apenas SSH, 80 e 443. Veja como proteger um novo VPS.
  • Mantenha os modelos e o histórico de conversas no disco do servidor. Eles não saem da máquina.