الحلول · المحادثة مع المستندات
خادم VPS لـ AnythingLLM
AnythingLLM مساحة عمل خاصة للمحادثة مع مستنداتك: ترفع الملفات فتُضمَّن في قاعدة بيانات متجهات مدمجة، وتحادثها عبر نموذج مستضاف بمفتاح API أو نموذج محلي عبر Ollama. يطلب توثيقه 2 GB من RAM ومعالجًا بنواتين يدعم AVX2 و5 GB من القرص، ويصف AVX2 بأنه المتطلب الصارم الوحيد. GL2-4 بسعر $11.90 شهريًا هو أرخص جهاز يلبّي هذا الحد الأدنى؛ وBD-8 بسعر $12.90 هو ما كنا سنشتريه، لأن المُضمِّن يعمل على معالج هذا الجهاز.
ما يحتاج إليه
برامج من الوثائق، وأحجام موسومة بمصدرها
البرنامج والوضع الأمني مأخوذان من وثائق المشروع نفسه. وحيث لا ينشر المشروع أي رقم للعتاد، تبيّن الأحجام صاحب كل رقم.
من docs.anythingllm.com ودليل Docker الخاص بالمشروع
- «RAM 2GB، معالج بنواتين يدعم AVX2، تخزين 5GB»: هذا هو الحد الأدنى في الوثائق. وعلى جهاز سحابي، يذكر دليل Docker أنك تحتاج إلى 2 GB من RAM على الأقل و10 GB من القرص كحد أدنى.
- AVX2 هو «المتطلب الصارم الوحيد»: قاعدة بيانات المتجهات الافتراضية مبنية للمعالجات الصادرة منذ 2013، ومن دونه يتوقف الخادم عند التشغيل. افحص من داخل الجهاز:
lscpu | grep -o avx2. إن لم يطبع شيئًا، فاضبطVECTOR_DBعلى قاعدة بيانات متجهات أخرى. - التثبيت:
docker run -d -p 3001:3001 --cap-add SYS_ADMIN … mintplexlabs/anythingllmمع ربط مجلد تخزين على /app/server/storage. التطبيق على المنفذ 3001. - المحادثة تحتاج إلى نموذج: مفتاح API لمزوّد مستضاف، أو Ollama على الجهاز نفسه أو على جهاز آخر. يعمل التضمين افتراضيًا على معالج هذا الجهاز. وضع تعدد المستخدمين مع الصلاحيات ميزة في إصدار Docker. بلا GPU.
الأحجام (الحد الأدنى للمشروع، ثم حجمنا)
| حمل العمل | vCPU | RAM |
|---|---|---|
| مستندات ومحادثات ونموذج مستضاف (الحد الأدنى الرسمي)نواتان تدعمان AVX2. مساحة قرص 5 GB، و10 GB على جهاز سحابي؛ إذ تشغل الصور وحدها بضعة غيغابايتات. | 2 | 2 GB |
| مكتبة مستندات حقيقية، ومُضمِّن المعالج المدمج، وبضعة مستخدمينحجمنا. يعمل التضمين على هذا المعالج؛ ورفع كبير على نواتين يستغرق وقتًا طويلًا. | 4 | 8 GB |
| Ollama بجانبه لحزمة محلية بالكاملحجمنا. هذا سؤال عن استضافة النماذج، لا عن AnythingLLM: حدّد الحجم في صفحة Ollama. | 8 | 32 GB |
الخطط المناسبة
5 أجهزة بأسعار حية
أرخص جهاز مناسب أولًا. الأسعار هي أسعار اليوم، شهريًا، مأخوذة من الكتالوج. شغّل فحص AVX2 على أي جهاز تشتريه، في الدقيقة الأولى.
- GL2-4$11.90/شهر
2 vCPU · 4 GB · قرص 40 GB · Unmetered
الأرخص الذي يلبّي الحد الأدنى، Unmetered. 2 vCPU / 4 GB / 40 GB، أي ضعف الذاكرة التي يطلبها التوثيق، وحركة بيانات غير محتسبة لعمليات الرفع. شغّل فحص AVX2 قبل أي شيء آخر.
- BD-8$12.90/شهر
4 vCPU · 8 GB · قرص 100 GB · 32 TB
ما كنا سنشتريه: 4 أنوية للمُضمِّن. 4 vCPU و8 GB و100 GB و32 TB من نقل البيانات مقابل دولار إضافي. تضمين مكتبة على أربع أنوية بدلًا من اثنتين هو الفرق الذي ستشعر به.
- BD-24$31.90/شهر
8 vCPU · 24 GB · قرص 300 GB · 32 TB
8 vCPU / 24 GB لعدد كبير من المستخدمين مع Ollama بجانبه. مساحة لنموذج 8B في Ollama على الجهاز نفسه، ببطء، ولمستندات فريق.
- C2-4-80$37.90/شهر
2 vCPU · 4 GB · قرص 80 GB · 3 TB
مواصفات الحد الأدنى، في عشرات المدن. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. اختره من أجل المدينة. نموذج مستضاف ومكتبة متواضعة.
- C4-8-160$75.90/شهر
4 vCPU · 8 GB · قرص 160 GB · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB، في عشرات المدن. الحجم المريح مع قرص يتسع لمكتبة كبيرة ومتجهاتها.
لا يوجد إعداد بدء جاهز لـ AnythingLLM حتى الآن: التثبيت هو الخطوات الخمس أدناه، وتكتبها أنت بنفسك. تختلف الخطوة 3 عن أمر المشروع في خيار واحد يربط المنفذ بواجهة loopback، وهي تذكر ذلك صراحة.
التثبيت
خمس خطوات، من دليل Docker الخاص بالمشروع
افحص المعالج، وثبّت Docker، وشغّل الحاوية على واجهة loopback، واضبطه عبر SSH، ثم اربطه بنطاق.
- افحص AVX2 أولًا.
lscpu | grep -o avx2يجب أن يطبع avx2. التوثيق واضح في أن هذه هي القاعدة الوحيدة المتعلقة بالعتاد وأنه لا يمكن محاكاتها؛ الجهاز الذي لا يدعمها يحتاج إلى ضبطVECTOR_DBعلى قاعدة بيانات متجهات خارجية قبل التشغيل الأول. - Docker.
curl -fsSL https://get.docker.com | sh - شغّله على واجهة loopback.
export STORAGE_LOCATION=/opt/anythingllm && mkdir -p $STORAGE_LOCATION && touch $STORAGE_LOCATION/.env docker run -d --name anythingllm --restart unless-stopped -p 127.0.0.1:3001:3001 --cap-add SYS_ADMIN --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v $STORAGE_LOCATION:/app/server/storage -v $STORAGE_LOCATION/.env:/app/server/.env -e STORAGE_DIR="/app/server/storage" mintplexlabs/anythingllmهذا هو أمر المشروع مع تغيير واحد:-p 127.0.0.1:3001:3001بدلًا من-p 3001:3001، كي لا تكون المحادثة مكشوفة على الإنترنت قبل أن تضبط كلمة مرور. يحتوي مجلد التخزين على قاعدة البيانات والمتجهات ومستنداتك؛ احتفظ بنسخة احتياطية منه. - اضبطه عبر SSH.
ssh -N -L 3001:127.0.0.1:3001 root@your-serverثم http://127.0.0.1:3001. اختر نموذج اللغة: مزوّد مستضاف ومفتاح API الخاص به، أو Ollama علىhttp://host.docker.internal:11434إن كان يعمل على هذا الجهاز. فعّل وضع تعدد المستخدمين أو اضبط كلمة مرور النسخة من الإعدادات قبل أن يتمكن أي شخص آخر من الوصول إليه. - اربطه بنطاق. وجّه سجل A إلى الخادم، وثبّت Caddy، وكتلة واحدة في Caddyfile
reverse_proxy 127.0.0.1:3001تحت نطاقك تحصل على الشهادة وتضع HTTPS أمام المنفذ 3001. افتح المنفذين 80 و443 في جدار الحماية، ولا شيء غيرهما.
بصراحة
ما كنا سنشتريه فعلاً
الحد الأدنى نواتان و2 GB، وأرخص صف يلبّيه. ومع ذلك كنا سندفع الدولار الإضافي.
لمكتبة مستندات ستستخدمها فعلًا
BD-8 · $12.90/شهر
4 vCPU و8 GB و100 GB بسعر $12.90، مقابل GL2-4 بسعر $11.90: دولار واحد شهرياً يمنحك نواتين إضافيتين لنموذج التضمين الذي يعمل على هذا الجهاز في كل مرة ترفع فيها ملفاً، و100 GB للمستندات ومتجهاتها. النموذج موجود في مكان آخر، خلف مفتاح API، لذا لا حاجة إلى GPU؛ وإذا أردت تشغيل Ollama بجانبه، فاقرأ صفحة Ollama واشترِ بحسب النموذج لا بحسب AnythingLLM. وعلى أي منها، أجرِ فحص AVX2 قبل أن ترفع أي ملف.
أسئلة