ソリューション · ドキュメントチャット

AnythingLLM 向け VPS

AnythingLLM は、お手持ちのドキュメントを対象にしたプライベートなチャットワークスペースです。ファイルをアップロードすると内蔵のベクトルデータベースに埋め込まれ、API キーで利用するホスト型モデル、または Ollama 経由のローカルモデルを通じてそのドキュメントとチャットできます。公式ドキュメントが求めるのは RAM 2 GB、AVX2 対応の 2 コア CPU、ディスク 5 GB で、AVX2 が唯一の必須要件とされています。この最低条件を満たす最安のマシンは GL2-4（月額 $11.90）です。私たちが買うなら BD-8（$12.90）を選びます。埋め込み処理がこのマシンの CPU で実行されるためです。

BD-8 をデプロイすべてのプランを比較

必要なもの

ドキュメントに基づくソフトウェア、出典を明記したサイズ

ソフトウェアとセキュリティ方針は、各プロジェクト自身のドキュメントに基づいています。プロジェクトがハードウェアの数値を公開していない場合は、そのサイズが誰の基準によるものかを明記しています。

docs.anythingllm.com とプロジェクトの Docker ガイドより

「RAM 2GB、AVX2 対応の 2 コア CPU、ストレージ 5GB」：ドキュメントの最低要件です。クラウドマシンについて、Docker ガイドでは RAM 2 GB 以上、ディスク 10 GB 以上としています。
AVX2 は「唯一の必須要件」です。デフォルトのベクトルデータベースは 2013 年以降の CPU 向けに作られており、AVX2 がないとサーバーは起動時に停止します。マシン内で lscpu | grep -o avx2 を実行して確認してください。何も表示されない場合は、VECTOR_DB を別のベクトルデータベースに設定してください。
インストール：/app/server/storage にストレージディレクトリをマウントして docker run -d -p 3001:3001 --cap-add SYS_ADMIN … mintplexlabs/anythingllm を実行します。アプリはポート 3001 で動作します。
チャットにはモデルが必要です。ホスト型プロバイダーの API キー、または同じマシンか別マシンの Ollama を用意してください。埋め込み処理はデフォルトでこのマシンの CPU で実行されます。権限付きのマルチユーザーモードは Docker 版の機能です。GPU は不要です。

サイズ（プロジェクトの最低要件、続いて私たちの目安）

用途別のサイズ選び
ワークロード	vCPU	RAM
ドキュメント、チャット、ホスト型モデル（公式の最低要件）AVX2 対応の 2 コア。ディスクは 5 GB、クラウドマシンでは 10 GB。イメージだけで数ギガバイトを使います。	2	2 GB
本格的なドキュメントライブラリ、内蔵の CPU 埋め込み、少人数のユーザー私たちの目安。埋め込み処理はこの CPU で実行されるため、2 コアでは大量のアップロードにかなり時間がかかります。	4	8 GB
完全ローカル構成なら Ollama を同居私たちの目安。これはモデルのホスティングの問題で、AnythingLLM の問題ではありません。Ollama のページでサイズを選んでください。	8	32 GB

適合するプラン

5 台のマシン、最新価格

条件を満たす最安のマシンから順に並べています。価格は本日時点の月額で、カタログから取得しています。どれを購入した場合も、最初の 1 分で AVX2 の確認を行ってください。

GL2-4$11.90/月
2 vCPU · 4 GB · 40 GB ディスク · Unmetered（計測なし）
最低条件を満たす最安構成、Unmetered（計測なし）。2 vCPU / 4 GB / 40 GB。ドキュメントの要求の 2 倍のメモリと、アップロード用にトラフィックはカウントされない Unmetered です。何よりも先に AVX2 の確認を行ってください。
デプロイ
BD-8$12.90/月
4 vCPU · 8 GB · 100 GB ディスク · 32 TB
私たちが買う構成：埋め込み処理に 4 コア。4 vCPU、8 GB、100 GB、転送量 32 TB で、1 ドル高いだけです。ライブラリの埋め込みを 2 コアではなく 4 コアで行う差は体感できます。
デプロイ
BD-24$31.90/月
8 vCPU · 24 GB · 300 GB ディスク · 32 TB
多数のユーザーと、横で動かす Ollama 向けの 8 vCPU / 24 GB。同じマシンの Ollama で 8B モデルを（低速ながら）動かせ、チームのドキュメントも置ける余裕。
デプロイ
C2-4-80$37.90/月
2 vCPU · 4 GB · 80 GB ディスク · 3 TB
最低条件を満たす構成を数十都市で。2 vCPU / 4 GB / 80 GB。都市で選ぶプランです。ホスト型モデルと、控えめな規模のライブラリ向け。
デプロイ
C4-8-160$75.90/月
4 vCPU · 8 GB · 160 GB ディスク · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB、数十の都市で提供。大規模なライブラリとそのベクトルを収めるディスクを備えた、余裕のあるサイズ。
デプロイ

条件に合うプランと最新価格
プラン	vCPU	RAM	ディスク	転送量	価格	デプロイ
GL2-4最低条件を満たす最安構成、Unmetered（計測なし）2 vCPU / 4 GB / 40 GB。ドキュメントの要求の 2 倍のメモリと、アップロード用にトラフィックはカウントされない Unmetered です。何よりも先に AVX2 の確認を行ってください。	2	4 GB	40 GB	Unmetered（計測なし）	$11.90/月	デプロイ
BD-8私たちが買う構成：埋め込み処理に 4 コア4 vCPU、8 GB、100 GB、転送量 32 TB で、1 ドル高いだけです。ライブラリの埋め込みを 2 コアではなく 4 コアで行う差は体感できます。	4	8 GB	100 GB	32 TB	$12.90/月	デプロイ
BD-24多数のユーザーと、横で動かす Ollama 向けの 8 vCPU / 24 GB同じマシンの Ollama で 8B モデルを（低速ながら）動かせ、チームのドキュメントも置ける余裕。	8	24 GB	300 GB	32 TB	$31.90/月	デプロイ
C2-4-80最低条件を満たす構成を数十都市で2 vCPU / 4 GB / 80 GB。都市で選ぶプランです。ホスト型モデルと、控えめな規模のライブラリ向け。	2	4 GB	80 GB	3 TB	$37.90/月	デプロイ
C4-8-1604 vCPU / 8 GB / 160 GB、数十の都市で提供大規模なライブラリとそのベクトルを収めるディスクを備えた、余裕のあるサイズ。	4	8 GB	160 GB	3 TB	$75.90/月	デプロイ

AnythingLLM 用のスタートアッププリセットはまだありません。インストールは以下の 5 ステップを手動で入力して行います。ステップ 3 はプロジェクトのコマンドとフラグが 1 つだけ異なり（ポートをループバックにバインドするもの）、その旨を明記しています。

インストール

プロジェクトの Docker ガイドに基づく 5 ステップ

CPU を確認し、Docker をインストールし、ループバックでコンテナを起動し、SSH 経由でセットアップしてから、ドメインを割り当てます。

まず AVX2 を確認します。lscpu | grep -o avx2 avx2 と表示される必要があります。ドキュメントには、これが唯一のハードウェア要件でありエミュレーションできないと明記されています。AVX2 がないマシンでは、初回起動前に VECTOR_DB を外部のベクトルデータベースに設定する必要があります。
Docker。curl -fsSL https://get.docker.com | sh
ループバックで起動します。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/anythingllm プロジェクトのコマンドに 1 か所だけ変更を加えています。-p 3001:3001 の代わりに -p 127.0.0.1:3001:3001 を使い、パスワードを設定する前にチャットがインターネットに公開されないようにしています。ストレージディレクトリにはデータベース、ベクトル、ドキュメントが保存されるので、バックアップしてください。
SSH 経由で設定します。ssh -N -L 3001:127.0.0.1:3001 root@your-server を実行し、http://127.0.0.1:3001 を開きます。LLM を選びます。ホスト型プロバイダーとその API キー、またはこのマシンで動作している場合は http://host.docker.internal:11434 の Ollama です。他の人がアクセスできるようになる前に、設定でマルチユーザーモードを有効にするか、インスタンスのパスワードを設定してください。
ドメインを割り当てます。A レコードをサーバーに向け、Caddy をインストールし、ドメインの下に reverse_proxy 127.0.0.1:3001 とする Caddyfile のブロックを 1 つ書けば、証明書が取得され 3001 の前に HTTPS が置かれます。ファイアウォールでは 80 と 443 だけを開けてください。

正直なところ

当社が実際に購入するなら

最低条件は 2 コアと 2 GB で、最安の行がそれを満たします。それでも私たちならあと 1 ドル足します。

実際に使うドキュメントライブラリ向け

BD-8 · $12.90/月

4 vCPU、8 GB、100 GB で $12.90、対して GL2-4 は $11.90。月 1 ドルの差で、アップロードのたびにこのマシンで動く埋め込み処理用のコアが 2 つ増え、ドキュメントとそのベクトル用に 100 GB が手に入ります。モデルは API キーの先、別の場所にあるので GPU は不要です。Ollama を同居させたい場合は Ollama のページを読み、AnythingLLM ではなくモデルに合わせて購入してください。どの構成でも、ファイルを 1 つでもアップロードする前に AVX2 の確認を行ってください。

BD-8 をデプロイ GL2-4、最低条件を満たす最安構成

よくある質問

購入前によくある質問。

AnythingLLM のシステム要件は？

公式ドキュメントでは最低要件を RAM 2 GB、AVX2 対応の 2 コア CPU、ストレージ 5 GB としており、ドキュメントをいくつか保存し、チャットし、各機能を使うには十分だとしています。プロジェクトの Docker ガイドではさらに、クラウドマシンでは RAM 2 GB 以上、ディスク 10 GB 以上を目安にするよう述べています。ディスク使用量はドキュメント、ベクトル、ローカルモデルに応じて増えるためです。また、このアプリは外部サービスのラッパーであるため、モデルと埋め込み処理が別の場所にあれば軽く、同じマシンで動かせば重くなるとも記載されています。

AVX2 要件とは何ですか？私の VPS は対応していますか？

デフォルトのベクトルデータベースである LanceDB は、AVX2 命令セットに対応した CPU（Intel Haswell、2013 年以降）向けにコンパイルされています。AVX2 がないと、データベースを読み込んだ瞬間にサーバープロセスが強制終了されるため、ドキュメントではこれを唯一の必須ハードウェア要件としています。注意すべきは仮想マシンです。ハイパーバイザーは、ホストが最新であっても AVX2 を隠す汎用 CPU モデルを提示することがあります。そのためドキュメントでは、ホストではなくゲスト内で lscpu | grep -o avx2 を実行して確認するよう指示しています。カタログから確認できない CPU フラグを私たちは約束できません。最初の 1 分でこの 1 行を実行してください。何も表示されない場合は、VECTOR_DB をサポートされている他のベクトルデータベースのいずれかに設定してください。それらは別サービスとして動作します。

GPU は必要ですか？

いいえ。AnythingLLM 自体が実行するのは、Web アプリ、ドキュメント処理パイプライン、そしてデフォルトでは CPU のみで動く埋め込み処理です。チャットの回答は接続した LLM から返されます。API キーで利用するホスト型プロバイダー（ドキュメントによればオーバーヘッドはほぼゼロ）か、Ollama 経由のローカルモデルです。ドキュメント自身も、AnythingLLM のマシンに GPU がない場合は、GPU を搭載した別のマシンでローカルモデルをホストするよう勧めています。それは Ollama のページと GPU ラインの話で、このページの対象ではありません。

インストール後、インターネットに公開されていますか？

プロジェクトのコマンドはポート 3001 をすべてのインターフェースで公開し、新しいインスタンスにはパスワードを設定するまでパスワードがありません。このページのインストール手順では 3001 を 127.0.0.1 にバインドするため、ドメインを追加するまでは SSH トンネルが唯一のアクセス手段です。その後、HTTPS を前段に置く前に、設定画面でインスタンスのパスワードを設定するか、マルチユーザーモード（README では Docker 版の機能とされています）を有効にしてください。

データはどこに保存されますか？

/app/server/storage にマウントするストレージディレクトリに保存されます。SQLite データベース、LanceDB のベクトル、アップロードしたドキュメント、ローカルにダウンロードしたモデルがここに入ります。Docker ガイドがこれをホスト上にマウントするよう指示しているのは、何も失わずに新しいイメージを取得できるようにするためです。このディレクトリと、その隣にある .env をバックアップしてください。この 2 つでインスタンスのすべてです。

同じマシンの Ollama を使えますか？

はい。コンテナ内からはホストが http://host.docker.internal:11434 になります。Linux では run コマンドに --add-host=host.docker.internal:host-gateway が必要で、上記のステップには含めてあります。その場合はモデルに合わせてマシンを選んでください。8B モデルは AnythingLLM とは別に 8 GB を必要とし、CPU では毎秒数トークンで応答します。このページで余裕を持って動かせる最小の構成は 24 GB の行です。

あわせて読む