~/ / AI記事 / ローカルLLM × VPS / VPS上のOpen WebUI:Dockerで動かし、Ollamaにつなぐ
自分のサーバーで動かしているモデルを使うには、ブラウザのチャット画面がいちばん手軽です。Open WebUIはそうしたインターフェースのひとつで、そのドキュメントにはDockerでの起動方法とOllamaへの接続方法が載っています。この記事では公式のクイックスタートと接続ガイドに沿って手順を追い、2つのガイドで接続の説明が異なる点も示します。
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公開: · 約7分で読めます · Open WebUI公式ドキュメントを2026-10-26に確認しました。コマンド、イメージタグ、設定はバージョンによって変わるため、サーバーで何かを実行する前に、最新のドキュメントで確かめてください。
Open WebUIは同じサーバー上で動く追加のプログラムですが、ドキュメントにそのメモリ量の記載はありません。クイックスタートによると、mainタグの標準イメージには音声認識(speech-to-text)とエンベディングのモデルが同梱されています。まずモデルのメモリ量を見積もり、インターフェースとOSの分の余裕を残しておいてください。
試してみる: Local LLM Memory Estimator
これは見積もりです。ランタイムの計算用バッファは含まれておらず、すべてのレイヤーでKVの形が同じであることを前提にしています。プランを選ぶ前に、実際に動かして測ってください。
モデルのデータは 2026-10-26 に確認しました。
出典: Ollama library · モデルの設定ファイル(config.json) · Ollama FAQ
すべてブラウザの中で動きます。アップロードはされません。
クイックスタートでは、Open WebUIを http://localhost:3000 で提供し、docker run コマンド1つで起動します。your-secret-key は、自分で生成した値に置き換えてください。たとえばガイドが示すコマンドで生成できます。
| 手順 | コマンド |
|---|---|
| シークレットキーを生成する | openssl rand -hex 32 |
| Open WebUIを起動する | docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data -e WEBUI_SECRET_KEY=your-secret-key --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main |
| ログを追う | docker logs -f open-webui |
最初の画面で、管理者アカウントの作成を求められます。ガイドによると、この最初のアカウントが管理者で、ユーザーの管理とインスタンス全体の設定を扱います。管理者アカウントができると、サインアップは自動的にオフになります。
ドキュメントの記述ではなく、私たちの推奨です。コンテナを起動したらすぐに管理者アカウントを作成し、その後で他の人にアドレスを知らせてください。最初にそのページに着いた人がアカウントを作れてしまうためです。
確認したOpen WebUIのページでは、接続の説明が2通りに分かれています。実行しているバージョンに合うページを使い、お使いのバージョンでどちらの種類が使えるかは「設定 > 管理者 > 接続」で確かめてください。
| 接続 | ページの記述 |
|---|---|
| Ollama APIプロトコル | 設定 > 管理者 > 接続 の「Ollama API 接続の管理」で設定します。ページは、一般的なポートとして11434を挙げ、Open WebUIがDockerで動き、Ollamaがホスト上で動いている場合は http://host.docker.internal:11434 を使うと説明しています。 |
| OpenAI型の接続 | 種類がOpenAIの接続を追加し、ベースURLに http://localhost:11434/v1 を指定します。APIキーには任意の文字列を入れます。ページによると、Ollamaはキーを確認しませんが、欄を空にはできず、ollama と入力すれば動きます。 |
確認したページには、127.0.0.1 だけで待ち受けているOllamaにコンテナから届くかどうかの記載がなく、Ollamaのアドレスを広げる方法も扱われていません。OllamaのFAQによると、Ollamaは既定で 127.0.0.1 にバインドします。私たちの推奨:使うアドレスだけに限定するファイアウォールのルールなしに、Ollamaをネットワーク全体へ開放しないでください。
| 作業 | クイックスタートのコマンド |
|---|---|
| 手動で更新する | docker rm -f open-webui、続いて docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main、そのあと先ほどと同じ docker run コマンド |
| Watchtowerで更新する | docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock nickfedor/watchtower --run-once open-webui |
| アンインストールする | docker rm -f open-webui、続いて docker rmi ghcr.io/open-webui/open-webui:main、そのあと docker volume rm open-webui |
ボリュームを削除すると、チャット、ユーザー、設定も削除されます。ガイドによると、データはボリュームの中にあるため、更新のときはボリュームを残してください。
プランは、まずメモリ、次にモデルを置くディスク、そのあとCPUの順に見ます。ここでは、国内の6つのVPSを、AIを動かす目で見て、公式ページに書かれていることと、当サイトの見立てを並べました。
同じ運営者のサイト sabakore.com の「AI・LLM向けVPS診断」では、動かしたいモデルと月額の上限から、メモリに載るプランを料金の安い順に並べられます(GPUは使わず、CPUだけで動かす前提の診断です)。
評価のものさし
公式ページで確認した日:
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メモリ○AIツールの入れやすさ○
公式ページに書かれていること
当サイトの見立て
メモリの選択肢が広く、AIツールを入れる仕組みも公式に用意されているので、「まず Dify や n8n を動かして試す」使い方と、大きめのモデルを載せたい使い方のどちらにも向きます。
申し込む前に
最小プランの書き方がページ内で食い違っています(料金表は512MB、FAQは1GB〜)。申し込む前に、いま選べるプランを公式で確認してください。CPUだけで動かしたときの速さは公式に数字がありません。
メモリ△AIツールの入れやすさ○
公式ページに書かれていること
当サイトの見立て
Dify を動かす用途が公式に想定されています。日額の料金から使えるので、「まず試して合わなければやめる」進め方がしやすい一方、メモリは8GBまでなので、載せられるモデルは8B級までが目安です。
申し込む前に
8GBでの Qwen3 8B は、4,096トークンの見積もりで約6.4 GiBです。コンテキストを長くする、同時に使う人を増やすと足りなくなります。GPUプランはこのページに記載がありません。
メモリ○AIツールの入れやすさ○
公式ページに書かれていること
当サイトの見立て
Dify のアプリイメージと「AIツールのホスティング」という用途が公式に書かれています。小さく始めて、必要になったら大きいプランへ、という使い方ができそうです。
申し込む前に
64GBのプランの内容や料金は、このページには載っていません。大きいモデルを載せたいときは、申し込む前に、そのプランが今も選べるかを公式で確認してください。
メモリ○AIツールの入れやすさ×
公式ページに書かれていること
当サイトの見立て
16GB・10コア・1TBまで選べるので、自分でモデルを入れて動かす前提なら、メモリとディスクには余裕があります。AIツールの導入は自分で組み立てることになります。
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AI向けのテンプレートや手順は公式にありません。このサイトの「VPSにOllamaを入れて動かし続ける」の手順で自分で入れることになります。
メモリ○AIツールの入れやすさ×
公式ページに書かれていること
当サイトの見立て
12GBまで選べるので、8B級のモデルを長めのコンテキストで使いたいときの選択肢になります。AIツールは自分で入れる前提です。
申し込む前に
月額に加えてサーチャージ費がかかるので、実際の支払いは料金表より増えます。申し込む前に、合計の目安を公式で確認してください。
メモリ△AIツールの入れやすさ△
公式ページに書かれていること
当サイトの見立て
公式がAI用途の推奨に挙げる16GBには、掲載プランの最大(8GB)が届きません。4B級までの小さなモデルや、Dify だけを動かす使い方なら選べます。
申し込む前に
8GBまでのプランで、AI用途の公式の推奨(16GB〜)を満たすものは、このページにはありません。GPUプランも記載がありません。
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