// local-llm · kossakovsky/selfhost-ai

selfhost-ai

selfhost-ai — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от kossakovsky (kossakovsky/selfhost-ai на GitHub). У него 939 звёзд на GitHub и 239 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 2 октября 2026.

One-command installer for a full self-hosted AI stack on your server.

💎 Скрытая жемчужина★ 939 звёзд⑂ 239 форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
kossakovsky/selfhost-ai
Звёзды GitHub
939
Форки
239
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
2 октября 2026
Категория
Локальные LLM
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
GitHub
// как это работает

Как это работает

  1. Get a server

    Prepare a machine with Docker.

  2. Run the installer

    One command sets up the whole stack.

  3. Get HTTPS

    Caddy provisions certificates automatically.

  4. Use 30+ tools

    Open each service from your new AI hub.

// возможности

Почему его любят

One command

The entire stack installs in a single step.

30+ tools

n8n, Ollama, Dify, ComfyUI, and many more.

Docker Compose

Everything orchestrated declaratively.

Auto HTTPS

Caddy handles certificates for you.

Monitoring

Built-in visibility into the stack.

Zapier alternative

Free automation without per-task fees.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai.git
    cd selfhost-ai
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

What do I need to run it?

A server with Docker; check the README for sizing guidance.

Is selfhost-ai free for commercial use?

Apache 2.0 licensed — commercial use allowed with attribution.

Which tools are included?

n8n, Ollama, Open WebUI, OpenClaw, Dify, Flowise, Supabase, ComfyUI, Qdrant, and more.

How does HTTPS work?

Caddy automatically provisions and renews certificates.

Can I pick only some tools?

Check the docs for selective deployment options.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Локальные LLM

Ollama

The simplest way to run open language models on your own machine.

★ 182,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Open Webui

User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)

★ 153,9 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Unsloth

Run and fine-tune LLMs and diffusion models locally — faster training, smaller memory footprint.

★ 77,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

rustunnel

Rustunnel, in Rust — built for self-hosted, secure tunnel server in rust. expose local.

★ 659 звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

prismor

Self-hosted control plane: approve or block rogue agent calls.

★ 399 звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

DeskcommCRM

Open-source AI sales OS — self-hosted CRM with native AI agents + WhatsApp (WAHA). Open alternative to Kommo, Octadesk & Intercom for any business that sells…

★ 4,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Локальные LLM

Другие проекты из категории «Локальные LLM» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если selfhost-ai вам не подходит.

// ещё в категории local-llm

Больше проектов: Локальные LLM

Соседние проекты из категории «Локальные LLM» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к selfhost-ai — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить selfhost-ai

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.