Englisches Original: https://argusic.com/subject/selfhost-ai
selfhost-ai
Ein-Befehl-Installer für einen selbst gehosteten AI-Stack auf Ihrem eigenen Server: n8n, Ollama, Open WebUI, OpenClaw, Dify, Flowise, Supabase, ComfyUI, Qdrant & 30+ Tools. Docker Compose, automatisches HTTPS über Caddy, integriertes Monitoring. Kostenlose Zapier/Make-Alternative.
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubHomepageShellApache-2.0Commit d608f52fc907
Shell, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, ai automation, comfyui, dify, docker compose, flowise, homelab und llm.
Argusic konnte selfhost-ai nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 11 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The repository is structurally valid (Docker Compose YAML, shell scripts, JSON configs, Python files) but cannot install or launch because Docker is absent and cannot be installed without root privileges in this container.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 15 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Docker and Docker Compose not installed; no root access to install them; user namespaces disabled preventing rootless Docker11 Minuten
- newuidmap binary from Ubuntu noble (libc 2.39) required an older version of the uidmap package than the one initially downloaded (which needed GLIBC 2.43)2 Minuten
- apt-get not usable (no passwordless sudo); cannot install dependencies like uidmap, iptables
- Installationszeit
- 11 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 13 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- docker-compose -f docker-compose.yml --profile n8n --profile monitoring config exited 0; bash -n passed on all 25 scripts; json.load/yaml.safe_load passed on all config files; start_services.py and python-runner/main.py compiled without errors; .env generated with all required keys populated
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 115.861
- Genau getesteter Commit
- d608f52fc907
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Ob es überhaupt funktioniert
- dieser Lauf hat nichts verifiziert, daher trifft diese Seite in keine Richtung eine Aussage
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
✅ n8n/Dockerfile.n8n: 11 lines, valid ✅ n8n/Dockerfile.runner: 15 lines, valid ✅ Caddyfile: 342 lines, 35 imports, 77 service blocks ✅ Prometheus: 3 scrape configs ✅ n8n-task-runners.json: 1 entries ======================================== Overall: ALL VALID ======================================== Now I have a complete picture. Let me produce the final structured report. tokens used 115,861 Now I have a complete picture. Let me produce the final structured report.
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
- Die Installation dauerte 11 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte selfhost-ai Platz 161 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,08 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 10,00 | 0,17 |
Themen (von GitHub)
ai-agentsai-automationcomfyuidifydocker-composeflowisehomelabllmlocal-llmmcpn8nollamaopen-webuiopenclawragself-hostedselfhostedsupabaseworkflow-automationzapier-alternative
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/selfhost-ai)Fragen
- Läuft selfhost-ai?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass selfhost-ai läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 11 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic selfhost-ai getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit d608f52fc907. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von selfhost-ai gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,08 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von selfhost-ai?
- 11 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht selfhost-ai eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von selfhost-ai schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet selfhost-ai im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte selfhost-ai Platz 161 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für selfhost-ai?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.