ConoHa CLI

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FastAPI + AIチャットボット ​

FastAPIとOllamaを使って、セルフホスティングのAIチャットボットをConoHa VPSにデプロイする手順です。

完成イメージ ​

  • FastAPI製のチャットAPI が http://<サーバーIP> でアクセス可能
  • Ollama でLLMモデルをローカル実行（APIキー不要）

前提条件 ​

  • ConoHa CLIがインストール・ログイン済み
  • メモリ4GB以上のサーバーを推奨（LLM実行のため）

1. プロジェクト構成 ​

fastapi-chatbot/
├── app/
│   └── main.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
└── .dockerignore

2. FastAPI アプリ ​

app/main.py:

python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import httpx

app = FastAPI()

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str

class ChatResponse(BaseModel):
    reply: str

@app.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat(req: ChatRequest):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.post(
            "http://ollama:11434/api/generate",
            json={"model": "gemma3:4b", "prompt": req.message, "stream": False},
        )
        data = resp.json()
    return ChatResponse(reply=data["response"])

@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "ok"}

requirements.txt:

fastapi>=0.115
uvicorn>=0.34
httpx>=0.28

3. Dockerfile ​

dockerfile
FROM python:3.13-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY app/ ./app/
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

4. docker-compose.yml ​

yaml
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "80:8000"
    depends_on:
      - ollama
    restart: unless-stopped

  ollama:
    image: ollama/ollama
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    restart: unless-stopped

volumes:
  ollama_data:

5. .dockerignore ​

__pycache__
*.pyc
.git
.venv

6. デプロイ ​

bash
conoha app init <サーバー名> --app-name chatbot
conoha app deploy <サーバー名> --app-name chatbot

7. モデルをダウンロード ​

初回デプロイ後、Ollamaにモデルをダウンロードさせます:

bash
conoha server ssh <サーバー名> --key ~/.ssh/conoha_mykey
# サーバー内で:
docker exec -it chatbot-ollama-1 ollama pull gemma3:4b

8. 動作確認 ​

bash
curl http://<サーバーIP>/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "こんにちは、自己紹介してください"}'
json
{"reply": "こんにちは！私はAIアシスタントです。..."}