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☁️ オプション 0: クラウド（セットアップ不要） 自分でホストしたくない場合は、cloud.fim.ai で FIM One をすぐに試してください — Docker、API キー、設定は不要です。サインインするだけで準備完了です。アーリーアクセス。

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オプション A: Docker（推奨）

ローカルの Python または Node.js は不要です。すべてがコンテナ内でビルドされます。 
git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
cd fim-one

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設定 — LLM_API_KEY のみが必須です

cp example.env .env

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.env を編集: LLM_API_KEY を設定 (オプションで LLM_BASE_URL、LLM_MODEL も設定)

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ビルドと実行（初回、または新しいコードをプルした後）

docker compose up --build -d
http://localhost:3000 を開く — 初回起動時は管理者アカウントの作成ガイドが表示されます。以上です。 初回ビルド後、以降の起動には以下のコマンドのみが必要です： 
docker compose up -d          # 起動（イメージが変わっていなければリビルドをスキップ）
docker compose down           # 停止
docker compose logs -f        # ログを表示
データは Docker の名前付きボリューム（fim-data、fim-uploads）に永続化され、コンテナの再起動後も保持されます。 注記： Docker モードはホットリロードをサポートしていません。コード変更にはイメージの再ビルド（docker compose up --build -d）が必要です。ライブリロード付きのアクティブな開発には、以下のオプション B を使用してください。

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オプション B: ローカル開発

前提条件: Python 3.11+、uv、Node.js 18+、pnpm。 
git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
cd fim-one

cp example.env .env

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.envを編集: LLM_API_KEYを設定

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インストール

uv sync —all-extras cd frontend && pnpm install && cd ..

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起動（ホットリロード付き）

./start.sh 

| コマンド          | 起動内容                                             | URL                                      |
| ---------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| `./start.sh`     | Next.js + FastAPI                                       | http://localhost:3000 (UI) + :8000 (API) |
| `./start.sh dev` | 同じ、ホットリロード付き（Python `--reload` + Next.js HMR） | 同じ                                     |
| `./start.sh api` | FastAPI のみ（ヘッドレス、統合またはテスト用）     | http://localhost:8000/api                |

## 設定

FIM One は**任意の OpenAI 互換 LLM プロバイダー**で動作します — OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Qwen、Ollama、vLLM など。

| プロバイダー | `LLM_API_KEY` | `LLM_BASE_URL` | `LLM_MODEL` |
| -------- | ------------- | -------------- | ----------- |
| **OpenAI** | `sk-...` | *(デフォルト)* | `gpt-4o` |
| **DeepSeek** | `sk-...` | `https://api.deepseek.com/v1` | `deepseek-chat` |
| **Anthropic** | `sk-ant-...` | `https://api.anthropic.com/v1` | `claude-sonnet-4-6` |
| **Ollama** (ローカル) | `ollama` | `http://localhost:11434/v1` | `qwen2.5:14b` |

**[Jina AI](https://jina.ai/)** は Web 検索/取得、埋め込み、および完全な RAG パイプラインを実現します（無料ティア利用可能）。

最小限の `.env`:

```bash
LLM_API_KEY=sk-your-key
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # デフォルト — 他のプロバイダーの場合は変更してください
# LLM_MODEL=gpt-4o                         # default — change for other models

JINA_API_KEY=jina_...                       # unlocks web tools + RAG
すべての設定オプションの完全なリストについては、環境変数リファレンスを参照してください。

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本番環境へのデプロイ

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Docker（推奨）

docker compose up -d は必要なすべてのものを起動します — 手動でのサービス設定は不要です：
サービス目的設定者
fim-oneAPI + フロントエンド.env（LLMキーなど）
Redisワーカー間割り込みリレーcompose により自動設定
docker compose up --build -d   # first time / after code changes
docker compose up -d           # subsequent starts
docker compose logs -f         # view logs
docker compose down            # stop all services

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ワーカーでのスケーリング

デフォルトでは、APIは単一のワーカープロセスで実行されます。より多くの同時ユーザーを処理するには、.envでワーカー数を増やします： 
WORKERS=4   # number of Uvicorn worker processes
マルチワーカーの要件：
  • PostgreSQL — SQLiteはシングルライターであり、同時書き込みをサポートしていません。DATABASE_URLをPostgreSQL接続文字列に設定してください。
  • Redis — Docker Composeに既に含まれています（自動設定）。ワーカー間の割り込み/注入リレーを処理します。
WORKERS=1（デフォルト）の場合、RedisやPostgreSQLは不要です。SQLiteで問題なく動作します。

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Nginx リバースプロキシ

HTTPS とカスタムドメインの場合、Nginx リバースプロキシをフロントに配置します: 
User → Nginx (443/HTTPS) → localhost:3000
API は内部的にポート 8000 で実行されます — Next.js は /api/* リクエストを自動的にプロキシします。ポート 3000 のみを公開する必要があります。

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コード実行サンドボックス

コード実行サンドボックス（CODE_EXEC_BACKEND=docker）を使用する場合は、Dockerソケットをマウントします： 
# docker-compose.yml
volumes:
  - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

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スクリプトデプロイメント（ベアメタル）

ベアメタルサーバーまたはカスタムプロセスマネージャーの場合、./start.sh を直接使用します： 
./start.sh           # production mode
./start.sh portal    # same as above (explicit)
./start.sh api       # API only (headless)
このモードでは、Redis は自動的に含まれません。システムはデフォルトでシングルワーカー、インプロセスモードで実行されます — 低トラフィックのデプロイメントに適しています。 Redis をローカルで有効にしてマルチワーカーを実行するには：

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Redis インスタンスを起動する (Docker またはシステムパッケージ)

docker run -d —name redis -p 6379:6379 redis:7-alpine

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.envに追加

REDIS_URL=redis://localhost:6379/0 WORKERS=4 DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/fim_one