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☁️ 옵션 0: 클라우드 (설정 없음) 자체 호스팅을 원하지 않으신가요? cloud.fim.ai에서 FIM One을 즉시 시도하세요 — Docker 없음, API 키 없음, 설정 없음. 로그인하면 바로 시작할 수 있습니다. 얼리 액세스.

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옵션 A: Docker (권장)

로컬 Python 또는 Node.js가 필요하지 않습니다 — 모든 것이 컨테이너 내부에서 빌드됩니다. 
git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
cd fim-one

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설정 — LLM_API_KEY만 필수입니다

cp example.env .env

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.env 편집: LLM_API_KEY 설정 (선택적으로 LLM_BASE_URL, LLM_MODEL)

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빌드 및 실행 (처음 또는 새 코드를 가져온 후)

docker compose up --build -d
http://localhost:3000 을 열면 처음 실행 시 관리자 계정 생성 과정을 거치게 됩니다. 이것으로 끝입니다. 초기 빌드 후, 이후 시작은 다음만 필요합니다: 
docker compose up -d          # 시작 (이미지가 변경되지 않으면 재빌드 건너뛰기)
docker compose down           # 중지
docker compose logs -f        # 로그 보기
데이터는 Docker 명명된 볼륨(fim-data, fim-uploads)에 유지되며 컨테이너 재시작 후에도 유지됩니다. 참고: Docker 모드는 핫 리로드를 지원하지 않습니다. 코드 변경 시 이미지를 재빌드해야 합니다(docker compose up --build -d). 라이브 리로드를 사용한 활성 개발의 경우 아래 옵션 B를 사용하세요.

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옵션 B: 로컬 개발

전제 조건: 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 편집: LLM_API_KEY 설정

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설치

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

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시작 (핫 리로드 포함)

./start.sh 

| 명령어           | 시작되는 항목                                           | URL                                      |
| ---------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| `./start.sh`     | Next.js + FastAPI                                       | http://localhost:3000 (UI) + :8000 (API) |
| `./start.sh dev` | 동일, 핫 리로드 포함 (Python `--reload` + Next.js HMR) | 동일                                     |
| `./start.sh api` | FastAPI만 (헤드리스, 통합 또는 테스트용)                | http://localhost:8000/api                |

## 구성

FIM One은 **모든 OpenAI 호환 LLM 제공자**와 함께 작동합니다 — OpenAI, DeepSeek, Anthropic, Qwen, Ollama, vLLM 등.

| 제공자 | `LLM_API_KEY` | `LLM_BASE_URL` | `LLM_MODEL` |
| -------- | ------------- | -------------- | ----------- |
| **OpenAI** | `sk-...` | *(기본값)* | `gpt-4o` |
| **DeepSeek** | `sk-...` | `https://api.deepseek.com/v1` | `deepseek-chat` |
| **Anthropic** | `sk-ant-...` | `https://api.anthropic.com/v1` | `claude-sonnet-4-6` |
| **Ollama** (로컬) | `ollama` | `http://localhost:11434/v1` | `qwen2.5:14b` |

**[Jina AI](https://jina.ai/)**는 웹 검색/가져오기, 임베딩 및 전체 RAG 파이프라인을 지원합니다 (무료 티어 사용 가능).

최소 `.env`:

```bash
LLM_API_KEY=sk-your-key

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LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 기본값 — 다른 공급자의 경우 변경

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LLM_MODEL=gpt-4o # 기본값 — 다른 모델로 변경 가능

JINA_API_KEY=jina_… # 웹 도구 + RAG 활성화 

전체 구성 옵션 목록은 [환경 변수](/configuration/environment-variables) 참조를 확인하세요.

## 프로덕션 배포

### Docker (권장)

`docker compose up -d`는 필요한 모든 것을 시작합니다 — **수동 서비스 구성이 필요 없습니다**:

| 서비스 | 목적 | 구성 대상 |
|---------|---------|---------------|
| **fim-one** | API + Frontend | `.env` (LLM 키 등) |
| **Redis** | 워커 간 인터럽트 릴레이 | compose에서 자동 구성 |

```bash
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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워커를 통한 확장

기본적으로 API는 단일 워커 프로세스로 실행됩니다. 더 많은 동시 사용자를 처리하려면 .env를 통해 워커를 증가시키세요: 
WORKERS=4   # number of Uvicorn worker processes
다중 워커 요구사항:
  • PostgreSQL — SQLite는 단일 쓰기 전용이며 동시 쓰기를 지원하지 않습니다. DATABASE_URL을 PostgreSQL 연결 문자열로 설정하세요.
  • Redis — Docker Compose에 이미 포함되어 있습니다(자동 구성). 워커 간 인터럽트/주입 릴레이를 처리합니다.
WORKERS=1(기본값)인 경우 Redis나 PostgreSQL이 필요하지 않습니다 — SQLite가 잘 작동합니다.

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Nginx 역방향 프록시

HTTPS 및 사용자 정의 도메인의 경우 Nginx 역방향 프록시를 앞에 배치하세요: 
User → Nginx (443/HTTPS) → localhost:3000
API는 내부적으로 포트 8000에서 실행됩니다 — Next.js가 /api/* 요청을 자동으로 프록시합니다. 포트 3000만 노출하면 됩니다.

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코드 실행 샌드박스

코드 실행 샌드박스(CODE_EXEC_BACKEND=docker)를 사용하는 경우 Docker 소켓을 마운트하세요: 
# docker-compose.yml
volumes:
  - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

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스크립트 배포 (베어 메탈)

베어 메탈 서버 또는 사용자 정의 프로세스 관리자의 경우 ./start.sh를 직접 사용하세요: 
./start.sh           # production mode
./start.sh portal    # same as above (explicit)
./start.sh api       # API only (headless)
이 모드에서는 Redis가 자동으로 포함되지 않습니다. 시스템은 기본적으로 단일 워커, 인프로세스 모드로 실행되며, 저트래픽 배포에 적합합니다. 로컬에서 Redis를 사용한 멀티 워커를 활성화하려면:

​
Redis 인스턴스 시작 (Docker 또는 시스템 패키지)

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

​
.env에 추가

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