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Statut éditorial : Validé

Déployer Langflow en production : architecture et checklist

Passer d’un flow local à un service Langflow sécurisé, versionné, observable et capable de reprendre après incident.

Classification du contenu

Types

  • Modèles et API

Technologies

Niveau
Avancé
Publié le
13 août 2026
Dernière relecture
31 août 2026
Prochaine vérification
3 mars 2027

Un flow fonctionnel dans l’éditeur n’est pas encore un service de production. Il faut stabiliser version, dépendances, secrets, stockage, authentification et exposition réseau. Commencez par exporter et versionner les flows et composants personnalisés avec leur configuration non sensible.

Séparer les environnements

Utilisez des instances ou espaces distincts pour développement, recette et production. Épinglez l’image ou le package Langflow et testez les migrations avant mise à jour. Construisez les composants personnalisés dans une image reproductible plutôt que d’installer manuellement des dépendances sur un serveur vivant.

Stockage et secrets

Choisissez une base persistante adaptée, configurez sauvegardes et restauration testée. Les clés de modèles, bases vectorielles et outils doivent provenir d’un gestionnaire de secrets ou de variables protégées. N’exportez pas de flow contenant des valeurs sensibles et filtrez prompts ou documents dans les logs.

Réseau et accès

Placez Langflow derrière TLS et un reverse proxy, activez authentification et contrôles d’accès, puis limitez les services internes joignables. N’exposez pas l’éditeur à tous les utilisateurs de l’API. Fixez taille des requêtes, timeouts et quotas pour protéger les modèles et intégrations.

Exploitation

Surveillez disponibilité, files d’attente, temps par composant, appels de modèles, erreurs et coût. Prévoyez arrêt propre, reprise, idempotence des écritures et stratégie de scaling. Testez un modèle indisponible, une base lente, un secret révoqué et une restauration complète.

FAQ

Docker suffit-il pour la production ?

Il rend le déploiement reproductible, mais ne fournit pas seul sauvegarde, sécurité, monitoring ou haute disponibilité.

Peut-on modifier un flow directement en production ?

Évitez-le. Promouvez une version testée et gardez un rollback.

Faut-il exposer l’interface d’administration ?

Seulement à un réseau et des rôles autorisés.

Déploiement Docker de référence

services:
  langflow:
    image: langflowai/langflow:latest
    restart: unless-stopped
    environment:
      LANGFLOW_DATABASE_URL: postgresql://langflow:${DB_PASSWORD}@postgres:5432/langflow
      LANGFLOW_CONFIG_DIR: /var/lib/langflow
    volumes:
      - langflow-data:/var/lib/langflow
    expose: ["7860"]
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
  postgres:
    image: postgres:16-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: langflow
      POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
      POSTGRES_DB: langflow
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U langflow"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
  langflow-data:
  postgres-data:

Placez un reverse proxy TLS devant le port 7860 et ne le publiez pas directement. Épinglez une version d’image après validation, sauvegardez PostgreSQL et le volume de configuration, puis testez la restauration. Ajoutez une sonde HTTP, des limites CPU/mémoire et une alerte sur les erreurs 5xx. Les clés des fournisseurs doivent venir d’un gestionnaire de secrets, jamais du fichier Compose versionné.

Sources utilisées