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如何3分钟部署本地AI环境：self-hosted-ai-starter-kit自托管新手指南

【免费下载链接】self-hosted-ai-starter-kitThe Self-hosted AI Starter Kit is an open-source template that quickly sets up a local AI environment. Curated by n8n, it provides essential tools for creating secure, self-hosted AI workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-hosted-ai-starter-kit

self-hosted-ai-starter-kit 是一个开源模板，把 n8n、Ollama、Qdrant、PostgreSQL 打包进一个 compose 文件，几分钟就能完成本地AI环境部署。适合希望数据不出本机、又想快速搭起 AI 工作流的个人和开发者。

什么时候需要自托管 AI 工作流

云端 API 调用有两个绕不开的问题：按量计费，以及数据离开你的机器。如果团队的文档、日志或客户数据不允许交给第三方，自托管几乎是唯一解。这个模板把低代码编排、本地模型服务、向量库一次配齐，核心就是一条 compose 命令，价值在于整条链路都留在你自己的硬件上。

部署前环境核对清单

动手前先逐项核对，缺一项都会让后面的步骤卡住：

⚡ Docker Compose 一键启动步骤

1. 克隆仓库并进入项目目录：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-hosted-ai-starter-kit cd self-hosted-ai-starter-kit

2. 复制环境变量模板，并把里面的密码、密钥改成自己的值：

cp .env.example .env

3. 用 CPU 配置文件启动全部服务。首次运行会拉取 n8n、ollama、postgres、qdrant 镜像并自动下载 Llama3.2 模型，看到终端输出Editor is now accessible via: http://localhost:5678/即完成：

docker compose --profile cpu up

服务启动验证

• 浏览器打开http://localhost:5678/，完成一次性的 n8n 账号注册。
• 打开预置演示工作流http://localhost:5678/workflow/srOnR8PAY3u4RSwb，点击画布底部的Chat按钮。
• 若 Ollama 端口可用，http://localhost:11434/能返回模型列表；Qdrant 向量库监听6333端口。

模型选择与资源调优

仓库布局很直接：docker-compose.yml 定义全部服务，n8n/demo-data/ 存放演示数据。

• 资源分配：按硬件换启动参数即可，无 GPU 用--profile cpu，NVIDIA 显卡用--profile gpu-nvidia，AMD 用--profile gpu-amd，Mac 用户直接走 cpu 配置。
• 模型选择：默认自动拉取 Llama3.2。想换模型，对 ollama 容器执行ollama pull 模型名，再在 n8n 的 Ollama 节点里选择它。
• 更新方式：docker compose --profile cpu pull拉新镜像，随后docker compose create && docker compose --profile cpu up重建容器。

常见故障排障速查

服务起不来？运行docker compose logs 服务名看日志。最常见的是端口冲突（5678、11434、6333 被占用）或 Docker 可用内存不足，先释放端口、调高资源配额。

第一次对话为什么响应很慢？Ollama 首次运行要下载 Llama3.2 的模型权重。用docker compose logs ollama确认下载进度，拉取完成后延迟会恢复正常。

自己的工作流怎么导入？把工作流 JSON 放进 n8n/demo-data/workflows/ 目录。下次启动时导入任务会自动读取并加载。

环境跑起来后，模型、编排、向量存储整条链路都在本地。打开 compose 文件挑好 profile，开始搭第一条工作流吧。

【免费下载链接】self-hosted-ai-starter-kitThe Self-hosted AI Starter Kit is an open-source template that quickly sets up a local AI environment. Curated by n8n, it provides essential tools for creating secure, self-hosted AI workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-hosted-ai-starter-kit