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self-hosted-ai-starter-kit 部署教程：两条命令在自己机器上跑通 AI 工作流

【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

想把 AI 工作流跑在自己机器上，又不想把数据交给云端？self-hosted-ai-starter-kit 是 n8n 出品的开源模板，用 Docker Compose 把 Ollama、n8n、Postgres 等组件打包成套，两条命令就能完成本地AI环境部署，得到一个可自由定制的自托管AI工作流。

跑在本地，数据自己说了算

• 数据不出门：模型推理、对话记录、向量存储全部落在你自己机器上，业务内容不用上传第三方云服务。
• 模型和工作流都能换：语言模型、自动化流程都是可替换、可编辑的，想加节点、换模型，自己动手即可，不受 SaaS 平台限制。
• 装环境的事交给 Docker：不用逐个安装 Ollama、数据库、向量库，模板里的组件已经配好网络和存储，开箱即兼容。

🔍 开工前 60 秒自检：机器准备好了吗

四项都打勾就可以往下走了。如果你之前用过 Docker，这一步基本是一分钟的事。

部署实操：两条命令拉起整套 AI 环境

先拿到项目代码：

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

然后启动：

docker compose --profile cpu up

第二条命令会自动拉取 ollama、n8n、postgres 等镜像并逐个启动容器，--profile cpu表示用纯 CPU 方案运行；首次启动还会顺带帮你把 llama3.2 模型预拉取下来。耗时随网络浮动，几分钟到十几分钟都正常，看到各服务陆续变成 running 就说明在干活。

验证结果：打开 n8n 页面跑预置工作流

启动完成后，浏览器访问http://localhost:5678/进入 n8n，首次访问需要完成一次账号初始化。预置的演示工作流存放在 n8n/demo-data/workflows/，首次启动时会自动导入，在编辑器里打开它、点 Chat 按钮就能跑起来。

顺手认识几个关键目录：docker-compose.yml 是全部服务的总配置，网络、存储卷、端口都写在里面；n8n/demo-data/credentials/放示例凭证；assets/存的是演示动图这类资源文件。

跑起来之后：3 个小动作让它更顺

1. 给 ollama 分够资源：打开 docker-compose.yml，按你的硬件为 ollama 等服务调整 CPU 和内存配额，它是最吃资源的组件。
2. 按硬件选模型：资源紧张时选 Llama 2 7B 这类小模型，内存宽裕再考虑更大的，体验差距会很明显。
3. 保持组件更新：过段时间回来执行一次下面的命令，拉取最新镜像：

git pull docker compose --profile cpu pull

踩坑速查：遇到问题先看日志

现在就打开localhost:5678，找到那条演示工作流，点一次 Chat，把本地问答跑通。等第一次对话正常返回，这套自托管环境就算正式可用了；后续想换模型或接新数据源，改对应配置和节点就行。

【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