几分钟内使用 Docker 自托管 n8n，开启你的 AI 自动化世界

想构建强大的 自动化 和 AI 工作流，却不想依赖云平台或将数据暴露给第三方服务器？现在，你可以通过简单的几个 Docker 命令，免费在本地机器上 自托管 n8n，利用 n8n Self-Hosted AI Starter Kit 开启你的 AI 自动化之旅。无论你使用的是 AMD 还是 NVIDIA 硬件，本文都将为你提供详细的指南。让数据安全掌握在自己手中，享受完全私有的 AI 工作流 体验。

准备工作：Docker、Git 与硬件要求

开始之前，你需要确保满足以下条件：

Docker + Docker Desktop：这是运行 n8n 的基础环境，确保正确安装并配置。Docker 简化了应用的部署，可以将 n8n 及其依赖项打包在一个容器中，实现跨平台运行。
Git：用于克隆 n8n Self-Hosted AI Starter Kit 的 GitHub 仓库。
硬件要求：至少 8GB 内存的机器。运行复杂的 AI 工作流 需要足够的内存来支撑。
几分钟时间：整个过程非常简单快捷，只需几个命令即可完成。

克隆 Starter Kit：一切从 GitHub 开始

第一步，克隆官方 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit
cd self-hosted-ai-starter-kit

这个仓库包含了所有你需要的东西：预配置的 工作流、环境变量和 Docker Compose 文件。例如，仓库中可能包含一个预配置的 工作流，用于自动化从社交媒体平台收集数据，并使用 AI 模型进行情感分析。这意味着你无需从零开始，可以直接基于现有模板进行定制和扩展。

选择正确的 Docker 命令：适配你的硬件

根据你的系统，运行以下三个命令之一：

AMD 系统（或通用设置）：
```
docker compose -f docker-compose.amd.yml up
```
这个命令适用于大多数情况，即使你没有 NVIDIA GPU，也可以使用它来运行 n8n。
NVIDIA GPU（支持 CUDA）：
```
docker compose -f docker-compose.nvidia.yml up
```
如果你有 NVIDIA GPU，并且安装了 CUDA 驱动，这个命令可以利用 GPU 的强大计算能力，加速 AI 工作流 的执行。例如，在使用 Stable Diffusion 等 AI 模型进行图像生成时，GPU 可以显著缩短生成时间。
Apple Silicon（M1/M2）：
```
docker compose -f docker-compose.mps.yml up
```
对于 Apple Silicon 芯片的 Mac 用户，这个命令针对 Apple 的 Metal Performance Shaders (MPS) 进行了优化，可以充分利用 Apple Silicon 芯片的性能。

💡 使用 -d 在命令结尾，可以在后台运行，例如：docker compose -f docker-compose.amd.yml up -d

使用后台运行可以让你的终端保持可用状态，无需一直等待 n8n 启动。

访问 n8n：开启你的 AI 自动化之旅

一旦 Docker 运行起来，打开你的浏览器，访问：

http://localhost:5678

你将看到 n8n 的用户界面，在这里你可以开始构建、编辑和运行你自己的 AI 驱动的工作流。

例如，你可以创建一个 工作流，自动从 Twitter 抓取包含特定关键词的推文，然后使用 GPT 模型进行情感分析，并将分析结果保存到 Google Sheets 中。这个 工作流 可以帮助你实时监控舆情，并做出相应的决策。

n8n 的强大之处：自动化、AI 与集成

n8n 的强大之处在于其灵活性和可扩展性。它允许你创建复杂的 自动化 工作流，集成各种不同的服务和应用程序。

自动化聊天回复：使用 GPT 端点，你可以自动化聊天机器人的回复，提高客户服务效率。例如，你可以创建一个 工作流，当用户在 Slack 上提出问题时，自动调用 GPT 模型生成答案，并回复给用户。
构建数据管道：从表单、API 或 CRM 构建数据管道，将数据从不同的来源汇集到一起，进行分析和处理。例如，你可以创建一个 工作流，从 HubSpot CRM 中提取客户数据，然后将其导入到 Google Analytics 中，进行用户行为分析。
运行本地 AI 代理：在完全私有的环境下运行本地 AI 代理，保护你的数据安全。例如，你可以创建一个 工作流，使用本地部署的 AI 模型进行图像识别，并对识别结果进行处理。
连接各种服务：连接 Google Sheets、Slack、Telegram 等服务，实现跨平台的 自动化。例如，你可以创建一个 工作流，当 Google Sheets 中的数据发生变化时，自动在 Slack 上发送通知。

实际案例：利用 n8n 实现 AI 驱动的自动化

以下是一些使用 n8n 实现 AI 驱动的 自动化 的实际案例：

自动化内容创作：创建一个 工作流，从多个新闻源抓取数据，然后使用 GPT 模型生成文章摘要，并自动发布到你的博客或社交媒体上。
智能客服机器人：创建一个 工作流，当用户在网站上提出问题时，自动调用 GPT 模型生成答案，并回复给用户。如果 GPT 模型无法回答，则将问题转交给人工客服。
恶意软件检测：创建一个 工作流，定期扫描你的服务器或网络，检测恶意软件。可以使用 ClamAV 等开源杀毒软件，也可以使用 VirusTotal 等在线服务。
价格监控与预警：创建一个 工作流，定期抓取竞争对手网站上的产品价格，当价格低于一定阈值时，自动发送邮件通知你。
智能家居控制：创建一个 工作流，根据天气预报自动调整你的智能家居设备。例如，当天气炎热时，自动打开空调，当天气寒冷时，自动打开暖气。

数据隐私与安全：自托管的优势

自托管 n8n 的一个重要优势是数据隐私和安全。由于你的数据存储在本地机器上，而不是云服务器上，你可以完全控制数据的访问权限和安全策略。这对于处理敏感数据或需要满足特定合规要求的组织来说至关重要。

例如，医疗保健机构可以使用 自托管 n8n 来自动化患者数据的处理，同时确保符合 HIPAA 法规。金融机构可以使用 自托管 n8n 来自动化交易监控，同时确保符合 PCI DSS 标准。

n8n 与大模型：AI 工作流的未来

大模型 的发展为 自动化 带来了新的可能性。n8n 可以与各种 大模型 集成，从而实现更加智能和复杂的 工作流。

例如，你可以使用 n8n 与 OpenAI 的 GPT 模型集成，构建一个智能写作助手，帮助你快速生成高质量的文章。你可以使用 n8n 与 Google 的 Vertex AI 集成，构建一个图像识别系统，自动识别图像中的物体和场景。

随着 大模型 的不断发展，n8n 的应用前景将更加广阔。AI 工作流 将会变得更加智能、高效和易用，从而改变我们的工作和生活方式。

官方 GitHub 仓库：获取更多资源

想要了解更多关于 n8n Self-Hosted AI Starter Kit 的信息，请访问官方 GitHub 仓库：

n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit

在这里你可以找到最新的代码、文档和示例 工作流。你也可以参与社区讨论，与其他 n8n 用户交流经验和想法。

结论：开启你的自动化世界

Docker 已经运行起来了吗？你已经正式准备好按照自己的方式 自动化 你的世界了。 自托管 n8n 为你提供了强大的工具和灵活的平台，让你能够轻松构建和部署 AI 驱动的工作流。无论你是个人开发者、小型企业还是大型组织，n8n 都能帮助你提高效率、降低成本，并释放 AI 的全部潜力。拥抱 自动化，开启你的智能未来！

几分钟内使用 Docker 自托管 n8n，开启你的 AI 自动化世界