手把手教你免费跑本地 AI 应用

这篇教程帮你搞定 n8n + 本地大模型 Ollama，流程简单，别怕复杂，跟着做就行！

🛠️ 你需要准备啥？

就一个东西，这是基础环境，必须先装好：

• Docker Desktop：去官网 docker.com 下载安装。

🚀 动手步骤 (落地项)

1. 下载并安装 Docker Desktop
   • 访问 docker.com 下载。
   • 根据你的系统 (Windows/Mac/Linux) 安装它。
2. 获取并运行 AI 启动包 (Self-hosted AI Starter Kit)
   • 打开 GitHub 项目 "self-hosted AI starter kit"。
   • 找到 "Installation" (安装) 部分。
   • 关键一步：根据你电脑的配置（Nvidia显卡、AMD显卡或Mac），复制对应的三行命令。
   • 打开你电脑的命令行工具 (如 PowerShell, Terminal)，记得用管理员权限运行。
   • 把命令粘贴进去，回车！
   # 示例命令，具体请从GitHub复制 git clone https://github.com/example/self-hosted-ai.git cd self-hosted-ai docker compose up -d

   它会自动干三件事：

   • 下载代码 (git clone)
   • 进入文件夹 (cd ...)
   • 启动所有服务 (docker compose up)，包括 n8n, Ollama 等。这步会花几分钟。
3. 访问和设置 n8n
   • 等命令行跑完，在浏览器里打开 http://localhost:5678
   • 第一次进去，设置一下管理员账户就行了。

🎁 跑起来后，你会得到啥？

• 一个完全在本地运行的 n8n 环境。
• n8n 内置了 Ollama，可以直接调用你下载的本地大模型。
• 还有 Postgres (数据库) 和 Quadrant (向量数据库) 作为后台支撑。

💡 核心概念 (大白话解释 Docker)

镜像 (Images)

就像软件的安装包，比如 n8n 的安装包、Ollama 的安装包。

容器 (Containers)

运行这些 "安装包" 的独立小房子。那个 "starter kit" 就是一个大房子，里面住了 n8n, Ollama 好几个服务。

数据卷 (Volumes)

专门存数据的仓库。你建的工作流、设的密码都放这。好处是房子（容器）拆了重建，数据都还在。

docker-compose.yml 文件

一个总指挥，告诉 Docker 这个大房子里有哪些服务、怎么配置、仓库怎么连。

⚖️ 本地跑 AI 的好处和坏处