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self-hosted-ai-starter-kit 上手指南：3 步跑通本地 AI 环境

【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

数据不想交给云端，又不想折腾一堆配置？self-hosted-ai-starter-kit 用 Docker 一键启动，把 n8n、Ollama 和向量库自动装进你的本地环境。

它到底解决了什么问题？

self-hosted-ai-starter-kit 本地部署之后，你拿到的是这几样东西：

• 数据留在本地：提示词和文件不出机器
• 免胶水工作：n8n、Ollama、Qdrant 已接好线
• 当天见到效果：带示例工作流，点 Chat 就有回复
• 没有 GPU 也行：CPU profile 照样跑完整套

部署前 30 秒自检

☐ Docker 与 Docker Compose 已装好并运行（没有就去装 Docker 桌面版） ☐ 至少 8GB 可用内存（Ollama 要跑 Llama3.2） ☐ 至少 20GB 磁盘空间（镜像加模型权重） ☐ 5678 和 11434 端口没被占用（n8n 与 Ollama 的默认端口）

🚀 跑起来：3 步完成部署

拉取代码

把模板克隆下来，一条命令搞定。

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

你应该看到终端进入了self-hosted-ai-starter-kit目录，里面就有docker-compose.yml。

生成环境文件

从模板复制一份，顺手改掉里面默认的数据库密码和密钥，别用示例值上线。

cp .env.example .env

你应该看到一个可编辑的.env文件，改完保存即可。

启动全部服务

一条命令拉起 n8n、Ollama、PostgreSQL、Qdrant，没有 NVIDIA/AMD 显卡就选 cpu profile。

docker compose --profile cpu up

首次运行要拉镜像、下载 Llama3.2，耐心等几分钟；终端出现Editor is now accessible via: http://localhost:5678/就算成功。

跑通之后：验证 & 小改造

打开http://localhost:5678/完成一次 n8n 初始化，然后点开预置的演示工作流（来源见工作流示例目录），点画布上的Chat收到回复即代表链路全通；首次对话会等 Ollama 下载模型。如果你想换更小的模型，编辑 docker-compose.yml，把ollama pull llama3.2改成想要的模型名；想改端口，把 n8n 的5678:5678换成你要的端口再重启。

⚠️ 踩坑速查

• 首次回复很慢→ 模型还在下载，docker compose logs ollama看进度
• 端口被占用→ 改docker-compose.yml里 5678 的端口映射
• 服务起不来→docker compose logs n8n看具体报错

数据回到你自己机器上这件事，到这里才算真正落地。跑通之后，剩下的就是往画布里装你自己的流程了。

【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