Pydantic Lod Test

🚀 自主托管 AI 起動キットガイド

この起動キットは、強力なローカル AI ワークフロー環境を構築し、実行するためのガイドです。開発者、データサイエンティスト、技術愛好者に最適です。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、自主托管 AI 起動キットを素早くセットアップする手順を説明します。

📦 インストール

Nvidia GPU ユーザー向け

docker compose --profile gpu-nvidia pull
docker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up

Mac / Apple Silicon ユーザー向け

docker compose pull
docker compose create && docker compose up

その他のユーザー向け

docker compose --profile cpu pull
docker compose create && docker compose --profile cpu up

💻 使用例

インストール手順

1. Docker のダウンロードとインストール：お使いのオペレーティングシステム（Windows、Mac、または Linux）に合わせて、Docker 公式サイト から Docker をダウンロードし、インストールします。
2. 起動キットリポジトリのクローン：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   cd your-repository
   

3. コンテナの構築と起動：
   • Nvidia GPU ユーザーの場合：

     docker compose --profile gpu-nvidia up -d
     

   • Mac / Apple Silicon ユーザーの場合：

     docker compose up -d
     

   • その他のユーザーの場合：

     docker compose --profile cpu up -d
     

4. n8n 管理画面へのアクセス：ブラウザを開き、http://localhost:5678 にアクセスして、n8n の管理画面に入ります。

基本的な使用法

• 新しいワークフローの作成：n8n で「新しいワークフロー」ボタンをクリックして、AI ワークフローの構築を開始します。
• ノードの追加：左側のノードライブラリから必要なノード（AI エージェント、データソースなど）をキャンバスにドラッグアンドドロップします。
• ノードの接続：マウスでドラッグしてノードを接続し、データの流れを定義します。
• 設定の構成：各ノードに必要なパラメータ（API キー、入力フィールドなど）を設定します。
• ワークフローの実行：「実行」ボタンをクリックして、ワークフローが正常に動作するかテストします。

高度な使用法

共有フォルダの使用

• 起動キットは同じディレクトリに共有フォルダを作成し、デフォルトのパスは /data/shared です。このパスを通じて、n8n コンテナ内からローカルファイルシステムにアクセスできます。
• 関連するノードには以下が含まれます：
  • ファイルの読み取り/書き込み
  • ローカルファイルトリガー
  • コマンドの実行

GPU サポートの構成

• Nvidia グラフィックカードを使用している場合、Docker が GPU アクセラレーションを使用するように正しく構成されていることを確認してください。docker-compose.yml ファイルに以下の設定を追加できます：

services:
  n8n:
    ...
    deploy:
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1

パフォーマンスパラメータの調整

• ハードウェア構成に応じて、メモリと CPU の割り当てを適切に増やします。例えば、docker-compose.yml で以下のように設定します：

services:
  n8n:
    ...
    resources:
      limits:
        cpus: '2'
        memory: 4G

📚 ドキュメント

アップグレード手順

1. 現在のコンテナの停止：

docker compose down

2. 最新のイメージの取得：
   • Nvidia GPU ユーザーの場合：

     docker compose --profile gpu-nvidia pull
     

   • Mac / Apple Silicon ユーザーの場合：

     docker compose pull
     

   • その他のユーザーの場合：

     docker compose --profile cpu pull
     

3. コンテナの再起動：

docker compose up -d

チュートリアルとリソース

• 公式ドキュメント：n8n 公式ドキュメント
• ビデオチュートリアル：n8n 入門ガイド
• コミュニティサポート：n8n ユーザーフォーラム に参加して、世界中のユーザーと経験を共有しましょう。