保姆级教程:通过npm安装n8n——从安装到汉化到避坑全指南,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!
n8n作为开源自动化神器,支持低代码搭建复杂工作流。通过npm安装是最**快速直接**的方式,适合开发者快速测试或本地开发环境部署。
一、为什么选择npm安装n8n?
n8n作为开源自动化神器,支持低代码搭建复杂工作流。通过npm安装是最快速直接的方式,适合开发者快速测试或本地开发环境部署。相比Docker,无需额外学习容器技术,且能直接调用本地Node.js生态工具链。
二、n8n的命名由来:一场“节点自动化”的文字游戏
n8n的全称“Nodemation”**(节点自动化),创始人:Jan Oberhauser,他可能觉得这名字太直白,于是玩了一把缩写魔法:**取头取尾,中间用数字代替字母数——"nodemation"变成n8n**(n-8个字母-n)。
(偷偷说,这命名比竞品Dify的“Define+Modify”拼贴更极客,毕竟谁能拒绝一个像密码一样的工具名呢?)
三、安装前准备
1. 系统要求
-
操作系统
:Windows 10+/macOS 10.12+/Linux(如Ubuntu)
-
Node.js版本
:v16.9+(推荐LTS版本,如v22.x)
-
硬件
:至少1GB内存,推荐2GB+以运行复杂工作流
2. 安装Node.js
- 步骤
-
访问https://nodejs.org下载LTS版本安装包。
-
安装时勾选**“Automatically install necessary tools”**(Windows必选,避免后续编译报错)。
-
验证安装成功:
node -v # 输出版本号如v22.16.0 npm -v # 输出版本号如10.9.2
- 常见问题
- Windows报错
gyp ERR! find VS
:需安装Visual Studio的C++桌面开发工具(勾选Windows SDK)。 - Linux/macOS报错
distutils缺失
:安装Python 3.x并确保distutils
可用。
四、通过npm安装n8n
1. 全局安装命令
npm install -g n8n # -g表示全局安装,可在任意目录运行,整个过程大概需要5-10分钟
2. 国内加速安装(可选)
若网络缓慢,可临时切换国内镜像源:
npm install -g n8n --registry https://registry.npmmirror.com
3. 验证安装
which n8n # Linux/macOS输出路径如/usr/local/bin/n8n
where n8n # Windows输出路径如D:\server\nodejs\node_global\n8n.cmd
五、启动n8n及基础配置
1. 默认启动
n8n # 或`n8n start`
-
成功标志
终端显示Editor is now accessible via:http://localhost:5678
-
首次访问
浏览器打开
http://localhost:5678
,需设置邮箱和密码(生产环境建议启用HTTPS)。
2. 自定义启动参数
-
修改端口
(若5678被占用):
n8n --port 8080 # 改为8080端口
-
**启用基础认证(防止未授权访问)
N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE= true N8N_BASIC_AUTH_USER=admin N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=123456 n8n ```**
-
连接外部数据库
(默认SQLite,推荐生产环境用PostgreSQL):
DB_TYPE=postgresdb DB_POSTGRESDB_HOST=localhost DB_POSTGRESDB_USER=n8n DB_POSTGRESDB_PASSWORD=123456 n8n
六、n8n汉化教程
1.确认本地安装的n8n的版本
n8n -v # 输出版本号如1.106.3
2. 下载汉化包
访问GitHub开源项目n8n-i18n-chinese(https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese/releases)
下载相应版本的editor-ui.tar.gz
``
3. 解压汉化包
# Linux/macOS
tar -xzf editor-ui.tar.gz -C /opt/n8n_zh_ui
# Windows:右键解压到任意目录(如D:\server\nodejs\node_global\node_modules\n8n\n8n_zh_ui)
4. 启动n8n并加载汉化包
# Linux/macOS
n8n --ui-dist-path /opt/n8n_zh_ui/dist --locale zh-CN
# Windows(PowerShell)
$env:N8N_UI_DIST_PATH="D:\server\nodejs\node_global\node_modules\n8n\n8n_zh_ui\dist"; $env:N8N_DEFAULT_LOCALE="zh-CN"; n8n.cmd
5. 验证汉化
刷新浏览器访问 http://localhost:5678
,界面应显示为中文(部分节点描述可能仍为英文,等待社区更新)
``
七、避坑指南
1. 安装失败:依赖编译错误
-
症状
:报错
node-gyp ERR! find VS
或ModuleNotFoundError: No module named 'distutils'
。 -
解决
- Windows:安装Visual Studio并勾选**“C++桌面开发”和Windows SDK**。
- Linux/macOS:安装Python 3.x及
distutils
模块(如Ubuntu运行sudo apt install python3-distutils
)。
2. 启动失败:权限问题
-
症状
:
EACCES: permission denied
(常见于Linux)。 -
解决
:
sudo chown -R $USER : $USER ~/.n8n # 修改数据目录权限
3. 端口冲突或无法访问
- 解决
- 检查端口占用:
netstat -ano | findstr 5678
(Windows)或lsof -i :5678
(Linux/macOS)。 - 关闭冲突进程或修改n8n端口(见上文)。
4. 数据目录备份
- 路径
- Linux/macOS:
~/.n8n
- Windows:
%AppData%\npm\.n8n
-
建议
:定期备份此目录,防止工作流丢失。
七、下一步:创建你的第一个工作流
- 登录n8n界面,点击Create Workflow。
- 拖拽节点(如HTTP请求、AI模型)并连线配置。
- 参考官方模板库(n8n.io/workflows)一键导入现成流程。
结语
通过npm安装n8n仅需3步:装Node.js → 执行npm install → 启动服务。遇到问题优先检查依赖环境和权限配置。
我们该怎样系统的去转行学习大模型 ?
很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材
,学也不是不学也不是,基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程
,深挖痛点并持续修改了近100余次
后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
在这个版本当中:
第一
您不需要具备任何算法和数学的基础第二
不要求准备高配置的电脑第三
不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包分享出来
, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取
🆓↓↓↓
一、大模型经典书籍(免费分享)
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套大模型报告(免费分享)
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、大模型系列视频教程(免费分享)
四、2025最新大模型学习路线(免费分享)
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的
核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体。
L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。
L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】
全套的AI大模型学习资源
已经整理打包,有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码
,免费领取
更多推荐
所有评论(0)