n8n 官方博客近日刊出一份部署教程，主题是在本地硬件上跑通完整的 AI 工作流，而非依赖云端推理服务。教程选用的硬件平台为 NVIDIA DGX Spark，其统一内存容量为 128GB。

按照教程设定，用户需要在这台设备上同时部署七个本地模型。这些模型并不各自对外暴露独立接口，而是统一由 LiteLLM 汇聚，形成一个 OpenAI 兼容端点，供 n8n 工作流调用。

这一架构的关键在于端点收敛：n8n 侧只需面向单一兼容接口发起请求，模型调度与路由交由 LiteLLM 处理。教程强调整个流程不调用任何云 API，推理与编排均停留在本地设备内。

对关注数据合规与推理成本的团队而言，该方案提供了一条可参照的离线路径：以一台 DGX Spark 的 128GB 统一内存承载多模型并行，并以 n8n 作为工作流编排层。教程的具体配置步骤已发布在 n8n 博客。