用 Docker 在 Xeon 上部署 Ollama，整合 n8n 與繁體中文語言處理
最後修改於 2026年2月4日 • 1 分鐘 閱讀 • 163 字完整紀錄如何使用 Ollama 在本地部署 LLM 推論服務，並與 n8n 整合以自動生成內容與翻譯，並處理語言地區設定。
🎯 專案目標
- 在 Intel Xeon E3-1220 v6 的主機（192.168.50.13）上以 Docker 部署 Ollama
- 與另一台主機（192.168.50.11）上的 n8n 自動化工具整合
- 模型使用
llama3,mistral等，根據任務自動切換 - 回應預設為台灣繁體中文
- 保持現有 Nextcloud AIO 不受影響
🛠️ docker-compose.yaml 設定
version: '3.9'
services:
ollama:
image: ollama/ollama:latest
container_name: ollama
restart: always
ports:
- "11434:11434"
volumes:
- ollama_data:/root/.ollama
command: serve
deploy:
resources:
limits:
cpus: "3.0"
volumes:
ollama_data:啟動服務：
docker compose up -d❗ 錯誤處理：--no-ui 導致重啟
Error: unknown flag: --no-ui改為：
command: serve🔗 與 n8n 整合流程
Function：根據任務類型自動挑選模型
const prompt = $json.prompt.toLowerCase();
let model = "gemma";
if (prompt.includes("翻譯") || prompt.includes("英文")) {
model = "mistral";
} else if (prompt.includes("貼文") || prompt.includes("post")) {
model = "llama3";
}
return [{ json: { ...$json, model } }];HTTP Request：
POST http://192.168.50.13:11434/api/generate
Content-Type: application/json
{
"model": "{{ $json.model }}",
"prompt": "{{ $json.prompt }}"
}🌐 預設繁體中文語言處理
return {
prompt: `你是台灣的助理，請使用繁體中文回覆以下問題：${$json["question"]}`
};或使用聊天格式：
[
{
"role": "system",
"content": "你是來自台灣的繁體中文語言助理，所有回應請使用自然的繁體中文。"
},
{
"role": "user",
"content": "請問什麼是 LLM？"
}
]✅ 結語
- 離線 LLM 模型推論平台（Ollama）
- 與 n8n 整合並支援語言切換
- 回應預設為繁體中文
- Docker 資源可控且與 Nextcloud 共存
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