Windows에서 n810 AI 스타터 템플릿 설정하기

Linux용 Windows 하위 시스템 및 Docker로 n810 AI 스타터 템플릿을 설정하면 강력한 로컬 AI 기능을 사용할 수 있습니다.

### Windows의 n810 AI 스타터 템플릿용 빠른 설정 가이드
* 💻 이 동영상에서는 **Linux용 Windows 하위 시스템(WSL) 및 Ubuntu 배포를 설치**하여 n810 AI 스타터 템플릿을 빠르게 설정하는 방법을 알아봅니다.
* 🐧 먼저 터미널을 열고 `wsl --install` 명령을 사용하여 WSL을 설치한 다음 배포판으로 **Ubuntu 24.4**를 선택합니다.
* 🔄 설치가 완료되면 시스템을 재부팅하고 **우분투의 사용자 이름과 비밀번호를 설정**하여 설치 프로세스를 완료합니다.
* 🐳 그런 다음, Docker 웹사이트에서 **Docker Desktop을 다운로드하여 설치**하고 WSL2가 활성화되어 있는지 확인한 후 **Windows를 다시 시작**하여 설치를 완료합니다.
* 🔗 Docker가 실행 중이면 설정을 확인하고 터미널에 `docker`를 입력하여 **WSL에 대한 연결을 확인**하여 명령 사용 가능 여부를 확인합니다.
* 🖥 Visual Studio Code와 원격 개발 도구를 설치하여 WSL 시스템에 직접 연결하면 **파일을 쉽게 탐색하고 편집**할 수 있습니다.
* 📦 '깃클론'을 사용하여 **n810 AI 스타터 템플릿 리포지토리**를 복제하고 **도커-컴포즈업 -d**를 실행하여 이미지를 가져오고 서비스를 시작하여 로컬에서 인터페이스에 액세스할 수 있도록 합니다.
* 🚀 마지막으로 n810을 설정하고 사용할 준비가 되면 **자동화를 구축하고 로컬 AI 모델을 효율적으로 실험**할 수 있습니다.

Set Up the N8N AI Starter Kit with WSL, Docker, and VS Code: Complete Guide

nocodecreative

이 동영상에서는 Linux용 Windows 서브시스템과 우분투를 사용하여 n810 AI 스타터 템플릿을 빠르게 설정하는 방법을 설명합니다.

여기에는 Docker 데스크톱을 설치하고, Linux용 Windows 하위 시스템에 연결하고, VS 코드를 설정하는 과정이 포함됩니다.

이 과정에는 GitHub에서 n810 AI 스타터 템플릿을 복제하고 Docker Compose를 사용하여 로컬 AI 모델 실행 및 GPU 활용을 위한 배포가 포함됩니다.

Windows에서 Docker 및 Visual Studio 코드 설정하기

WSL2 통합이 활성화된 상태에서 Windows용 Docker가 다운로드 및 설치됩니다.

Windows를 다시 시작하면 Docker가 실행 중이고 WSL2에 연결되어 있는지 확인합니다.

그런 다음 WSL 시스템에 직접 연결할 수 있는 원격 개발 도구가 추가된 Visual Studio Code가 다운로드 및 설치됩니다.

원격 개발은 Docker 확장 프로그램을 설치하고 원격 탐색기에서 WSL 대상으로 전환하여 시작됩니다.

홈 폴더에 파일 구조가 생성되고 NA1 AI 스타터 템플릿을 위한 GitHub 리포지토리가 복제됩니다.

마지막으로 Docker Compose를 사용하여 이미지를 가져오고 서비스 시작하여 로컬 시스템에서 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.

이제 편집기에 액세스할 수 있는 N8N용 컨테이너 설정이 실행 중입니다.

Docker Desktop에서 실행 중인 컨테이너와 그 스택을 볼 수 있습니다.

이제 N8N 인터페이스가 열려 실험하고 자동화를 구축할 준비가 되었습니다.

Docker 데스크톱이 설치되어 있고 VS Code와 함께 작동하도록 구성된 WEU 배포가 배포되었습니다.

Docker Compose가 애니1용으로 설정되었으며, 짧은 동영상에서 모두 시연되었습니다.

제작자는 시청자가 동영상에 좋아요를 누르고 향후 n8n에서 더 많은 콘텐츠를 구독하도록 권장합니다.