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整理了一个NAS小专栏，有兴趣的工友可以关注一下 👉 《NAS邪修》
在《『NAS』不止娱乐，NAS也有生产力，在绿联部署AI工作流工具-n8n》里讲解了如何在绿联NAS里部署 n8n，但如果没有 AI 能力加入，n8n 就只是一个木头。
现在的 AI 服务虽然不贵，但对于一些小任务，或者在学习阶段的工友来说，在本地运行大模型肯定更有性价比的，毕竟可以随便用嘛。
本文就讲讲在绿联NAS里如何使用 Docker 部署一个 DeepSeek，并接入到 n8n 中。
我用的设备是「绿联DXP4800Plus」，插了2条固态硬盘，Docker 就装在固态硬盘的存储池里。内存是设备自带的 16G，没有外加内存条。
在动手安装 DeepSeek 之前，需要了解几个东西。
- AI 大模型
- ollama
- n8n
AI 大模型好理解，2026年了，能刷到本文的人应该多少知道什么是大模型。AI 大模型就是用海量数据训练出来的、能理解和生成文字、图像等多种内容，还能胜任聊天、写代码、生成图片和视频等不同任务的智能模型。
Ollama 是一款能让你在自己电脑上轻松安装、运行和管理各类 AI 大模型的轻量级工具。我们可以用 Ollama 下载 DeepSeek，并提供给 n8n 使用。
n8n 是一款能让你用拖拽方式连接各类应用、服务和 AI 工具，实现自动化任务流程的无代码 / 低代码工具。
在动手安装之前我再啰嗦两句。我个人是建议在 NAS 上安装 n8n 帮我定时定候工作的，比如我在「雷猴世界」这个号发布的一些游戏资讯就是靠 n8n 实现的，根据我的要求去判断哪些内容值得发布。
但我不建议在 NAS 上运行参数量大的模型，一来 NAS 不一定跑得起来，二来影响 NAS 的传统工作（备份照片、下载片子等功能）。
巨大的模型还是租服务商吧，起码出了问题可以骂客服嘛（🐶狗头保命）
安装 Ollama
打开 Docker，没有的话就去应用中心下载。
切换到“镜像”页面，搜索 ollama，下载红框那个 ollama/ollama。
这个镜像有点大，下载速度比较慢，慢慢等吧。
下载成功后，切换到“本地镜像”，点击 ollama/ollama 这项的加号。
创建容器，勾选“自动重启”。其他选项可以不改，但要继续往下拉，看看 Ollama 这个容器使用了哪个端口（可以自己改端口）。
运行成功后，在“容器”面板选中 ollama，切换到“终端”面板。
输入 ollama list，如果出现 NAME ID SIZE MODIFIED 这几个单词证明运行成功。
这个命令的意思是查看当前 Ollama 里下载了哪些大模型。它返回的结果其实是一个表格，刚刚看到的那几个单词是表头。
如果你第一次安装 Ollama，输入 ollama list 是看不到任何模型的。
下载 DeepSeek
接着打开 Ollama 官网 👉 ollama.com/search
点击 Models 跳转到搜索模型页。
搜索“DeepSeek”，我这次要下载的是 deepseek-r1。
你也可以在 Models 里看看其他模型。
在 deepseek-r1 的搜索结果页面里可以看到用 Ollama 下载模型的命令，以及各种参数规模的模型。
本文使用的是 1.5b 这个规模量的 DeepSeek，再大规模的模型我的 NAS 跑不动。
在 Docker 的“容器 - 终端”面板，输入下面这句命令就可以下载并运行 1.5b 的 DeepSeek 大模型。
ollama run deepseek-r1:1.5b
如果你只想下载模型，不想运行它，可以将 run 改为 pull。
ollama pull deepseek-r1:1.5b
想了解 Ollama 还有哪些命令可以用，在终端输入 ollama --help 就能看到了。
n8n 接入 Ollama
本文不讲 n8n 如何使用，只介绍在绿联 NAS 上如何用 n8n 接入 Ollama，并使用 DeepSeek 模型。
想了解 n8n 怎么玩出花样，欢迎关注 《n8n修炼手册》👏
在浏览器输入你在 NAS 部署的 n8n 地址，创建一个工作流。
点击画布中间的加号，或者按下键盘的 Tab 键。搜索“AI”，然后选择“AI Agent”。
点击“AI Agent”后会弹出这个弹窗，先关掉它。
关掉弹窗后会回到画布界面，此时就看到一个聊天机器人的工作流，我们点击“Chat Model”的这个加号。
然后搜索 ollama。
点击“Credential to connect with”项的“Create new credential”。
在“Base URL”里输入你部署好的 Ollama 的地址（NAS的IP + 部署好的 ollama 的端口）。
在“Model”项选择刚刚在 Ollama 下载好的 deepseek-r1:1.5b 这个模型。
然后关掉这个弹窗。
关掉弹窗后回到工作流画布面板就能看到“AI Agent”这个节点的“Chat Model”连上了 Ollama。
然后把鼠标移动到“When chat message received”这个节点上，就会在旁边出现一个“Open chat”按钮。点击这个按钮会在页面下方出现一个聊天窗口
在“Chat”面板输入点内容，就可以在控制台看到这个工作流的各个节点的工作过程。
走到这步算是完成本文的任务了。本文这个案例并不是一个完整的工作流，甚至可以说这个工作流是没什么用的。
但我们已经知道怎么在 n8n 接入本地模型了，想用 n8n 实现一些自动化任务，可以关注我新开的坑👉 《n8n修炼手册》👏
以上就是本文的全部内容啦，想了解更多NAS玩法可以关注《NAS邪修》
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