
Auf Windows zunächst Docker Engine starten (z.B. Docker Desktop). Öffne .env.example und folge der Anleitung.
Wenn eine NVIDIA GPU im lokalen System verbaut ist (empfohlen):
docker compose up -d
docker exec ollama ollama pull mistral:7b
Sonst muss Ollama auf CPU laufen (schlecht)
Es wird ein HF Account sowie ein HF User Token benötigt um die HF Transformer Modelle nutzen zu können (mehr dazu in .env.example).
Model Nutzungsbedingungen akzeptieren um Zugriff zu erlangen:
https://hf.co/pyannote/speaker-diarization-community-1
n8n Umgebung ist erreichbar über localhost an Port 5678:
http://localhost:5678/
Account erstellen und Workflow importieren
10 commits
Python
72.9%
Shell
18.5%
Dockerfile
8.6%

Auf Windows zunächst Docker Engine starten (z.B. Docker Desktop). Öffne .env.example und folge der Anleitung.
Wenn eine NVIDIA GPU im lokalen System verbaut ist (empfohlen):
docker compose up -d
docker exec ollama ollama pull mistral:7b
Sonst muss Ollama auf CPU laufen (schlecht)
Es wird ein HF Account sowie ein HF User Token benötigt um die HF Transformer Modelle nutzen zu können (mehr dazu in .env.example).
Model Nutzungsbedingungen akzeptieren um Zugriff zu erlangen:
https://hf.co/pyannote/speaker-diarization-community-1
n8n Umgebung ist erreichbar über localhost an Port 5678:
http://localhost:5678/
Account erstellen und Workflow importieren
10 commits
Python
72.9%
Shell
18.5%
Dockerfile
8.6%