n8n과 Ollama Docker Compose 연동하기

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n8n과 Ollama Docker Compose 연동하기

1. 개요

• n8n은 워크플로우 자동화를 위한 강력한 도구이다.
• Ollama는 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 솔루션이다.
• 이 글에서는 Docker Compose를 사용하여 n8n과 Ollama를 함께 연동하는 방법을 다룬다.
• localhost 네트워크 통신 문제 해결부터 모델 다운로드 방법까지 상세하게 설명하는 것이 목적이다.

2. Docker Compose 파일 작성

2-1. 기존 docker run 명령어 분석

• 기존 docker run 명령어는 다음과 같았다.

  docker run -d -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n

• 이 명령어는 n8n 컨테이너를 구동하며, -v 옵션을 통해 n8n_data라는 이름의 볼륨을 사용해 데이터를 영구적으로 저장하는 역할을 한다.

2-2. docker-compose.yml 파일 작성

• n8n과 Ollama가 서로 통신할 수 있도록 같은 네트워크에 배치하는 것이 핵심이다.
• 아래는 n8n과 Ollama를 연동하기 위한 docker-compose.yml 파일의 예시이다.

version: "3.8"

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    restart: always
    container_name: n8n
    ports:
      - "5678:5678"
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    networks:
      - n8n_ollama_net

  ollama:
    image: ollama/ollama
    restart: always
    container_name: ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    networks:
      - n8n_ollama_net
    environment:
      - OLLAMA_HOST=0.0.0.0

networks:
  n8n_ollama_net:
    driver: bridge

volumes:
  n8n_data:

• networks 섹션은 n8n_ollama_net이라는 커스텀 네트워크를 정의하는 부분이다.
• 각 서비스(n8n과 ollama)는 이 네트워크에 연결되어 서로의 컨테이너 이름을 통해 통신할 수 있다.
• ollama 서비스에 설정된 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 환경 변수는 컨테이너 외부에서의 접속을 허용하는 역할이다.

3. Docker Compose 실행 및 Ollama 모델 다운로드

1. Docker Compose 실행

• 작성된 docker-compose.yml 파일이 있는 디렉토리에서 다음 명령어를 실행하면 n8n과 Ollama 컨테이너가 동시에 구동된다.

docker-compose up -d

# 최신 Docker 버전에서 권장되는 방식
docker compose up -d

• -d 옵션은 컨테이너를 백그라운드에서 실행하도록 한다.

2. Ollama 모델 다운로드

• docker-compose로 Ollama가 실행 중인 상태에서 모델을 다운로드하려면, docker exec 명령어를 사용해야 한다.
• 이 명령어는 실행 중인 컨테이너에 직접 명령을 전달하는 역할을 한다.

docker exec -it ollama ollama pull llama3

• ollama는 컨테이너 이름이다.
• ollama pull llama3는 컨테이너 내부에서 실행할 실제 명령이다(예: llama3 모델 설치).

4. n8n 워크플로우 구성

• n8n UI에 접속하여 새로운 워크플로우를 만든다.
• Ollama Chat Model 노드를 추가하고, 다음과 같이 설정한다.
  1. Credentials: http://ollama:11434
  2. Model: 다운로드한 모델의 이름을 입력한다. (예: llama3)
  3. Prompt: LLM에게 전달할 프롬프트를 작성한다.

5. 결론

• docker-compose를 사용하여 n8n과 Ollama를 함께 구동하는 것은 로컬 LLM 워크플로우를 구축하는 가장 효율적인 방법 중 하나이다.
• 컨테이너 간의 네트워크 문제를 해결하고, docker exec를 통해 컨테이너 내부에서 모델을 관리하는 방법을 익히는 것이 중요하다.
• 이 방식을 통해 안정적인 환경에서 다양한 LLM 모델을 n8n 워크플로우에 활용할 수 있다.

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