Смотреть урок

Дополнительные файлы из урока

Я показываю, как подключить LM Studio к n8n для генерации текста локальной моделью — своим бесплатным офлайн-аналогом облачного ChatGPT или DeepSeek. Разбираю пошагово: собираю workflow с ручным триггером, задаю тему через ноду Set, отправляю HTTP-запрос на локальный сервер LM Studio с моделью Gemma 4 и системным промптом «пиши только готовый текст». Показываю, как включить сервер во вкладке Developer в LM Studio и куда скопировать адрес для n8n. Уточняю, что связка работает только если n8n тоже установлен прямо на компьютере — на VPS или через Railway так не получится. Материал пригодится тем, кто хочет собирать сценарии без облачных нейросетей и дальше подключать генерацию картинок и монтаж через ffmpeg.

Оглавление с таймкодами:

0:00–0:56 Вступление: подключение LM Studio к n8n для генерации текста локальной моделью — офлайн-аналог облачного DeepSeek.
0:57–1:41 Собираю workflow: ручной триггер плюс нода Set с полем topic, куда вбивается тема для будущего текста.
1:41–3:23 Добавляю HTTP Request и объясняю выбор модели: Gemma 4 подходит, а Qwen 3.5 — нет, потому что показывает в ответе ход своих рассуждений вместо готового текста.
3:23–4:23 Загружаю модель в LM Studio и проверяю её в чате перед тем, как подключать к n8n.
4:23–6:52 Объясняю условие: n8n с локальными нейросетями работает только при установке на компьютер, не на VPS и не на Railway; называю свою конфигурацию — 8 ГБ видеопамяти и 64 ГБ оперативной памяти; включаю сервер во вкладке Developer в LM Studio.
6:52–9:49 Настраиваю HTTP Request в n8n: метод POST, вставляю адрес локального сервера, указываю модель Gemma 4 и вписываю системный и пользовательский промпт для генерации текста.
9:49–11:50 Добавляю финальную ноду Set, чтобы вывести чистый текст без служебных полей, запускаю workflow и показываю готовый результат — текст истории на русском языке.

Топ-инсайты:

Для локальной генерации текста в n8n используется связка LM Studio (локальный сервер с открытой моделью) и нода HTTP Request вместо облачных ChatGPT или DeepSeek.

Модель Qwen 3.5 не годится для готового текста, потому что показывает в ответе весь ход рассуждений вместо чистого результата — для этого лучше подходит Gemma 4.

n8n сможет обращаться к локальной нейросети, только если сам n8n тоже установлен прямо на компьютере — на VPS или Railway такая связка не работает.

Автор указывает свою рабочую конфигурацию: 8 ГБ видеопамяти и 64 ГБ оперативной памяти достаточно для запуска локальных моделей вроде Gemma 4.

Сервер LM Studio включается во вкладке…