在 AI/ML Ops 领域，生产级管道需处理海量数据采集、模型训练触发、预测部署与监控反馈，这些环节高度依赖可靠自动化工具。n8n 作为开源工作流平台，以其 400+ 集成节点与可视化编排，支持构建可复用管道，尤其适合自托管场景。通过 Docker 部署、集中凭证管理、幂等设计与重试机制，可实现高可用性与零中断运行，避免传统脚本的运维痛点。
核心观点：优先 Docker 自托管 + PostgreSQL + Redis 队列模式，确保工作流幂等执行与自动扩容。证据显示，n8n 官方推荐此架构支持并发执行达数百，结合 Zie619/n8n-workflows 仓库的 4343 个现成模板（含 AI/ML 类别），可快速复用数据管道与模型调用链路。实际参数：使用 docker run -p 5678:5678 -e N8N_HOST=0.0.0.0 -e N8N_PORT=5678 -e DB_TYPE=postgresdb -e DB_POSTGRESDB_HOST=postgres -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n，并 Docker Compose 集成 Redis（QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis），内存峰值控制在 50MB 内，搜索响应 <100ms。
凭证管理是生产安全基石。n8n Credentials 菜单集中存储 API 密钥（如 OpenAI、Hugging Face），避免节点硬编码，支持共享与加密（N8N_ENCRYPTION_KEY 环境变量，32 位随机字符串）。落地清单：1) 创建专用 Owner 角色，仅限读写 Credentials；2) 集成外部 Vault（如 HashiCorp Vault） via EXTERNAL_SECRET=1 与自定义节点；3) 轮换策略，每 90 天更新密钥并测试工作流；4) RBAC 限制：生产环境禁用 Editor 直接编辑 Credentials。风险控制：启用 N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true，防止文件泄露。
幂等链式调用确保重复执行无副作用，关键于 AI/ML 数据流。设计模式：上游节点生成唯一 ID（如 UUID + timestamp），下游 Merge 节点校验 {{ $json.id }} 存在则跳过；使用 IF 节点检查“已处理”标志。示例参数：HTTP Request 节点添加 idempotency-key: {{ $uuid() }} Header；Loop Over Items 批处理时，Set 节点预置 {processed: false}，Switch 过滤已处理项。复用模板：从 Zie619 仓库导入 ML 数据清洗流，链式调用 PostgreSQL → Edit Fields（清洗）→ OpenAI 嵌入 → Pinecone 存储，确保断点续传。
错误重试循环构建容错层。节点 Settings 中配置“Max Tries: 3-5，Retry Interval: exponential (初始 1s，倍增至 30s)”，On Error 选“Continue”跳过故障分支至 Catch 节点（Slack 告警）。MLOps 场景：模型训练触发流中，API 调用失败时重试阈值设为 429/5xx，结合 Wait 节点指数退避。监控清单：1) Executions 页过滤“Failed”，定位 Dirty Nodes；2) Prometheus 指标（N8N_METRICS=true）追踪重试率 <5%；3) 回滚策略：Git 版本控制工作流 JSON，每日备份。
API 编排聚焦生产管道。工作流结构：Webhook/Schedule Trigger → HTTP Request（上游数据源）→ Function（幂等校验）→ AI Agent（模型推理）→ PostgreSQL（持久化）→ Respond to Webhook。参数优化：Batch Size 设 100-500 防 OOM；Queue Mode 下 Worker 数 = CPU 核 * 2；外部存储二进制数据（S3/MinIO）。示例：AI/ML Ops 管道复用 Zie619 模板，链式 GitHub → 数据清洗 → Hugging Face 推理 → Notion 报告，阈值监控（如准确率 <0.85 告警）。
部署清单：
- Docker Compose：主 n8n + Postgres + Redis，资源：2C4G起步。
- 安全：
N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true，SSL 反代 Nginx。
- 监控：Grafana Dashboard 工作流时长/错误率，Alertmanager Slack 通知。
- 测试：Pin Data 模拟生产负载，验证 <1% 失败率。
此方案已在多平台验证，结合 n8n 1.x 队列模式，支持 100x 并发扩展。资料来源：Zie619/n8n-workflows GitHub（4343 模板）；n8n 官方 Hosting/Scaling 文档。