大家好,我是加勒比考斯,再次來給大家分享NAS知識!

前言

在之前,網(wǎng)上特別火的NAS部署AI教程真的是滿天飛,但是我一直沒有部署,一是因為部署太過于麻煩,二是我覺得這些體驗真的不太好,和手機APP以及網(wǎng)頁端體驗差別太遠了!

但是,前幾天綠聯(lián)NAS新上架了一個AI Plugins應(yīng)用,安裝打開就能體驗,無論是快速換不同模型,還是多個智能體如(AI女友、助理、畫家、老師)部署,亦或是其他的API調(diào)用、聯(lián)網(wǎng)搜索進行文生圖、文生視頻等,竟然都還不錯。所以我覺得可以和大家來聊聊。

正文

我用來搭建AI Plugins應(yīng)用的NAS是綠聯(lián)DXP4800 Plus,綠聯(lián)DXP4800Plus采用了英特爾奔騰8505處理器,擁有6個盤位(分別是4個SATA+2個NVMe SSD),擁有1個萬兆+1個2.5G網(wǎng)口。奔騰8505這個處理器性能非常強,其處理性能是賽揚N5105的4倍,顯卡性能也是2倍還多,無論是搭建虛擬機,多個Docker都是十分輕松的事情,家用NAS性能到了這個程度,已經(jīng)是天花板了!

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另外值得一提的是,綠聯(lián)DXP4800Plus的2個NVMe SSD插槽均是PCIe4.0的,這意味,它都可以當(dāng)做半個全閃NAS來用了,要知道全閃的DXP480T Plus也是4個SSD盤位。

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此外綠聯(lián)DXP4800Plus還提供了HDMI接口,以及5個USB接口,還有一個SD卡接口,硬件功能上基本上全部齊全了!你想要萬兆網(wǎng)口、10Gbps USB接口、HDMI接口、SD卡接口,能想到的都安排上了。

一、安裝AI Plugins

打開綠聯(lián)NAS的應(yīng)用中心,直接安裝AI Plugins,然后打開即可。

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AI Plugins內(nèi)置了Open WebUI、Ollama和IPEX-LLM三大核心組件,可完全本地化操作,不需要任何專業(yè)技術(shù)知識,小白打開就能輕松上手。

很多小白可能不清楚這三個組件,我分別給大家介紹一下:

Open WebUI:這是一個開源、可擴展且用戶友好的自托管 AI 平臺,專為完全離線運行設(shè)計,支持多種大語言模型(LLM)和功能擴展。它集成 OpenAI API、Ollama 模型及多種國產(chǎn)模型(如 DeepSeek、Qwen、訊飛星火等),支持快速切換和多模型管理,而且注意,它支持 GPU 加速。

Ollama:這是一個開源的、輕量化、跨平臺和高擴展性的大語言模型(LLM)框架,旨在簡化本地部署和運行大型語言模型的流程,通過將模型權(quán)重、配置和數(shù)據(jù)打包為 Modelfile,支持用戶通過簡單的命令行操作(如 ollama run)快速部署模型,例如運行 Gemma 2B 模型僅需一條命令就行。

IPEX-LLM:這個是英特爾推出的開源大語言模型(LLM)加速庫,專為優(yōu)化在 Intel 硬件(包括 CPU、GPU、NPU 等)上的推理和訓(xùn)練性能設(shè)計。放在綠聯(lián)NAS上面主要是為了調(diào)用GPU參與AI運算。

請注意,綠聯(lián)AI Plugins應(yīng)用是采用GPU加速的,之前的Open WebUI容器則是使用純CPU計算,所以綠聯(lián)AI Plugins的推理速度至少比之前提升3-5倍。

但是更好的體驗,意味著也對型號有要求。綠聯(lián)AI Plugins僅支持DXP4800 Plus、DXP6800 Plus、DXP6800 Pro、DXP8800、DXP8800 Plus、DXP8800 Pro、DXP480T Plus型號。

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進去綠聯(lián)AI Plugins之后,需要填寫登錄用戶的名稱、郵箱及密碼,點擊“創(chuàng)建管理員賬號”完成創(chuàng)建流程。

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AI Plugins 內(nèi)置了deepseek-r1:1.5b模型,我們也可以根據(jù)自己的需求下載新的其它模型。官方建議用戶根據(jù)綠聯(lián)私有云設(shè)備的內(nèi)存大小來決定使用哪個版本,以確保模型能正常運行。

●8GB 內(nèi)存:使用 2B 或更小的模型。

●16GB 內(nèi)存:使用 8B 或更小的模型。

●32GB 內(nèi)存:使用 14B 或更小的模型。

另外推薦使用的熱度模型和下載命令也可以供大家參考:

Deepseek-r1:有 7b、8b、14b 三個版本,下載命令格式為 deepseek-r1:版本(如 deepseek-r1:7b)。

Qwen2.5:包含 0.5b、1.5b、3b、7b 四個版本,下載命令為 qwen2.5:版本(如 qwen2.5:3b)。

Llama3.2:有3b、1b 版本,下載命令是 llama3.2:版本(如 llama3.2:1b)。

Gemma2:有 9b、2b 版本,下載命令為 gemma2:版本(如 gemma2:9b)。

Phi3:3.8b 版本,下載命令為 phi3:3.8b。

Phi4:14b 版本,下載命令為 phi4:14b。

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綠聯(lián)AI Plugins 下載模型速度非??欤恍拖螺d好了。當(dāng)然模型并不只有以上推薦的模型,由于AI Plugins內(nèi)置了Ollama應(yīng)用,因此我們可以直接在ollama官網(wǎng)上(https://ollama.com/search)查看自己模型并且自己下載即可,還是按照上面的下載方式。

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二、AI Plugins配置

本次的配置主要講述工作空間里面的模型(智能體)、知識庫、提示詞、工具等的部署方法,其中該模型與咱們之前說的Model不一樣,它更偏向某個身份預(yù)設(shè)的虛擬人物,比如AI助理,AI女友,AI畫家,AI老師等等。

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首先,咱們直接進入OpenWebUI社區(qū),點擊“發(fā)現(xiàn)更多模型”即可進入,該社區(qū)是圍繞 OpenWebUI 項目形成的開源社區(qū),OpenWebUI 是一個開源的、用戶友好的 Web 界面,專為大型語言模型設(shè)計。

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在這個社區(qū)里面,我們可以發(fā)現(xiàn)、下載和定制各種 ModelFiles。這些 ModelFiles 能夠為與 Ollama 的聊天互動帶來更多可能,比如用戶可以創(chuàng)建和添加角色 / 代理,自定義聊天元素,以滿足不同的聊天需求,如模擬特定人物、提供專業(yè)領(lǐng)域知識解答等。

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可以看到OpenWebUI社區(qū)提供了2種模型安裝方式,一種是直接輸入綠聯(lián)NAS本地部署的AI Plugins地址,就可以自動將Agent導(dǎo)入到NAS本地運行。第二種方式就是直接下載JSON格式文件,然后再將文件導(dǎo)入到工作空間的模型里面。無論是導(dǎo)入還是下載都需要注冊O(shè)pen WebUI賬號。

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需要注意的是,導(dǎo)入的時候要選擇使用的基礎(chǔ)模型是哪個,這里我們可以選擇自帶的deepseek-r1:1.5b,但是如果內(nèi)存足夠的話,建議還是選擇8B以上。

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以上是我使用的一些模型,同樣如果要添加一些提示詞以及工具也是如此。注意是在OpenWebUI社區(qū)最上面的選擇欄里面選擇“提示”或者“工具”。

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三、AI對話體驗

可以看到我使用Deepseek-r1:8b模型生成一個故事,用時1分鐘,給我講述一個老長的故事,故事完整且有趣味,細節(jié)表現(xiàn)是不錯的。

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同時我也體驗了AI女友Sarah,同樣是使用的Deepseek-r1:8b模型,回答的煞有其事的感覺,就是略微有點慢,也可以換回Deepseek-r1:1.5b模型,這樣子速度會快很多。

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四、其他設(shè)置

左下角打開,可以看到擁有非常多的選項,AI Plugins 不僅支持調(diào)用本地運行的 Ollama,還能通過 API 連接外部模型。若要使用這一功能,用戶僅需在 “設(shè)置 - 外部連接” 中,填入API的BASEURL以及API KEY,就能輕松調(diào)用各類不同模型。

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此外還可以再圖像里面設(shè)置圖像生成引擎,默認的是OpenAI,這里也是需要OpenAI的API的,這個需要到OpenAI官網(wǎng)去生成,只要有賬號就可以生成。

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結(jié)尾

隨著綠聯(lián)AI Plugins的到來,相信綠聯(lián)NAS將會變得越來越好用。最后再次推薦綠聯(lián)的幾款值得購買的NAS。而且一定要注意,目前在各個平臺上購買綠聯(lián)NAS可以使用15%的國補,疊加下來價格更低?。?!

1、綠聯(lián)DXP4800 Plus

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4+2盤位設(shè)定,奔騰8505的處理性能是賽揚N5105的4倍,顯卡性能也是極其流弊,家用NAS性能到了這個程度,已經(jīng)是天花板了!而且還配置了1個萬兆網(wǎng)口+1個2.5G網(wǎng)口,HDMI接口,SD卡槽。真的給滿了!

2、綠聯(lián)DXP4800

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同樣是4+2盤位設(shè)定,N100處理器(4核心4線程全小核),性能也是十分強大, 遠比之前N5105強大太多,而且是雙2.5G網(wǎng)口!還提供了2個NVMe SSD盤位,還給了SD卡槽。主要這個是性價比款,價格實惠。

此外,如果追求極致靜音以及高速讀寫功能,那么還可以考慮全閃NAS,DXP480TPlus。

如果只是新手入門用戶,對容量要求不高,那么可以考慮2盤位的DXP2800。

如果對容量需求較高,那么就可以考慮6盤位的DXP6800 Plus,絕對夠用。

如果即對容量有要求,也對性能有要求,那么也可以看看DXP6800 Pro,堪稱完美的選擇。

如果你是企業(yè)級用戶,擁有一個小型辦公室,或者你是網(wǎng)紅、視頻博主、剪輯師、設(shè)計師、攝影、拍攝等職業(yè),那么8盤位的設(shè)備你就可以看看了!以下DXP8800、DXP8800Plus、DXP8800Pro三款性能從低到高,哪怕最低的DXP8800采用的1215U處理器性能依然也是其他NAS的天花板!可以放開選啦!