【老鼠微硬评】折腾廉价小 Nas（完结）

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我折腾的经历就是：我对这些设备的性能需求永远都是不够用的。

  • 最开始小米路由器mini 联发科MT7620A+128MB：结果下个迅雷都经常内存和CPU打满
  • 换小米路由器3G MT7628 + 256MB ：迅雷倒是扛得住了，但是魔法上网来了，CPU的性能在加密解密魔法流量上最多也就能够300Mbps稳定。
  • 换斐讯N1 Amlogic S905 Cortex-A53 + 2G：日常其实也够了，但是毕竟ARM处理器嘛，后面有4K流式解码转码需求
  • 换小主机 J4125 + 8G：ALL IN ONE网络服务倒是也够了，可惜AI时代来了，想在里面跑AI模型做图片视频AI搜索，AI知识库，性能又不够了……
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……电脑说它需要两张5090作为左膀右臂

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我目前是打算走纯CPU内存流派（类似AMD Ryzen AI MAX+ 和 iMac，直接搞出128G统一内存）或者垃圾佬的外接V100柜，（相对）低性能处理器+超大内(显)存的组合，
毕竟NAS中的图片AI处理和文档总结整理，对时间并不是很敏感，能跑更重要，
这种组合跑起来300B级别的模型，能提供个二十左右 token/s的速度。成本控制在几千块（V100柜方案估计3000内都可以）

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折腾一圈儿，我又回去了

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折腾好的相册和书库。

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踩坑，札记

  • Immich 的机器学习如果不限制内存，在小内存设备中有可能内存占用过高导致设备重启；如果限制内存，如果上限低于 3GB，有可能导致智能搜索时内存不足而无法得出结果。
  • 电子书库看起来很帅，但整理时丛书比较难以处理。比如四大名著合订本，这个书籍数据就难以获取。还有一些分卷出版的图书，但是我们下载的电子版是大合集，很方便阅读，但不好填充元数据
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求问，你画流程图的软件是哪个？记得你以前有说过，我没记住 :joy_cat: :folded_hands:

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Excalidraw，推荐使用 Obsidian 中的插件版，有一些细节优化

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好的，谢谢！（笔芯