摘要：在之前，网上特别火的NAS部署AI教程真的是满天飞，但是我一直没有部署，一是因为部署太过于麻烦，二是我觉得这些体验真的不太好，和手机APP以及网页端体验差别太远了！

大家好，我是加勒比考斯，再次来给大家分享NAS知识！

在之前，网上特别火的NAS部署AI教程真的是满天飞，但是我一直没有部署，一是因为部署太过于麻烦，二是我觉得这些体验真的不太好，和手机APP以及网页端体验差别太远了！

但是，前几天绿联NAS新上架了一个AI Plugins应用，安装打开就能体验，无论是快速换不同模型，还是多个智能体如（AI女友、助理、画家、老师）部署，亦或是其他的API调用、联网搜索进行文生图、文生视频等，竟然都还不错。所以我觉得可以和大家来聊聊。

我用来搭建AI Plugins应用的NAS是绿联DXP4800 Plus，绿联DXP4800Plus采用了英特尔奔腾8505处理器，拥有6个盘位（分别是4个SATA+2个NVMe SSD），拥有1个万兆+1个2.5G网口。奔腾8505这个处理器性能非常强，其处理性能是赛扬N5105的4倍，显卡性能也是2倍还多，无论是搭建虚拟机，多个Docker都是十分轻松的事情，家用NAS性能到了这个程度，已经是天花板了！

另外值得一提的是，绿联DXP4800Plus的2个NVMe SSD插槽均是PCIe4.0的，这意味，它都可以当做半个全闪NAS来用了，要知道全闪的DXP480T Plus也是4个SSD盘位。

此外绿联DXP4800Plus还提供了HDMI接口，以及5个USB接口，还有一个SD卡接口，硬件功能上基本上全部齐全了！你想要万兆网口、10Gbps USB接口、HDMI接口、SD卡接口，能想到的都安排上了。

打开绿联NAS的应用中心，直接安装AI Plugins，然后打开即可。

AI Plugins内置了Open WebUI、Ollama和IPEX-LLM三大核心组件，可完全本地化操作，不需要任何专业技术知识，小白打开就能轻松上手。

很多小白可能不清楚这三个组件，我分别给大家介绍一下：

Open WebUI：这是一个开源、可扩展且用户友好的自托管 AI 平台，专为完全离线运行设计，支持多种大语言模型（LLM）和功能扩展。它集成 OpenAI API、Ollama 模型及多种国产模型（如 DeepSeek、Qwen、讯飞星火等），支持快速切换和多模型管理，而且注意，它支持 GPU 加速。

Ollama：这是一个开源的、轻量化、跨平台和高扩展性的大语言模型（LLM）框架，旨在简化本地部署和运行大型语言模型的流程，通过将模型权重、配置和数据打包为 Modelfile，支持用户通过简单的命令行操作（如 ollama run）快速部署模型，例如运行 Gemma 2B 模型仅需一条命令就行。

IPEX-LLM：这个是英特尔推出的开源大语言模型（LLM）加速库，专为优化在 Intel 硬件（包括 CPU、GPU、NPU 等）上的推理和训练性能设计。放在绿联NAS上面主要是为了调用GPU参与AI运算。

请注意，绿联AI Plugins应用是采用GPU加速的，之前的Open WebUI容器则是使用纯CPU计算，所以绿联AI Plugins的推理速度至少比之前提升3-5倍。

但是更好的体验，意味着也对型号有要求。绿联AI Plugins仅支持DXP4800 Plus、DXP6800 Plus、DXP6800 Pro、DXP8800、DXP8800 Plus、DXP8800 Pro、DXP480T Plus型号。

进去绿联AI Plugins之后，需要填写登录用户的名称、邮箱及密码，点击“创建管理员账号”完成创建流程。

AI Plugins 内置了deepseek-r1:1.5b模型，我们也可以根据自己的需求下载新的其它模型。官方建议用户根据绿联私有云设备的内存大小来决定使用哪个版本，以确保模型能正常运行。

● 8GB 内存：使用 2B 或更小的模型。

● 16GB 内存：使用 8B 或更小的模型。

● 32GB 内存：使用 14B 或更小的模型。

另外推荐使用的热度模型和下载命令也可以供大家参考：

Deepseek-r1：有 7b、8b、14b 三个版本，下载命令格式为 deepseek-r1:版本（如 deepseek-r1:7b）。

Qwen2.5：包含 0.5b、1.5b、3b、7b 四个版本，下载命令为 qwen2.5:版本（如 qwen2.5:3b）。

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

Gemma2：有 9b、2b 版本，下载命令为 gemma2:版本（如 gemma2:9b）。

Phi3：3.8b 版本，下载命令为 phi3:3.8b。

Phi4：14b 版本，下载命令为 phi4:14b。

绿联AI Plugins 下载模型速度非常快，一小会就下载好了。当然模型并不只有以上推荐的模型，由于AI Plugins内置了Ollama应用，因此我们可以直接在ollama官网上（https://ollama.com/search）查看自己模型并且自己下载即可，还是按照上面的下载方式。

本次的配置主要讲述工作空间里面的模型（智能体）、知识库、提示词、工具等的部署方法，其中该模型与咱们之前说的Model不一样，它更偏向某个身份预设的虚拟人物，比如AI助理，AI女友，AI画家，AI老师等等。

首先，咱们直接进入OpenWebUI社区，点击“发现更多模型”即可进入，该社区是围绕 OpenWebUI 项目形成的开源社区，OpenWebUI 是一个开源的、用户友好的 Web 界面，专为大型语言模型设计。

在这个社区里面，我们可以发现、下载和定制各种 ModelFiles。这些 ModelFiles 能够为与 Ollama 的聊天互动带来更多可能，比如用户可以创建和添加角色 / 代理，自定义聊天元素，以满足不同的聊天需求，如模拟特定人物、提供专业领域知识解答等。

可以看到OpenWebUI社区提供了2种模型安装方式，一种是直接输入绿联NAS本地部署的AI Plugins地址，就可以自动将Agent导入到NAS本地运行。第二种方式就是直接下载JSON格式文件，然后再将文件导入到工作空间的模型里面。无论是导入还是下载都需要注册Open WebUI账号。

需要注意的是，导入的时候要选择使用的基础模型是哪个，这里我们可以选择自带的deepseek-r1:1.5b，但是如果内存足够的话，建议还是选择8B以上。

以上是我使用的一些模型，同样如果要添加一些提示词以及工具也是如此。注意是在OpenWebUI社区最上面的选择栏里面选择“提示”或者“工具”。

可以看到我使用Deepseek-r1:8b模型生成一个故事，用时1分钟，给我讲述一个老长的故事，故事完整且有趣味，细节表现是不错的。

同时我也体验了AI女友Sarah，同样是使用的Deepseek-r1:8b模型，回答的煞有其事的感觉，就是略微有点慢，也可以换回Deepseek-r1:1.5b模型，这样子速度会快很多。

左下角打开，可以看到拥有非常多的选项，AI Plugins 不仅支持调用本地运行的 Ollama，还能通过 API 连接外部模型。若要使用这一功能，用户仅需在 “设置 - 外部连接” 中，填入API的BASEURL以及API KEY，就能轻松调用各类不同模型。

此外还可以再图像里面设置图像生成引擎，默认的是OpenAI，这里也是需要OpenAI的API的，这个需要到OpenAI官网去生成，只要有账号就可以生成。

随着绿联AI Plugins的到来，相信绿联NAS将会变得越来越好用。最后再次推荐绿联的几款值得购买的NAS。而且一定要注意，目前在各个平台上购买绿联NAS可以使用15%的国补，叠加下来价格更低！！！

1、绿联DXP4800 Plus

4+2盘位设定，奔腾8505的处理性能是赛扬N5105的4倍，显卡性能也是极其流弊，家用NAS性能到了这个程度，已经是天花板了！而且还配置了1个万兆网口+1个2.5G网口，HDMI接口，SD卡槽。真的给满了！

2、绿联DXP4800

同样是4+2盘位设定，N100处理器（4核心4线程全小核），性能也是十分强大， 远比之前N5105强大太多，而且是双2.5G网口！还提供了2个NVMe SSD盘位，还给了SD卡槽。主要这个是性价比款，价格实惠。

此外，如果追求极致静音以及高速读写功能，那么还可以考虑全闪NAS，DXP480TPlus。

如果只是新手入门用户，对容量要求不高，那么可以考虑2盘位的DXP2800。

如果对容量需求较高，那么就可以考虑6盘位的DXP6800 Plus，绝对够用。

如果即对容量有要求，也对性能有要求，那么也可以看看DXP6800 Pro，堪称完美的选择。

如果你是企业级用户，拥有一个小型办公室，或者你是网红、视频博主、剪辑师、设计师、摄影、拍摄等职业，那么8盘位的设备你就可以看看了！以下DXP8800、DXP8800Plus、DXP8800Pro三款性能从低到高，哪怕最低的DXP8800采用的1215U处理器性能依然也是其他NAS的天花板！可以放开选啦！

来源：加勒比考斯