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绿联NAS+Deepseek的新玩法:本地化部署与AI创新

5个月前 (03-12)Deepseek使用教程292

在AI技术加速落地的2025年,绿联NAS产品线也在进行全面AI化升级,无论是年初在2025 CES展上发布全球首款内置大型语言模型(LLM)的AI NAS iDX6011系列,还是近期推出了一系列基于绿联NAS的DeepSeek大模型应用教程,都在为用户传递了一个明确信号:绿联NAS 正在从传统的存储设备,慢慢变成个人、家庭、工作室的智能 AI 数据管家。

说到AI智能,就不得不提及近期爆火的DeepSeek,它凭借其极低的训练成本和开源特性,成为了当下最火的AI大模型之一。然而,随着用户量的激增,DeepSeek的服务器面临了巨大的压力,导致许多用户在使用时遭遇了服务器繁忙的问题,影响了使用体验。

为此,绿联官方发布了在绿联NAS上本地化部署DeepSeek-R1大语言模型的详细教程,有需要可以前往绿联B站官方账号查看详细视频。

早在2月初,绿联NAS就宣布支持Ollama大型语言模型框架的安装,为用户提供了一个强大的平台来承载和运行AI模型。这一举措标志着绿联NAS在AI应用领域的又一重要突破。

DeepSeek以极低算力成本实现高性能模型的特点(如FP8低比特训练、MoE架构优化),与绿联NAS的本地化AI处理需求高度契合。例如,用户通过教程可学习将DeepSeek开源模型部署在绿联NAS本地中,这样即使问一些隐私问题也不用担心,实属智能又安全。

不过这块也很考验硬件配置,绿联很贴心,为了用户有更好的使用体验,之后立马推出了第二期DeepSeek教程,通过用绿联NAS的Docker功能部署,调用硅基流动的DeepSeek 大模型api,再在网页端进行问答,整体体验就跟用 DeepSeek官方的一样,还不用担心不够智能、回答不够快,硬件配置不够高等问题了。

而且更重要的是,绿联NAS在结合 AI 方面的功能打磨和体验,其实在DeepSeek火起来之前,就已经比较完善和智能了,例如AI 相册功能,绿联云的AI相册功能并非简单的人脸识别,而是通过本地自学习AI模型和用户可自训练的设计,实现了与传统云相册或者手机相册的显著区分:

1、 目前所有AI训练均在设备本地完成,用户可一键关闭AI功能,规避数据外传泄露风险;

2、 敏感照片支持手动模糊或AI辅助模糊,用户拥有最终决策权,避免算法误判;

3、 用户可上传特定物品图片训练UGAI模型,生成专属分类标签(如“宠物玩具”“工作文档”),实现高度定制化的搜索体验;

4、 结合NLP语义理解,用户可通过自然语言(如“去年夏天在海边的合照”“老家门牌号数字”)快速定位图片,无需依赖精确关键词;

总结来说,典型使用场景有以下几种:

针对家庭用户:可使用自动备份手机照片(包括Livephotos),后台梳理好时间地点线、共享旅行回忆。

摄影爱好者:智能分类RAW文件、快速检索特定场景、清理重复素材。

小型工作室:本地化训练产品识别模型、管理客户资料、协作共享设计稿。

隐私敏感用户:保护证件信息、离线管理敏感数据。

不过从目前可查找的资料数据看,绿联NAS从底层硬件(英特尔酷睿Ultra处理器)到软件(UGOS Pro系统),再到AI模型(LLM、UGAI),绿联实现了全栈优化,而非简单的功能叠加,其对AI NAS的布局远不止于现有功能。

例如,通过集成大型语言模型(LLM),用户可直接以对话形式管理数据(如“找出所有未备份的重要文件并加密”),或是结合RAG技术(检索增强生成),快速提取合同关键信息,真正将技术运用于实际辅助法务决策,改变传统NAS的操作逻辑。

总体来说,绿联此次发布多个关于NAS本地化部署DeepSeek相关的教程,不仅教会用户如何“用AI”,更传递了一个核心理念:未来的NAS将趋向成为能理解需求、自主学习、主动服务的智能伙伴。其相册AI的差异化设计,以及AI NAS的产品生态蓝图,正重新定义行业的竞争维度——谁能在AI与隐私的平衡中提供更人性化的体验,谁就能赢得更多用户的青睐。

绿联NAS的探索和带领或许预示着:一个“存储即服务,数据有温度”的家庭存储智能新时代正在加速到来。



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