哈喽小伙伴们好，我是Stark-C~
我记得之前我分享了一次在我的华硕AS6704T NAS上玩本地大模型Ollama的时候虽说部署成功，但是因为NAS的性能毕竟有限，最后的体验可以说是非常的难受，最主要的是NAS跑起来也是非常的吃力，处理器几乎一直满载运行，温度也是迅速飙升，大有爆炸之势...
如是我看到了桌前的极空间Z423旗舰版，搭载了AMD 锐龙7 5825U处理器，8核16线程，最高频率可达4.5Ghz；内置AMD Radeon Graphics（VEGA 7）核显，2.0GHz核显主频，8个执行单元，且还标配了32GB的内存，整体配置都达到了性能主机的标准，可以说是目前家用旗舰NAS的天花板。
然后我在想，如果在极空间Z423旗舰版跑Ollama大模型，效果是不是会好一些呢（换句话说，炸起来的样子会不会更帅些？）。
反正都是折腾，先盘起来再说！
部署和之前的部署方案一样，咱们此次部署也是需要两个项目的支持：
Ollama：这个就不用说了，Ollama大型语言模型的主程序，专门用于部署和本地运行开源大型语言模型，比如今天要说的Llama 3模型。Open WebUI：这个是一个开源的 Web 用户界面工具，为用户提供了友好的可视化界面来与 Ollama 平台进行对接和交互。
不过相比上次华硕NAS部署还需要两个Docker容器相比，此次我们就只需要一个Docker容器即可。因为官方推出了一个Open WebUI捆绑Ollama的镜像文件，部署起来就更简单了！
根据Docker Run命令，咱们需要提前建立两个数据存储的持久化映射目录，所以我们在极空间的Docker目录里分别新建两个文件夹：【ollama】【open-webui】
然后打开极空间Docker管理器的镜像仓库，自定义拉取镜像“ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama”。
因为是两个镜像合并，所以总容量有些大，咱们可能需要多等待一点时间。
PS：别问我为什么镜像拉取不受影响，我只能说“网是折腾的基础，有网走遍天下”。
等待镜像下载完毕双击镜像开始部署容器。
显示“基本设置”这里，因为跑Ollama大模型还是非常占用资源的，所以我们这里需要取消勾选“启用性能限制”，同时前面在介绍Z423的配置我说过，它搭载的AMD 锐龙7 5825U处理器以及核显性能都不错，而Ollama大模型恰好也支持CPU与GPU两种运行模式，所以我们这里可以勾选“调用核心显卡”看看它的表现如何（稍后我也会不勾选看看有什么区别~）。
文件路径就按我们前面新建的两个文件夹，添加以下两个映射：
open-webui:/app/backend/dataollama:/root/.ollama
最后是“端口”，本地端口设置任意没被占用的即可。其它的就没什么好更改的了，直接点“应用”完成容器部署。
回到极空间Docker管理器的容器列表等待容器启动，需要等待大概10秒钟的样子，当看到容器前面显示“正常”，就说明可以使用了。
体验
部署成功后我们就可以打开Open WebUI容器的WEB页面，也就是浏览器【http:// NAS的局域网IP:端口号】 。首次进入需要点击“Sign up”注册一个账号。
注册很简单，就随意设置名称、邮箱、密码三项即可。
进入Open WebUI后台它默认还是英文主页面，好在它是原生支持中文的，点击右上角的“设置”。
根据上图提示设置成简体中文并保存。
接着添加Llama 3大语言模型，也是在“设置”页面，选择“模型”。它会提示让你拉取一个模型，但前提是我们需要知道模型的名称。如果你不清楚可以点它给出的提示“点击这里”。
然后会重新打开另一个新的页面，第一个便是Llama 3。
进入Llama 3页面会有版本选择，以及对应的模型容量大小。我选择了容量相对小一点的“8b”，然后它对应的名称就是上图方框所示的“llama 3:8b”，我们将这个名称复制下来。
粘贴到Open WebUI“设置”页面的模型这里，点“下载”图标。
它就会将模型下载到本地了，并且在下方会有一个下载的进度条显示。因为llama 3:8b模型较大，所以下载的时候可能会比较长，咱们耐心等待便是。我这里不知道是不是个例，中途页面假死了两次，我是刷新进又重新拉取，好在它支持续传，并没有耽误之前的下载。
下载成功之后会弹出提示。
然后回到Open WebUI主页，在顶部位置选中我们下载好的llama 3:8b模型就可以直接使用了。
我尝试问了两个问题，等待了差不多10秒钟它便开始出答案，并且出答案的速度差不多每秒5--8个字，虽说谈不上快，但是已经属于能接受的那种水平，比之前一个字一个字的蹦出了强多了。
我在它回答问题的时候打开极空间的设备监控，可以看到当前资源确实被Ollama模型占用，不过CPU占用为48%（之前华硕NAS的N5105处理器直接99%），内存占用15%，区别还是挺大的。
我尝试不调用核心显卡（停止容器重新编辑）。
然后也是在它回答问题的时候打开极空间的设备监控，可以看到处理器占用稍微提高到55%，内存占用依然为15%，和之前的区别貌似不大（并不排除我可能并没有成功启用GPU来跑这个模型）。
最后不得不说，极空间Z423旗舰版作为目前私有云NAS的天花板，拥有强大的硬件性能输出，带来的一些体验还是很多其它同类产品所不能匹敌的，所以说如果你对NAS有性能方面的需求，或者和我一样是个极致的折腾爱好者，那么极空间Z423旗舰版可能就是你需要的。
好了，以上就是今天给大家分享的内容，我是爱分享的Stark-C，如果今天的内容对你有帮助请记得收藏，顺便点点关注，我会经常给大家分享各类有意思的软件和免费干货，咱们下期再见！谢谢大家~
