你对大模型的期望是：快 + 准 + 智能，但是现在全世界的算力、存储能力以及语料库，都达不到这个要求。

目前代码类的问题，OpenAI 的 GPT4 与 Google Gemini 各有千秋，原因是双方的算力与数据集各不相同，Meta 当然也会有这个问题。

现阶段，同时使用多个 AI ，互补长短，才是最佳方案。这类似于现实中开大会一样，集群众优势。

1.新手用 Ubuntu Desktop 比较好，原因是这玩意用户量在 Linux 发型版中是最多的，基本上遇到各种问题，google 上都能搜到答案，而且 Ubuntu 从装机开始，各种体验也对萌新友好。

2.目前阶段不推荐 CentOS 8 ，各大厂如果一定要用 CentOS ，基本上停留在 CentOS 7 的最后一个版本 7.9 了。

3.目前阶段，推荐大佬用 Debian ，原因是，这玩意从 docker 到 PVE 都支持，而且还可以用 ZFS + SSHFS / NFS / Samba 做成 Storage Server 。但 Debian 很多东西都要自己折腾，没有 Ubuntu 方便。

4.至于各大厂自己的定制 Linux-based Cloud OS ，不建议用，因为你一旦用了，很多维护组件、脚本，就相当于给它绑定了，以后如果你要换大厂怎么办？全套都得换。

如果模型不开源，国内大部分正规公司与企业，只能找百度之类的国内巨头买他们的闭源 AI 服务，百度就有钱升级他们的闭源 AI 。

如果国外的 AI 模型开源，国内大部分玩 AI 的钱，只会流向国外硬件厂商，百度拿不到钱，相对于国外开源的 AI ，百度的闭源 AI 就会越来越落后。

你这用途，想通过 mini 小主机实现，溢价会溢到太阳系外，也就是性价比极低。

比如 R9-7940HS ，满配版 64G DDR5 内存 +4TB NVME ，六七千元一台，你愿意买？

就算你愿意，也买不到，全网没货，除非你走高风险的咸鱼。

我总结了十几款 self-host 的笔记，最后发现一个问题，每种笔记，有自己的特色，以及优缺点，没有一款是完美的。

所以，你选择哪款，完全取决于你的使用场景、使用习惯，以及你对缺点的容忍度。

举个例子，Obsidian ，它优秀的地方在于各种组件，

但它使用文件来保存笔记，注定了当文件过多时，文件遍历与查找，会遇到瓶颈；

而且它在操作上，有个史诗级缺陷：不支持在代码块内任意位置，使用快捷键，进行全选当前代码块内所有代码。这个需求连有道云笔记都支持，它不支持，所以它不适合大佬级程序员。

当然是基杨的群，WG 在国内，他应该是最有名的布道师了。

https://icloudnative.io/

在这个网页里 Ctrl + F 搜 [微信] ，加了他后备注写麻烦拉 WG 群。

1.除非你的实力能让你闭眼买很多套，否则别买预售，至少等 1 年，1 年后找几个业主，打听一下楼房质量、物业水平、周边生活问题。

2.房子这种东西，多看多比，持续半年到 1 年才正常，毕竟大宗投资。你这看 1 个月就买，容易踩雷。

3.年轻人很忙的话，除非家长和你一起住，否则，如果只有你和女朋友，那就别买大面的复试与别墅，打理太麻烦了。

肯定是 PVE ，原因有 2 ，第一是 HOST OS 为 debian ，直接 host 上直接跑 Docker ，性能比 ESXi 好得多。第二是 PVE 支持虚拟化。

存储架构：

1.两个 SSD 做 raid 1 ，做成逻辑 OS 盘。

2.4 个 SAS HDD ，有 2 个方案。如果阵列卡不支持直通，那就只能做成 raid 5 。如果阵列卡支持直通，SAS HDD 甚至可以用 ZFS 管理，开启实时压缩、实时去重，4 个盘做成 3 盘 RAIDZ （ 1 个校验盘 ）+ 1 个热备盘的结构，安全性也拉满。

4.安装过程，先安装 debian 12.5.0 ，装在 OS 盘上，注意，考虑到后续扩盘，必须全程用 lvm 。

5.SWAP 根据需求，前期在 OS 盘里，给个 32GB 就够，因为有 lvm ，如果不够，后期也方便调整。

6.OS 盘里其他空间全给根分区。

7.4 个 SAS 盘先不处理。

8.装好 debian 12.5.0 后，安装 PVE 。

9.装好 PVE 后，有了 zfs 工具，给 4 个 SAS HDD ，按照前文第 3 点，做 zpool ，挂载到 /mnt/zfs 。

10.现在你就可以玩 docker 了，小数据量且追求性能，存储位置不用填，默认就在 SSD 上。
如果数据量大，存储位置，手动指定到 /mnt/zfs 上。

人家明码标价，这有啥好说的，这种行为，与网游中，付费加入大佬车队，是同一个性质。

比如玩王者荣耀，一万小时，并不是让你用鲁班瞎玩一万小时。

而是：

1.学习理论基础，比如每个英雄的特点、技能用处与 CD 时间、装备用途等等。

2.学习大佬的教学，关注各种比赛。

3.实战，在各种场景下，使用各种英雄、技能、装备、战术。

这种科学的学习方式，可能都不用一万小时，就能让你发现自己不是这块料，及早止损。

建议推送服务：

1.showdoc + 微信

2.企业微信的机器人群的 webhook

3.自建 gotify

机器配置，系统架构，业务逻辑，啥也不说，鬼看了都难搞。

万一楼主的服务器是 J1900 上的 PVE 里的虚拟机里的 docker 呢？

万一楼主的服务器接在一台百兆交换机上呢？