企业官网建设流程全解析

我自己也是从新手过来，踩过的一些坑，跟大家分享一下，希望帮助新手小白少走一些弯路。

写文章不容易，希望大家关注、点赞加转发，谢谢！

自从学习openclaw之后，慢慢接触到服务器。之前由于openclaw只是一个运行程序，所以对服务器要求很低，基本上一些十年前，甚至二十年前的旧电脑就可以跑起来。但是，所有AI智能体绕不开的是大模型。大模型就是AI的大脑，没有大模型，所有的AI智能体都无法正常运行。在上一个合集中，介绍的获取三种大模型的方法，一是收费大模型，二是免费大模型，三是自己搭建服务器运行大模型。收费大模型是最好的，唯一的缺点就是贵。免费的大模型一般限制比较多，所以使用体验不是太好。所以我自己比较推荐本地部署大模型，不过这个对一般人来说还是有点难度的。我本人不是从事AI相关工作，我自己也是从新手小白一点点学习起来的，所以我希望用最简单直白的方式，分享我自己的学习过程，让一般普通人学习AI的过程中，可以少走一点弯路。

在上一个系列中，我介绍了如何安装和使用openclaw，在上个系列的最后一期里，我提到了我用笔记本电脑本地部署大模型的教程。在文章最后，我也提到我的笔记本电脑虽然配置还可以，但是对于运行大模型来说，那简直就是小马拉大车，基本上只是一个体验，无法完成实际工作的。在我之前的日常使用当中，笔记本电脑已经是我最高配置的电脑，所以，如果真的要流畅运行AI大模型，还是要用配置更高，或者专门的服务器来运行才可以。下面讲一下我选择AI服务器的一些坎坷经历，目的就是让大家少走弯路。

（一）服务器主板选择

在我的日常工作中，会接触到各种服务器，比如文件服务器，软件服务器等等。我一开始，也是按照我的惯性思维，觉得要运行AI服务器，那就需要配置一台DELL或者HP的服务器。但是，这些服务器价格都比较高，动不动就几万甚至十几万一台，而且体积很大，需要专门的机柜来安放。这种全新的服务器，性价比太低，所以我转向了二手服务器。二手服务器，在咸鱼上有很多，价格也比全新服务器便宜很多，但是由于流通比较少，价格还是比家用电脑贵。我开始看到的戴尔R730这些十多年前的服务器。

这些服务器性价比比较高，准系统（只有主板、机箱和电源）大概500-600左右，自己配置好CPU和内存及硬盘，大概价格在2000到3000左右。

这些服务器一般都是支持E5的至强CPU，因为年代久远，一般E5 2620V4这种CPU，咸鱼上不到10块，还包邮。不过内存的价格涨太快了，目前DDR4的内存，比2024年涨价起码2倍以上。我在年初买的DDR4 2666M频率的16G内存，花了差不多500一根，2根内存就差不多1000了，真的是太贵了。

CPU比较便宜，所以我没怎么考虑，直接下单买了，但是在我准备下单买二手服务器的时候，我无意中看到了服务器主板芯片是C612，我想看看有没有便宜点的C612主板的服务器，没有想到，打开了我新世界的大门。

我用关键词“C612主板”搜，出来不是服务器，而是一大堆X99。这个时候我脑海里打了很多个问号，C612和X99有什么关系？

后来我深入研究了一下X99主板的历史，才发现原来是一个历史的产物。X99主板一开始是为了挂机而诞生的，在2020年前后，有一大批通过挂机来赚钱。大家可能在网上都看到过在一个房间里，挂满了手机的那种照片，就像下面这种

这种用手机来挂机的，成本比较高，而且集中控制比较困难，所以就有人研究出来通过电脑安装手机模拟器模拟手机来挂机，这样成本比较低，而且非常容易实现集中控制，这个时候就催生出X99主板这种服务器主板和CPU，用在家用电脑上的市场。

服务器主板和CPU性能比家用电脑CPU强很多，一般E5的至强CPU起步都是8核心16线程，比起家用intel十代以前的CPU强不少，但是家用的十代CPU最少也要大几百，相对于10块以下的E5来说，真的是降维打击。

后来，我通过收集和学习，发现个人学习AI的，很多人都是从X99主板和E5的CPU起步的，所以我也推荐大家用X99主板和E5的CPU来搭建个人AI服务器。

（二）服务器CPU选择

在我决定用X99主板加E5的CPU来组建我的AI服务器之后，我在这里就走了很多弯路，也浪费了很多钱，真是泪目。由于是服务器芯片用在家用电脑上，所以X99主板基本上都一些小厂出品。一开始我不了解，所以随便找了一个卖二手X99主板的卖家，买了一张X99主板，不到100块。由于当时我对X99主板不了解，只是简单问了一下豆包X99主板用什么内存，豆包回复DDR3和DDR4都可以用。我自己手头上有好几根旧DDR3的旧内存，所以没有买内存。结果收到主板之后才发现，我买的X99主板只支持DDR4内存，不支持DDR3内存，我还在咸鱼上跟卖家大吵了一顿，后来才发现，原来人家在介绍里写了很清楚，他的主板只支持DDR4内存，是我自己太相信豆包了，结果买错了。

因为我自己手头上没有DDR4内存，后来在咸鱼上找了一下，发现DDR4内存太贵了，一根8G的内存要200多，一根16G的内存要400多。后来我再找了一下，发现确实有支持DDR3内存的X99主板，所以我从新又买了一块支持DDR3内存X99主板，大概130左右。收到主板之后发现，确实发现可以用我的DDR3旧内存（DDR3和DDR4的插槽不一样，DDR3内存插不进DDR4内存插槽，反过来也一样，DDR4内存也插不进DDR3内存插槽）。插上CPU和内存，还找出一张旧显卡插到主板上，但是发现电脑点不亮。然后我把内存和显卡换到别的电脑上，确认内存和显卡都没有问题，重新放到X99主板上，但是还是点不亮。然后我找卖家，说点不亮。然后卖家问我是什么CPU，我说是E5的2620V4。卖家说，E5的2620V4只支持DDR4内存，不支持DDR3内存，要用E5 2674V3或者2699V3这些CPU才可以用DDR3内存。这个时候，我想死的心都有了。

没办法，只好再买内存或者CPU。我在咸鱼上找了一下，可以用DDR3内存的E5普遍都比较用DDR4内存的贵很多。2620V4才几块钱，2699V3要差不多100。100块的CPU相对于200多的内存还是便宜一半，所以我咬咬牙，还是买了2699V3的CPU。收到CPU之后，插到主板上，这次终于可以成功点亮，可以正常安装系统。看到电脑启动画面那一刻，简直跟中彩票差不多。

一开始，我还以为终于可以用上我自己的AI服务器了，但是万万没有想到，点亮电脑，只是我噩梦的开始。

给大家看看我买的两块X99主板

这张是支持DDR3内存的X99主板，只有一个显卡插槽，只能插一张显卡，主板比较小。

这是支持DDR4内存的X99主板，有2个显卡插槽，主板比较大。很明显，支持DDR4内存的主板无论从做工和用料上，都比DDR3内存的主板好很多。正因为这个主板的原因，让我走了很多很多弯路。

由于E5是服务器CPU，所以功耗很高。我们一般家用的CPU，功率比较小，一般都50-100W左右，但是E5的CPU不一样，一般都是100W起步，而我买的2699V3的功率是145W，这个功率跟电烤炉都差不多了。装好系统之后，我的服务器会经常莫名其妙的死机或者重启。我怀疑过内存，怀疑过显卡，也怀疑过电源。这些我都全部换过，但是问题依然存在，后来经过我长时间排查才发现，原来是我主板的问题。后来我用专门的软件测试，在CPU满负载的时候，主板的供电不足，导致电脑死机或者重启。这个问题，折腾了我差不多2个月，安装好的软件和大模型，一运行就死机或者重启，根本无法正常使用。

后来，我实在没有办法，花了差不多1000块，买了2根16G的DDR4内存，装在我原来买的X99主板和CPU上，重启和死机问题才彻底解决了。

所以，建议大家配置AI服务器，一定要选择大的X99主板，CPU供电要稳定，否则会容易死机或者重启。而且最好可以插2张PCIE显卡的插槽，下面显卡会说到。

（三）服务器显卡选择

折腾完主板和CPU，下一个关卡就是显卡。因为我之前在笔记本电脑上可以正常运行ollama大模型，所以我简单认为配置高CPU和大内存就可以跑本地大模型，没有想到我还是太傻，太天真了。现在的大模型，基本上都是显卡上跑，CPU和内存只是辅助而已。当我那台X99服务器跑起来，发现不比我之前笔记本快多少之后，我在网上查找资料才发现，要真正跑大模型，要专门的显卡才行。在显卡选择上，我也走了很多弯路，真的说起来都是泪。

一开始，我找的是普通显卡，比如1060和2060。这些显卡应该算是过时的高端卡了，用来玩游戏，基本上问题不大，但是用来跑大模型，却远远不够。后来我发现，跑大模型要用nVidia的tesia（特斯拉）显卡，这些显卡都才是专门用来跑大模型的。大家在电视上看到的，美国禁止向中国出售的A100和H100，就是tesia显卡，是用在算力服务器上显卡，不是用来打游戏的显卡。

tesia显卡最早型号是G80，是在2006年发布的，后来慢慢有C2050,K20,M40，P100等等。从P100开始，引入了HBM2 显存和 NVLink 高速互联，然后就是划时代的V100显卡，首次引入 Tensor Core。 Tensor Core就是之后所有大模型都使用的框架，openai和deek seek这些大模型，都是基于Tensor Core架构开的。大家对tesia显卡感兴趣，可以自己上网学习一下。

后来，我在网上学习了一下，大多数入门选择的是V100显卡，价格比较便宜，而且支持Tensor Core，所以性价比比较高。V100有两种型号和2种显存规格，一种是SXM2接口，一种是PCIE接口。SXM2接口的V100是专门用在算力中心服务器上的，这些服务器动则几十上百万，不是我们普通人买得起的。PCIE接口就是我们普通电脑和服务器上用的接口，可以直接插到主板的PCIE主板上。显存有16G和32G两种规格，16G显存的价格比较低，一般在1500以内，32G显存的价格很高，一般都在3000以上。因为V100是算力卡，所以SXM2接口的二手显卡很多，都是算力中心淘汰下来的。有市场就有需求，所以就诞生了SXM2转PCIE转接卡这种东西，把SXM2接口的显卡，转成PCIE接口的，用在普通电脑和服务器上。一般这种SXM2转PCIE的V100 16G，价格在1000以内，纯PCIE的V100 16G一般在1200-1500之间。我自己用的是便宜的，SXM2转PCIE的V100 16G，使用起来没有太多区别，但是网上说，这种SXM2接口的V100，都是算力中心淘汰的，使用时间很长，质量会比PCIE接口的V100差。不过，因为我是新手小白，所以综合考虑，还是选择了性价比比较高的SXM2接口的V100作为入门。

另外，V100显卡是算力卡，什么是算力卡，就是只负责运算，不负责输出，简单来说，就是没有显示接口的，也就是说没办法接显示器，如果要电脑有输出，还需要另外配置一张显卡作为输出，才能正常显示。所以，我建议买有2个PCIE插槽的X99主板，这样可以插一张V100,再插一张亮机卡，会方便很多。

（四）服务器内存选择

X99主板支持普通内存和服务器内存，我一开始买的普通DDR4内存，价格比较高，后来我才发现，X99支持服务器内存，DDR4服务器内存的价格比普通DDR4内存便宜30%左右，如果想降低成本的，可以买DDR4服务器内存。如果想通用性强一点，以后换主板还能用旧内存的，那就买普通的DDR4内存，通用性强一定。因为要跑大模型，建议内存最低也要16G，最好是32G以上，这样在显卡显存不足的时候，可以调用主板内存。当然，这样速度会比较慢，但是起码可以跑起来。如果显卡显存不足，内存也不足的话，程序就会报错，直接退出，无法跑起来。

E5的CPU支持的频率不高，所以一般选2666就可以。

（五）服务器硬盘选择

影响AI服务器运行的，主要就是CPU、内存和显卡，但是，在极端情况下，硬盘的速度对AI运行也起到一定作用。目前市面上有2种形态的电脑硬盘，分别是HDD（机械硬盘）和SSD（固态硬盘）。接口也分2种，一种是SATA接口，一种是M.2接口。HDD和SSD都有SATA接口的，这种接口比较老，一般主板都有这种接口

就像这样的。这种接口速度比较慢，但是通用性比较强，一般十几年前的固态硬盘就支持这种接口，所以如果有旧的固态硬盘，直接可以利用上。不过不建议用SATA接口的机械硬盘，因为机械硬盘的读取速度比较慢，一个大模型动不动就20-30G，所以用机械硬盘做AI服务器的话，会慢到让怀疑人生，最低也要用SATA接口的固态硬盘。

目前新的主板都支持M.2接口的固态硬盘，接口像这样的。

X99主板都带有这种接口。但是，M.2接口硬盘，又分NGFF和NVME，NGFF接口的固态硬盘，其实就是换了接口的SATA硬盘，走的还是SATA协议，最高速度只有600MB/S，但是NVME接口的M.2固态硬盘，普遍都有1500MB/S以上速度，是SATA的好几倍。所以大家要分清楚，别买错了。

如果家里有旧的SATA接口固态硬盘，那直接用上，建议容量至少要256G以上，最好是512G以上，因为一个大冒险动不动就几十G，两三个模型就好几百G了，所以硬盘容量要大一点。

如果家里没有旧的SATA硬盘，要重新买硬盘，那建议直接买NVME协议的M.2硬盘，比NFGG格式的贵20%左右，但是速度提升非常多。

（六）服务器电源选择

五大件选完之后，还有一个重点就是电源的选择的。V100的满载功率是300W，加上E5的145W，再加上主板和内存，还有另外一张亮机卡，总功率超过500W，所以电源一定要选择额定功率600W以上的。由于大部分电源厂家的宣传不实，600W的额定功率，往往只有500W左右，只能勉强运行，所以我建议选择额度功率700W以上，才能正常运行。额定功率在700W以上的电源，新品一般在150到200左右，二手的也在60-100之间，质量太差的电源，会影响主板和显卡，所以建议大家选大品牌的。

另外，V100显卡需要2个8PIN的电源输入，所以要买双8PIN的电源才行，只有单8PIN电源输入的电源，无法让V100正常运行。

（七）服务器机箱选择

大家在上面可以看到，V100显卡的成品很大，大概有30cm长，再加上电源接口，所以要买长度超过40cm的机箱才行，最好是买50cm长的，否则很难装上V100显卡。

如果选择E5 2620V4这样的CPU，加上X99主板和2根DDR4的16G内存，一张V100 16G显卡，加上一个512G的nvme硬盘，再加上一个额度功率700W以上的电源和机箱，成本大概在2500-3000左右。

如果选择E5 2698V3这样的CPU，加上一张支持DDR3内存的X99主板，再加上一张V100 16G显卡，利用家里旧DDR3内存和旧的SATA固态硬盘，还有家里旧的电源和机箱，成本可以控制在1000以内。

这是我目前研究出来最低成本，可以顺利跑AI大模型的服务器了，希望想进入AI领域的新手，可以跟着我一起学习更多的AI知识。

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