绿联NAS+Deepseek的新玩法：本地化部署与AI创新

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。