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如果我说得不太清楚，请提前谅解——我除了基本的消费者知识外，没有计算机方面的经验。我想问是否存在这样的产品/业务/服务：我基本上想在本地运行一个大型语言模型（仅基于文本），也许在我的本地网络上运行，这样多个设备就可以使用它。这是一个已经准备好的、即插即用的物理服务器/硬件，上面下载了所有主要的人工智能模型。该业务/服务会定期更新这个硬件。所以基本上是为那些只想拥有一个现成的本地人工智能的消费者提供的一种运行人工智能的设置。面向个人/家庭使用。我甚至没有合适的术语来完整描述我正在寻找的东西，但如果有人能在这方面提供建议，我将非常感激。谢谢。编辑：非常感谢所有评论和回复的人，我学到了很多。

讨论总结

原帖作者询问是否有面向消费者的预设置物理AI服务器，可运行本地LLM且供多设备使用并定期更新。评论者们积极回应，有人推荐了如tinybox、Sanctum.ai等可能符合需求的产品，还有人给出了软件方面推荐如GPT4ALL、ollama，硬件方面建议如购买特定GPU的游戏电脑或技嘉的AI TOP台式电脑等。同时也有评论者指出原帖主需求存在期望差距，目前的方案大多有技术门槛，并且对这种产品的市场情况表示好奇。

主要观点

  1. 👍 存在名为tinybox的产品可能符合原帖需求。
    • 支持理由：评论者直接给出产品名称和网址。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 原帖作者想要的即插即用消费级设备目前不存在。
    • 正方观点：目前市场上没有完全符合的产品，至少需要安装配置软件。
    • 反方观点：有部分产品已接近原帖需求。
  3. 💡 特定配置的PC可运行相关内容并给出运行方式。
    • 解释：如拥有8GB或更多显存的较新GPU的PC，通过查看Pinokio并安装OpenwebUI等方式运行。
  4. 💡 推荐在PC上运行ollama而非购买预设置的物理AI服务器。
    • 解释：ollama使用便捷，性价比高，可通过命令运行模型并能使用API交互。
  5. 💡 存在能满足本地运行AI需求的预构建产品，但本地运行AI难度低于想象。
    • 解释：如TinyBox这样的产品存在，且以Mac为例讲解了运行原理等。

金句与有趣评论

  1. “😂 aguspiza：tinybox [https://tinygrad.org/#tinybox]”
    • 亮点：直接给出可能符合需求的产品信息。
  2. “🤔 JFHermes：I’ve never actually found a review for one of these machines though. Like, is no one buying them or is it just that those who do don’t talk about it?”
    • 亮点：对推荐产品缺乏评测表示疑惑。
  3. “👀 ozzie123：Any PC with recent GPU at 8GB or more can run this.”
    • 亮点：明确给出可运行相关内容的PC硬件要求。
  4. “😎 pete_68：I think OP is looking for a consumer device he can just plug - in and go, and there’s not such a thing (yet).”
    • 亮点：指出目前市场上还没有完全符合原帖需求的即插即用设备。
  5. “💡 1010012：You won’t get GPT4o level stuff out of anything consumer level for a little while.”
    • 亮点：对消费级设备能否得到GPT4o级别的回应表示看法。

情感分析

总体情感倾向为积极探讨。主要分歧点在于是否存在符合原帖需求的产品，以及目前方案的技术门槛高低。可能的原因是原帖需求比较理想化，而不同评论者基于自身的知识和经验给出不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：产品若有特定功耗、价格等参数是否会有市场，以及类似GPT4o性能的模型未来能否在手机上运行。
  • 潜在影响：如果这类产品发展成熟，将满足消费者对本地AI运行的需求，同时也可能改变AI应用的市场格局，如对Chat GPT等在线AI服务产生竞争压力。

详细内容：

标题：探索消费级预配置本地 AI 服务器的可能性

在 Reddit 上，一则题为“Any such thing as a pre-setup physical AI server you can buy (for consumers)?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注和评论，大家围绕能否购买到面向消费者的、即插即用式本地 AI 服务器展开了深入探讨。

帖子中，发帖者表示自己仅有基本的消费级电脑知识，希望能在本地运行语言模型（LLM），并能在本地网络中多设备使用，想要一款已下载主要 AI 模型、定期更新且即插即用的硬件设备。

讨论焦点与观点分析： 有人提到 tinybox 这一选项，并提供了相关链接。有人认为目前还没有针对普通消费者、真正即插即用的产品，因为即使是最简单的 GPT4ALL，在软件安装和配置上也有一定要求。还有人推荐在亚马逊上购买具有特定 GPU 的预构建“游戏 PC”。

有用户指出，任何具有 8GB 或更高 GPU 的 PC 都可以运行，也有人表示目前还不存在这样完全无需设置的消费级设备。还有用户分享自己在尝试设置本地 AI 过程中的复杂经历。

关于硬件配置，有人认为要获得较好的 AI 模型运行效果，需要较高规格的 GPU，如 4090 GPU 所提供的 24GB VRAM。

有人提到自己正在销售 4x3090 配置的机器，但也有人认为这不属于消费级，而更像是爱好者或小企业级别的配置。

对于如何运行本地 AI，有人推荐使用 Ollama，认为其相对易用。但也有用户表示自己只有 Mac 笔记本，设置过程复杂且涉及很多未知步骤。

有人详细解释了 API 的工作原理，强调如果涉及云服务，数据会被发送到云端，而使用本地模型则数据会留在本地计算机。

有人认为可以购买旧的游戏装备进行设置，也有人提到特定的 Mac 配置可以运行一些小型模型。

还有人在探讨市场需求和产品价格，比如如果产品价格约 2000 美元、功耗约 400 瓦、噪音 90 分贝，是否有市场。

有人正在开发基于树莓派的产品 persys.ai，能通过 WiFi 实现本地聊天和 RAG 功能，支持连接外部硬盘扩展存储，未来还将不断更新功能和提供更多选项。但也有人认为其能运行的模型与 ChatGPT 4o 差距较大，不建议购买。

总的来说，讨论中大家对于消费级预配置本地 AI 服务器的可行性和实际需求存在不同看法，既有对现有解决方案的分析，也有对未来发展的期待。