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<title>新旧服务器的使用体验与对比 | Mayx的博客</title>
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<section class="h-entry">
<small><time class="date dt-published" datetime="2025-02-09T00:00:00+08:00">9 February 2025</time> - 字数统计：2811 - 阅读大约需要9分钟 - Hits: <span id="/2025/02/09/server.html" class="visitors">Loading...</span></small>
<h1 class="p-name">新旧服务器的使用体验与对比</h1>
<p class="view">by <a class="p-author h-card" href="//github.com/Mabbs">mayx</a></p>
<div id="outdate" style="display:none;">
<hr /><p>
这是一篇创建于 <span id="outime"></span> 天前的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
</p>
</div>
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<hr />
<b>AI摘要</b>
<p id="ai-output">这篇文章主要探讨了作者购买新旧服务器的体验与对比。旧服务器（如R730，搭载20核40线程的英特尔E5-2698 v4）性价比高，性能能满足大部分应用需求，且扩展性强，但管理工具和安全方面与新服务器（R760xs或R770，搭载英特尔至强Gold 6426Y）相比差一些。新服务器虽然具有修完漏洞、安全性好和AMX指令集等特征，但在性能测试（sysbench跑分）中，新服务器与旧服务器相比性能提升并不明显，尤其在大模型推理上AMX加速效果不明显。最后，作者认为旧服务器对于大多数业务已经足够，而新服务器的价值更多在于支持服务等附加服务，而非硬件性能本身。</p>
<hr />
<ul><li><a href="#起因">起因</a></li><li><a href="#选择服务器">选择服务器</a></li><li><a href="#使用体验与对比">使用体验与对比</a></li><li><a href="#感想">感想</a></li></ul>
<hr />
<main class="post-content e-content" role="main"><p>花更多钱可以收获更多吗？<!--more--></p>
<h1 id="起因">
<a href="#起因"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 起因
</h1>
<p>最近由于某些原因需要买点服务器，从我平时用的东西来看，其实很多年前的产品就已经满足大多数应用了，业务的发展跟不上时代的发展，就根本不需要更好的性能。所以既然要买服务器，还是买洋垃圾比较好，那些淘汰下来的服务器特别便宜。虽然这么说，但是我也好奇现在的技术到底发展到一个什么样的程度，所以也整个新的服务器玩玩吧。</p>
<h1 id="选择服务器">
<a href="#选择服务器"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 选择服务器
</h1>
<p>那选哪个服务器比较合适呢？我在大学里用过R730，那款服务器给我留下的印象很不错，拆装很方便，也有很好用的带外管理功能（iDRAC），现在的R730已经非常便宜了，我看了看CPU觉得既然洋垃圾很便宜，那就要选个厉害的CPU，最终我选择了双路20核40线程的<a href="https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/products/sku/91753/intel-xeon-processor-e52698-v4-50m-cache-2-20-ghz/specifications.html">英特尔® 至强® 处理器 E5-2698 v4</a>，总共40核80线程，另外配了4根32GiB 2400MT/s的DDR4内存，看起来参数还是挺唬人的🤣，而且价格才2k多CNY，感觉还挺不错。 </p><p>
那新的用啥呢？我上Intel的官网看了看，至强6是现在最新的Intel服务器CPU，至于AMD的……主要是给我买服务器的人不喜欢AMD🤣，所以只能选Intel的。既然旧的选了Dell，新的也选Dell吧，我看搭载至强6的戴尔服务器是R770，但是目前还买不到😅，而且价格贵的吓人。次一级就是R760，可以上第四或第五代至强可扩展处理器，不过看了一眼价格也有点贵……但这个机器有个青春版，叫R760xs，也能上第四或第五代至强可扩展处理器，扩展性稍微差一点，但是价格比较便宜，他们管这叫“成本优化版”。最终选来选去选了个单路16核32线程的<a href="https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/products/sku/232377/intel-xeon-gold-6426y-processor-37-5m-cache-2-50-ghz/specifications.html">英特尔® 至强® Gold 6426Y 处理器</a>，外加4条16GiB 4800MT/s的DDR5内存，总共花了将近4wCNY，感觉还是相当贵啊……</p>
<h1 id="使用体验与对比">
<a href="#使用体验与对比"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 使用体验与对比
</h1>
<p>服务器拿到手之后自然要先跑个分，我给新服务器安装了Ubuntu Server 24.04，旧的因为核心数多感觉应该能干点别的所以安装了Vmware ESXi 6.7，然后在上面安装了个Ubuntu Server 24.04的虚拟机。跑分用的是sysbench。最终新的服务器单核跑分2853.45events/s，多核47054.35events/s，旧服务器单核876.22events/s，多核52792.15events/s。从这里来看这个新服务器让人非常失望啊，单核才3倍多点差距，尤其我试了试13代i5的单核跑分能到4290.80events/s，家用的处理器可是要便宜的多啊。多核虽然说16核比40核少了点，能跑出差不多的分数已经很厉害了，但是考虑到这两个服务器20倍的价格差，还是深深的感到不值啊…… </p><p>
当然服务器的性能并不是它的优势，扩展性才是，但是R730的定位比R760xs的定位要高啊😂，扩展性显然是旧服务器更强……那新服务器就没什么优势了吗？倒也不是，新服务器的处理器至少把漏洞都修完了，除了幽灵漏洞之外，至少不受其他漏洞影响，安全性更强了。旧处理器和酷睿5代是同一个时代的，所以会受各种CPU漏洞的影响。不过这个服务器又不会当云服务器租给别人用，有没有漏洞根本无所谓啊😅。 </p><p>
那管理性呢？新的带外管理用的是iDRAC9，旧的是iDRAC8，两个界面上差距倒是挺大的，不过功能基本上都差不多，从功能上来看9比8多了个修改BIOS的功能，但是修改完还是得重启才能生效😅，那不如花几十块钱买个企业版订阅然后用虚拟KVM直接重启进BIOS修改呢……不过如果是大规模的话可能是可以统一修改BIOS选项，那就有点意义了，不过对我来说没啥意义😥。 </p><p>
那还有别的优势吗？我看网上说第四、第五代至强可扩展处理器新出了个指令集，叫AMX，可以用来加速AI推理，正好最近国内一个叫DeepSeek-R1的模型挺火的，那就拿来试试看呗，要是这个AMX指令集能大幅提高CPU的推理速度，那我还是挺认同它的价格的，毕竟内存可以随便加，显存……都被老黄垄断了，价格巨贵无比😂。现在的<a href="https://github.com/ggerganov/llama.cpp">llama.cpp</a>已经支持了AMX加速，具体的使用方法可以看Intel官网上的<a href="https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/content-details/791610/optimizing-and-running-llama2-on-intel-cpu.html">论文</a>，看起来需要安装Intel oneAPI的库才能编译使用。我折腾了一下编译完跑了一下DeepSeek-R1 32B Q4_K_M蒸馏版，速度大概是5.2token/s。然后我安装了个<a href="https://ollama.com/">Ollama</a>，它自带的这个llama服务器只支持AVX2指令集加速，但是我试了一下速度能达到4.8token/s，也就是说AMX指令集加速了个寂寞，几乎没起倒什么作用，难怪没什么人讨论。不过我也听说纯CPU跑大模型主要瓶颈在内存带宽上，我插4条也就是四通道，其实也不是它的全部实力，它最大支持八通道，也许给它插满效果会好一些吧…… </p><p>
那旧服务器呢？我倒也试了一下，用Ollama跑一样的模型大概是2token/s多的速度，也就是说新的相比旧的也只快了1倍多一点，而且旧的每个CPU只有2条内存，只有双通道，速度也只有新的一半，结果新的才领先了一倍多一点，都上了那么多黑科技……看来Intel是真不行了。 </p><p>
当然5.2token/s的速度显然是无法接受的，还是有点慢了，再加上DeepSeek-R1还有思维链，在回答问题前还要生成一堆废话，那就更慢了（其实要我说它那个思维链其实就是把之前的AutoGPT的结果作为训练材料训练的，相当于集成到模型里了，我自己测了一下水平还是不够用，包括官网的满血版也一样）。我之前听说有一种叫做“投机采样”的推理加速技术，不知道为什么凉了，llama.cpp编译的产物里还有这个技术的PoC。于是我就下了个DeepSeek-R1 7B Q4_K_M蒸馏版，拿来试试看用它来加速32B的怎么样。首先我单独测试7B的速度可以达到20token/s，然后我用“llama-speculative”测了一下，感觉有点一言难尽……一阵快一阵慢的，总体来说感觉不如直接跑的快，难怪这个技术凉了😥，不过也可能是因为这两个模型的什么token分布不太一致，毕竟是蒸馏的模型估计还是有点区别，所以体验不太好吧。 </p><p>
那除了大语言模型之外还有什么可测的吗？其实就像我开始说的，要说能满足业务，洋垃圾显然是绰绰有余，尤其还是顶尖的洋垃圾，普通的业务甚至都不能让洋垃圾产生瓶颈，新的不就更不可能了😥……</p>
<h1 id="感想">
<a href="#感想"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 感想
</h1>
<p>从上面来看，新服务器真的没什么优势啊，性能提高了一些，但是价格翻几十倍，当然那些洋垃圾当年也是超级贵的东西，只是被淘汰了所以失去了价值……不过说来这个价值也许并不是服务器硬件本身的价值，“服务”也是很值钱的啊，像那个支持服务（比如远程诊断、上门服务，现场响应之类的）就是它贵的原因吧，二手的旧服务器2019年就结束支持了，新的有3年的支持期，能到2027年，不过我感觉在这支持期内恐怕没有能用到的地方啊，服务器还是挺难坏的，它最值钱的地方似乎只能被浪费掉了🥲。所以总的来说只有行业领先的业务，才配得上最新的服务器，小规模的业务还是用二手服务器吧😆。</p></main>
<small style="display: block">tags: <a rel="category tag" class="p-category" href="/search.html?keyword=%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8"><em>服务器</em></a> - <a rel="category tag" class="p-category" href="/search.html?keyword=Dell"><em>Dell</em></a> - <a rel="category tag" class="p-category" href="/search.html?keyword=%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BD%93%E9%AA%8C"><em>使用体验</em></a> <span style="float: right;"><a href="https://gitlab.com/mayx/mayx.gitlab.io/tree/master/_posts/2025-02-09-server.md">查看原始文件</a></span></small>
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327
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<small><time class="date dt-published" datetime="2025-02-22T00:00:00+08:00">22 February 2025</time> - 字数统计：3048 - 阅读大约需要9分钟 - Hits: <span id="/2025/02/22/llm.html" class="visitors">Loading...</span></small>
<h1 class="p-name">近期LLM的部署与应用经历</h1>
<p class="view">by <a class="p-author h-card" href="//github.com/Mabbs">mayx</a></p>
<div id="outdate" style="display:none;">
<hr /><p>
这是一篇创建于 <span id="outime"></span> 天前的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
</p>
</div>
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</script>
<hr />
<b>AI摘要</b>
<p id="ai-output">这篇文章主要讲述了作者近期在探索和应用大型语言模型（LLM）DeepSeek的过程中遇到的挑战和体验。首先，虽然DeepSeek在国内流行，但作者发现其国内服务不稳定，且自行搭建使用时，虽然百度版本在可用性和速度上优于其他公司，但作者受限于自身需求无法接入其他公司的接口。作者为了满足需要，升级了硬件，特别是购买了RTX4090显卡进行模型部署，但发现蒸馏模型效果不佳。其次，作者提到清华大学团队的KTransformers框架可能提供更好的性能，但需要相应的硬件支持。作者还提到考虑使用Mac Studio M4 Ultra，因其性价比更高。在应用方面，作者计划建立知识库并使用MaxKB工具，但发现其有数量限制且部分开源代码有限制，作者通过修改代码解决了这个问题。最后，作者认为虽然DeepSeek的普及带来了一些竞争压力，但对于个人而言，这是一个购买并尝试高端硬件的有趣经历。</p>
<hr />
<ul><li><a href="#起因">起因</a></li><li><a href="#部署经历">部署经历</a></li><li><a href="#应用经历">应用经历</a></li><li><a href="#感想">感想</a></li></ul>
<hr />
<main class="post-content e-content" role="main"><p>玩AI开始变的有些烧钱了啊……<!--more--></p>
<h1 id="起因">
<a href="#起因"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 起因
</h1>
<p>在几年前我就已经<a href="/2023/04/05/ai.html">探索并玩过很多LLM了</a>，不过近些日子在这方面的发展似乎影响到了我的生活……由于近期某公司开发的DeepSeek在国内非常火，导致我也不得不跟上这个热潮去考虑怎么应用它。当然对于普通人来说，使用它并没有什么难度，即使DeepSeek的官方网站和APP现在基本不能用，现在各家大公司也都自行搭建了，目前我感觉使用DeepSeek体验最好的是百度，其他家使用无论是可用性还是速度都比不过百度，而且目前百度也没有限制使用量之类，还是挺不错的。 </p><p>
但是对我来说却不能直接使用其他公司的产品，其实要从成本来说接入其他公司的接口显然是要便宜的多，但是我需要应用的地方可能连不上那些接口😅，所以需要考虑自己搭建。</p>
<h1 id="部署经历">
<a href="#部署经历"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 部署经历
</h1>
<p>为了能自己搭建DeepSeek，首先就得买硬件了……虽然前段时间<a href="/2025/02/09/server.html">整了台新服务器</a>，但是让CPU来跑还是太吃力了，速度太慢了……所以为了能轻松的跑起来，最近整了张RTX4090 48GiB显存魔改版（但是手头没有空闲的机器了，只能插在一台用着<a href="https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/products/sku/126687/intel-core-i58400-processor-9m-cache-up-to-4-00-ghz/specifications.html">i5-8400</a>处理器的主机，这下成狗骑吕布了🤣）。有了这张显卡，跑DeepSeek-R1的蒸馏模型（从1.5B到70B的Q4_K_M量化版）倒是轻轻松松，用Ollama跑70B的模型也能到20Tps的速度。但是根据测试来看，这些蒸馏模型的效果很差，基本上没法用，这些模型经常会发生不遵守指令，内容随机掺杂英文，而且也经常发生逻辑错误，和671B的完整版完全不能比，用起来还不如Qwen2.5各规模的模型。 </p><p>
那怎么办呢？前几天清华大学的某个团队更新了一款叫做<a href="https://github.com/kvcache-ai/ktransformers">KTransformers</a>的框架，据说它可以利用Intel的AMX指令集然后配一张RTX4090可以让DeepSeek-R1 671B Q4_K_M量化版跑到13Tps，能跑到这个速度那至少是可用级别了，调其他公司的接口基本上也就是这个速度，之前买的新服务器不就有这个指令集嘛（之前还感觉这个指令集有点鸡肋呢，看来还是开发度不够啊😆），如果再配一个CPU，然后把内存插满也许就可以了？可惜R760xs插不了全高的显卡，要想插全高的估计就只能买R760了，或者用PCI-E延长线？不过那样感觉不太可靠……不过之后肯定还是会想办法上完整版的模型，毕竟它的效果确实是不错，最关键的是它的市场认可度高，上了就能提高产品竞争力，所以之后应该会想办法搞到满足KTransformers的硬件然后跑起来，或者等<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp">llama.cpp</a>合并它的算法，然后用llama.cpp会更好一些。 </p><p>
不过我更倾向于等Mac Studio M4 Ultra出来，应该过几个月就能出，按照目前发展趋势来看，新款Mac Studio应该会有更大的内存，理论上可以跑的动一些效果更好的<a href="https://unsloth.ai/blog/deepseekr1-dynamic">动态量化版</a>（现在能在M2 Ultra上跑的那个1.58位的效果还是不太行），相比于价格十几万的服务器，Mac Studio估计不到十万，可以说是非常有性价比了。当然如果等不及的话应该还是会选择花十几万买个有双路第四代至强可扩展处理器加512GiB内存的服务器吧……</p>
<h1 id="应用经历">
<a href="#应用经历"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 应用经历
</h1>
<p>有了模型之后如果只是聊天那就没必要费这么大劲了，费劲搭当然是为了能让它参与到实际的工作当中。不过该如何应用它呢？首先要让它知道工作的内容，所以第一步要搞出知识库。知识库的原理倒是很简单，我之前就给我博客的<a href="/2024/09/27/rag.html">聊天机器人加了RAG功能</a>，核心就是嵌入模型和向量数据库。不过我写的那个全都是为了能使用Cloudflare的功能，脱离了Cloudflare就没用了。那如果要在本地搞应该怎么办呢？我之前用过的<a href="/2024/02/03/1panel.html">1Panel</a>开发它的公司旗下有个叫<a href="https://github.com/1Panel-dev/MaxKB">MaxKB</a>的产品看起来很不错，它使用了PGSQL和<a href="https://github.com/pgvector/pgvector">pgvector</a>作为向量数据库来搭建知识库，而且它是用Python写的，还能用Python来写自定义功能的函数库，另外它还能用可视化的方式来设计工作流，可以轻松构建需要的逻辑，从功能上来说我还是挺满意的。 </p><p>
使用也挺简单，在设置里可以添加使用其他公司API的模型，也可以使用Ollama，不过这一步有个坑，Ollama并不支持设置API Key，但是它添加模型却要求配置一个API Key，文档说可以输入任意内容，我输了一个空格，可以保存，但是使用的时候会报网络错误，所以它文档里怎么不说明一下是除了空格之外的任意内容😅，浪费了我不少时间。 </p><p>
在添加知识库的时候可以除了<a href="https://github.com/shibing624/text2vec">内置的嵌入模型</a>（好像是腾讯的员工搞的模型），也可以用Ollama的嵌入模型。它自带的嵌入模型用的是CPU，文档规模大的情况速度比较慢，因为在Cloudflare上我用的是BAAI的BGE模型，效果还可以，所以这次我还是选了它，但是选的是中文模型，这样就不需要再翻译了🤣。 </p><p>
开始我对MaxKB印象还是挺不错的，但是用着用着……在建第六个应用的时候它显示社区版只能创建五个应用😅，对于开源软件这样做限制我也是大开眼界了，要是说有些专业版功能不开源，是DLC的形式，付钱来获取更多的功能代码，我还能理解，在开源代码上做数量上的限制，这垃圾公司多少有点看不起人了😅。 </p><p>
那对于这种挑衅行为该怎么反制呢？它的代码倒是没有混淆之类的，还算不错，比我以前用过的<a href="https://github.com/kalcaddle/KodExplorer">KodExplorer</a>要好，它还整个“部分开源”，有个<a href="https://github.com/kalcaddle/KodExplorer/blob/master/app/controller/utils.php">关键文件</a>直接是混淆过的，想改都改不了😅，至少MaxKB还能随便改。 </p><p>
我大概看了眼代码，只需要改两个文件就行，一个是“apps/common/util/common.py”，把其中“valid_license”函数进行判断的部分全部注释，另外一个文件是“apps/setting/serializers/valid_serializers.py”，把“ValidSerializer”方法中的“valid”方法里进行判断的部分全部注释就可以了，开源还做限制我是真的无法理解…… </p><p>
如果是用1Panel部署的，可以把那两个文件放到“/opt/1panel/apps/maxkb/maxkb”目录下，然后在docker-compose.yml文件的volumes段添加：</p>
<div class="language-yml highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="pi">-</span> <span class="s">./common.py:/opt/maxkb/app/apps/common/util/common.py</span>
<span class="pi">-</span> <span class="s">./valid_serializers.py:/opt/maxkb/app/apps/setting/serializers/valid_serializers.py</span>
</code></pre></div></div>
<p>就可以了。 </p><p>
不过总体来说从功能上我还算比较满意，就原谅它搞出这种奇葩的行为吧😆。 </p><p>
MaxKB主要是为了能给更多人使用，所以是网页版，部署也略显麻烦，如果是自己用呢？我之前看到过一个桌面软件，叫做<a href="https://github.com/CherryHQ/cherry-studio">Cherry Studio</a>。它更适合开箱即用一些，功能上可能不如MaxKB强大，但是比较方便一些。比如上传文档，MaxKB需要在流程图中自行处理，这个软件会帮你处理好；添加知识库可以直接添加本地的文件夹，不用上传到服务器上；另外安装比较方便，不像MaxKB搭环境比较麻烦些，所以个人用的话可以用Cherry Studio。</p>
<h1 id="感想">
<a href="#感想"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 感想
</h1>
<p>总的来看，DeepSeek的出现还算可以，虽然它受到的关注和它的能力也许并不匹配，但是毕竟现在的它已经是人人都能蹭的东西了，谁都能挂它的名头，我们来蹭一蹭也能分点它的好处。当然这样的结果倒也不差，开发DeepSeek的公司只能获得他们应得的部分，其他的关注度就应该被各家公司瓜分😆。我在这期间虽然很难获得什么实质性的收获，但是能在这期间能搞点很贵的硬件之类的玩玩也是不错的体验啊🤣。</p></main>
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