摘要：
随着大模型技术的普及与本地部署工具的成熟，个人用户也能在家庭环境中搭建具备隐私保护能力的智能助理系统。本文介绍了一种基于太阳能供电的飞牛硬件平台，结合Ollama本地大模型服务与Fnconet远程连接协议，构建远程可控、节能环保的私人智能助理系统的实践经验。系统具备离线运行、低功耗、远程唤醒与交互等特性，适用于智能家居、远程办公等场景。
关键词： 太阳能；飞牛；Ollama；本地大模型；远程助理；Fnconet
一、引言
传统智能助理多依赖云端服务，存在数据隐私与网络依赖问题。随着Ollama等本地大模型部署工具的成熟，用户可在本地运行如DeepSeek、Llama等模型，实现完全离线的AI交互能力。本文究尝试将本地大模型部署与绿色能源（太阳能）结合，利用飞牛硬件平台与Fnconet协议，实现远程可控、节能环保的智能助理系统。
本人家里搭建了一套6千瓦太阳能并网系统，早年投入约6万元左右，经测算每年发电约6000度电，夏天月发电600-700度电，老人开空调、煲汤、多个鱼池供电等，仍然有250度电以低价的方式卖给电网。
近期留意上飞牛nas，原本就是想搭建一个自己的影音系统，利用上淘汰出来的cpu和主板、硬盘等，后来发现它是基于linux的系统，且看到其应用中心上有一个独立的ollama应用同，就突发奇想开始部署和探索计划，起初被cpu的高温劝退了，后来又在垃圾中发现自己淘回来的N手p106-100 6G矿卡，后期还用89元巨资淘了个N手p104-100 8G矿卡，顿时像乡村小道跑上高速公路一样。特意分享一下整个过程。
二、系统架构设计
2.1 硬件组成
- 飞牛主机（Feiniu Box）：主板是H97，cpu是i5-4590带核显,显卡p104-100 8G架构主机，内存是DDR3-16G。
- 太阳能供电系统：包括3000W太阳能板并网系统、100W离网太阳能板。
- 智能化系统：小米插座、接入米家的电脑开机卡
2.2 软件架构
- 操作系统：飞牛os
- 大模型服务：Ollama
- 前端交互：飞牛ollama自带Open WebUI
-- 加载大模型：deepseek-r:8b、gemma3:4b、qwen3:8b
- 远程连接与控制：利用米家启动插座供电，用电脑卡开机，飞牛Fn-conect实现远程控制飞牛、启动ollama，并使用自带的Open WebUI实现远程访问大模型与投喂。
三、部署流程
3.1 安装飞牛NAS
- 进入官网下载映像，写好安装U盘，启动安装即可，详见官网教程
https://help.fnnas.com/articles/fnosV1/start/install-os.md
- 配置fn-connect，进入飞牛”系统设置”界面，登录”飞牛账号”，登记FN Connect ID
- （重要）通过Fn-conect就可以远程登录飞牛，飞牛其他程序都可远程调用。
3.2 安装Ollama（自带Open WebUI）
- 进入应用商店，安装ollama即可，自带Open WebUI。其实还有两种安装方式，第一种是用docker里面的ollama(缺点难以调用GPU),第二种是通过ssh进入系统，获取root权限，直接进行安装“curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh”(缺点是远程调用时使用公网地址极度不方便，没用灵活使用飞牛Fn-connect)；
这个必须做，非常重要，非常重要，非常重要，否则很多大模型都不能使用，在这里感谢
原创文章：https://post.smzdm.com/p/av7kp427/，让我打开远程搭建私人助理的想象空间。
核心就是现在最新的ollama版本，解压更新，进入Open WebUI启动更新程序。
“cd /vol3/@appcenter/ai_installer/python/bin/”
“./pip3 install --upgrade open_webui”
3.3 安装P104-100显卡驱动
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这个也是核心重点否则不能调用GPU,该系统就是只剩滚烫的CPU，啥都不是。进入”应用中心”-”驱动”-”Nividia-Driver-560”
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通过进入ssh中执行nvidia-smi指令，验证是否成功安装
3.4、大模型
---大模型安装，进入飞牛桌面上ollama（或者飞牛手机端的ollama）会自动调用自带Open WebUI界面，在界面里面安装大模型，进入”设置”-”管理员设置”-”模型”
---deepseek-r:8b、gemma3:4b、qwen3:8b均能流畅运行。
五、结论与展望
---本研究验证了在家庭环境中利用太阳能供电，结合飞牛硬件与Ollama本地大模型，构建远程可控智能助理的可行性。系统具备良好的隐私保护能力、较低的能耗与稳定的远程连接性能。
---常规待机能耗8090W左右，GPU满载执行大模型时，整机峰值能耗高达340380W左右。
---另外顺便用了100W的离网太阳能办带一个小工控机（20W左右，1037U），有电时自动启动，下载电视剧，实现零工号下载机。
---未来考虑通过低价的x99主板上拆分4x4pcie,来生成4条pcie插槽，毕竟p104-100 8G仅使用pcieX4，可考虑NVlink,实现高速运行32G的GPU模型，核心是够便宜的垃圾佬体现，
更进一步低价拓展至多模态交互（语音、图像）、RAG知识库集成、以及更复杂的任务自动化场景。
附录：
参考文献：
: 《Ollama本地部署大模型总结》
: 《自己动手升级飞牛的 Ollama到最新版本》
2025-11-18 14:06:06
