# Ubuntu-Server系统部署

**Repository Path**: spoto/UbuntuServer

## Basic Information

- **Project Name**: Ubuntu-Server系统部署
- **Description**: 本教程旨在提供一份从零开始的、详尽的服务器部署指南。我们将以一个纯净的Ubuntu Server系统为起点，逐步将其打造成一台功能强大、性能卓越的多功能家庭服务器。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 12
- **Forks**: 7
- **Created**: 2025-09-12
- **Last Updated**: 2025-10-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 从零到英雄：打造你的终极AI、NAS与虚拟化母舰



## 引言



### 项目愿景


本教程旨在提供一份从零开始的、详尽的服务器部署指南。我们将以一个纯净的Ubuntu Server系统为起点，逐步将其打造成一台功能强大、性能卓越的多功能家庭服务器。这台服务器将集多种核心能力于一身：作为家庭数据中心，它将通过ZFS提供企业级的安全存储（NAS）；作为影音娱乐中枢，它将提供高性能的媒体服务；作为灵活的实验平台，它将支持KVM全系统虚拟化；而最激动人心的是，它将成为一台7x24小时待命的AI推理引擎，充分释放多GPU的澎湃算力。


### 技术栈概览


本次部署将围绕以下经过精心挑选的核心技术构建，它们均以其稳定性、高性能和强大的社区支持而著称：

* **操作系统**: Ubuntu Server 22.04 LTS

* **文件系统与存储**: ZFS (RAID-Z)

* **网络文件共享**: Samba (SMB/CIFS)

* **应用容器化**: Docker Engine & Portainer

* **虚拟化平台**: KVM & Cockpit

* **GPU计算平台**: AMD ROCm (Radeon Open Compute)

* **AI应用**: Ollama


### 本指南面向的读者


本教程专为具备Linux命令行基础操作知识，并渴望构建一套复杂、多层级、遵循业界最佳实践的家庭服务器的用户而设计。我们将深入每个技术细节，确保您不仅能成功复现整个搭建过程，更能深刻理解其底层原理。


---


## 第零部分：系统安装 — Ubuntu Server 22.04 LTS 基础


一个稳定、纯净的操作系统是一切服务的基石。我们将从制作系统启动盘开始，完成Ubuntu Server 22.04 LTS的安装。


### 准备工作


1. **获取系统镜像**: 前往Ubuntu官方网站，下载`Ubuntu Server 22.04.4 LTS`或更新的LTS版本ISO镜像文件。

2. **制作启动盘**: 使用Rufus、Balena Etcher或Ventoy等工具，将下载的ISO镜像写入一个U盘。

3. **最佳实践：独立的系统盘**: 强烈建议为操作系统准备一块独立的、小容量的高速驱动器（如SATA SSD或NVMe SSD）。将操作系统与数据存储池物理分离，可以极大地提升系统响应速度，并简化未来的管理、备份与恢复流程，是构建可靠服务器的黄金法则。


### 关键安装步骤


将制作好的U盘插入服务器，开机并从U盘引导，进入Ubuntu安装程序。以下是需要特别注意的关键配置步骤：

* **语言 (Language)**: 建议选择`English`，以避免在终端环境中可能出现的字符编码问题。

* **键盘布局 (Keyboard layout)**: 保持默认的`English (US)`即可。

* **网络配置 (Network configuration)**: 确保服务器已通过网线连接到您的路由器。安装程序会自动通过DHCP获取IP地址，这是后续进行远程管理的前提。

* **存储布局 (Storage configuration)**: 这是**至关重要**的一步。

   * 选择 `Custom storage layout`（自定义存储布局）。

   * 在磁盘列表中，精确地选择您为操作系统准备的那块独立SSD。

   * 将其格式化为`ext4`文件系统，并挂载到根目录`/`。

   * **请务必不要对计划用于ZFS阵列的大容量数据硬盘进行任何操作。**

* **用户配置 (Profile setup)**: 创建您的管理员账户。例如，用户名为`spoto`，并设置一个足够强度的密码。这个账户将是您未来通过SSH登录和管理服务器的唯一身份。

* **安装OpenSSH服务 (Install OpenSSH server)**: **此项为必选项。** 务必勾选`Install OpenSSH server`。这将允许您在系统安装完成后，从局域网内的任何电脑通过SSH远程连接服务器，实现“无头”（Headless）管理，不再需要为服务器长期连接显示器和键盘。

* **预装软件 (Featured server snaps)**: 为保持系统纯净，此处我们**不选择任何预装的snap软件包**。直接按`Tab`键跳转到`Done`并回车。

完成以上步骤后，安装程序将自动进行。待进度条走完，系统会提示您移除U盘并重启。


### 首次启动与远程接入


服务器重启后，您会看到一个命令行的登录提示符。至此，物理层面的操作已经结束。现在，您需要找到服务器的IP地址（通常可以在路由器的管理界面中的DHCP客户端列表里找到），然后回到您的工作电脑上，打开终端或SSH客户端，使用以下命令进行连接：

Bash


```plain
ssh spoto@<your_server_ip>
```
输入您在安装时设置的密码，成功登录后，您就正式开启了这台服务器的配置之旅。

---


## 第一部分：存储基石 — ZFS部署


ZFS不仅仅是一个文件系统，它是一个集成了逻辑卷管理和文件系统的先进存储平台，以其无与伦比的数据完整性、内置RAID功能和强大的快照机制而闻名。


### 第一步：安装ZFS工具包


首先，更新系统软件包列表并安装`zfsutils-linux`，这个软件包包含了在Linux上管理ZFS所需的所有命令行工具 。   



Bash


```plain
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y zfsutils-linux
```


### 第二步：精确识别硬盘


在创建存储池之前，必须准确地识别出用于数据存储的硬盘。

Bash


```plain
lsblk -o name,size,model
```
这个命令会清晰地列出所有块设备及其名称、容量和型号，方便您确认目标硬盘 。   



### 第三步：创建`raidz`存储池


创建ZFS存储池（zpool）是核心步骤。然而，直接使用`/dev/sdX`这样的设备名是一个常见的、但存在严重隐患的做法。Linux内核在每次启动时动态分配这些名称，顺序可能会因为硬件改动或启动时序的微小变化而改变，这会导致ZFS存储池导入失败，使您的数据面临风险。

专业的做法是使用持久化的设备标识符。这些标识符基于硬盘的物理属性（如序列号），永远不会改变。

**查找持久化ID**:

Bash


```plain
ls -la /dev/disk/by-id/
```
1. 这个命令会列出一系列指向实际设备（如`../../sdb`）的符号链接。请选择那些以`ata-`或`nvme-`开头的、包含了您的硬盘型号和序列号的、并且不含`-partX`后缀的完整ID。

**使用持久化ID创建存储池**: 假设您有四块8TB的硬盘，准备创建一个`raidz`（类似RAID 5，允许单盘故障）存储池，并将其命名为`tank`。命令如下（请将示例ID替换为您自己的硬盘ID）：

Bash


```plain
sudo zpool create -f tank raidz \
  /dev/disk/by-id/ata-WDC_WD80EFZZ-68BTXN0_SERIAL1 \
  /dev/disk/by-id/ata-WDC_WD80EFZZ-68BTXN0_SERIAL2 \
  /dev/disk/by-id/ata-WDC_WD80EFZZ-68BTXN0_SERIAL3 \
  /dev/disk/by-id/ata-WDC_WD80EFZZ-68BTXN0_SERIAL4
```
1. 下表详细解释了该命令的各个组成部分：

|参数|描述|
|:----|:----|
|sudo zpool create|以管理员权限执行创建新ZFS存储池的命令。|
|-f|**强制 (Force)**。如果目标硬盘上存在残留的分区表或文件系统，此参数将强制覆盖。**请仅在确认硬盘数据不再需要时使用。**|
|tank|为新创建的存储池指定的名称。您可以自定义，tank是一个常用名。|
|raidz|指定存储池的RAID级别。raidz即RAID-Z1，提供单盘冗余。对于4块硬盘，总可用容量约为3块硬盘之和。|
|/dev/disk/by-id/...|构成存储池的成员硬盘列表。使用持久化ID是确保系统长期稳定运行的最佳实践。|

导出到 Google 表格


### 第四步：检查存储池状态


创建完成后，立即使用`zpool status`命令检查其健康状况 。   



Bash


```plain
sudo zpool status
```
一个健康的存储池会显示`state: ONLINE`以及`errors: No known data errors`。这是您需要关注的核心指标。

### 第五步：使用数据集与快照进行灵活管理


ZFS的强大之处在于其“数据集”（Dataset）概念。数据集可以被看作是智能的子目录或独立的文件系统，可以对每个数据集单独设置压缩、配额、加密等属性。

**创建数据集**: 我们将为Docker的持久化数据和媒体文件分别创建数据集。

Bash


```plain
sudo zfs create tank/docker
sudo zfs create tank/media
```
**ZFS的“后悔药”——快照**: 快照是ZFS文件系统在特定时间点的只读镜像。创建快照几乎是瞬时完成的，且初始不占用额外空间。它为您提供了一个强大的回滚机制。
Bash


```plain
sudo zfs snapshot tank/docker@initial-setup
```
1. 这个命令为`tank/docker`数据集创建了一个名为`initial-setup`的快照。如果后续配置出错，可以轻松回滚到这个状态。


---


## 第二部分：网络枢纽 — SMB文件共享


Samba是在Linux系统上实现SMB/CIFS协议的标准软件，它能让您的服务器无缝地与Windows、macOS等客户端进行文件共享。


### 第一步：安装与配置Samba


Bash


```plain
sudo apt install -y samba
sudo nano /etc/samba/smb.conf
```
使用`nano`编辑器打开主配置文件，在文件末尾添加以下内容，来定义一个名为`[media]`的网络共享，它将指向我们之前创建的`/tank/media`数据集 。   


Ini, TOML


```plain
[media]
   comment = Server Media Files
   path = /tank/media
   browseable = yes
   writable = yes
   guest ok = no
   read only = no
   create mask = 0664
   directory mask = 0775
```
下表解释了每个配置项的含义：
|指令|值|描述|
|:----|:----|:----|
|[media]|-|定义了共享的名称，这将是网络上可见的文件夹名。|
|comment|Server Media Files|对该共享的描述性注释。|
|path|/tank/media|指定服务器上被共享的目录的绝对路径。|
|browseable|yes|允许此共享在网络邻居中被浏览到。|
|writable|yes|允许授权用户在此共享中创建和修改文件。|
|guest ok|no|禁止匿名访问，用户必须提供有效的用户名和密码。|
|read only|no|与writable = yes功能重叠，但明确表示该共享是可写的。|
|create mask|0664|为新创建的文件设置默认权限，即-rw-rw-r--。|
|directory mask|0775|为新创建的目录设置默认权限，即drwxrwxr-x。|

导出到 Google 表格


### 第二步：管理用户与权限


Samba使用独立于Linux系统的密码数据库。我们需要将系统用户添加到Samba中，并为其设置一个专用的访问密码。

**添加Samba用户**: 为我们之前创建的`spoto`用户设置Samba密码。

Bash


```plain
sudo smbpasswd -a spoto
```
1. 系统会提示您输入并确认该用户的Samba密码。

**设置文件系统权限**: 确保`spoto`用户对共享目录`/tank/media`拥有读写权限。

Bash


```plain
sudo chown -R spoto:spoto /tank/media
```


### 第三步：应用配置并测试


重启Samba服务使所有配置生效。

Bash


```plain
sudo systemctl restart smbd
```
现在，您可以从局域网内的任何一台Windows电脑，在文件资源管理器地址栏输入`\\<your_server_ip>\media`，或在macOS的Finder中使用`Command+K`并输入`smb://<your_server_ip>/media`，然后使用`spoto`用户名和您刚刚设置的Samba密码进行访问。

---


## 第三部分：性能核心 — 安装AMD ROCm驱动


ROCm (Radeon Open Compute) 是AMD官方的开源GPU计算平台，是让Ollama等AI应用能够利用AMD GPU进行加速运算的必要驱动和软件栈。安装过程必须严谨，遵循官方推荐流程。


### 第一步：系统更新与依赖准备


首先，确保系统是最新状态，并安装一些必要的辅助工具。

Bash


```plain
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y wget gpg
```


### 第二步：添加AMD官方GPG密钥与软件源


GPU驱动这类底层软件，版本兼容性至关重要。直接从AMD的官方软件仓库安装，是确保获取最新、最稳定版本的唯一可靠方法 。脚本中简单的   



`apt install rocm`是不完整的，正确的步骤如下：

**导入AMD的GPG公钥**，用于验证软件包的真实性：

Bash


```plain
wget -qO - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | \
gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/keyrings/rocm.gpg > /dev/null
```
**将ROCm的软件仓库地址添加到系统的apt源列表**。请注意，命令中的`6.1.2`是编写本教程时的稳定版本号，您应访问AMD ROCm官方文档，获取当前最新的版本号进行替换。对于Ubuntu 22.04 (`jammy`)，命令如下：
Bash


```plain
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/keyrings/rocm.gpg] https://repo.radeon.com/rocm/apt/6.1.2/ jammy main" \

```
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list ```

### 第三步：安装ROCm核心软件包


添加完软件源后，刷新软件包列表并安装`rocm`这个元软件包，它会自动处理所有相关的依赖项。

Bash


```plain
sudo apt update
sudo apt install -y rocm
```


### 第四步：配置用户权限


为了让普通用户（非root）能够调用GPU进行计算和渲染，必须将其加入`render`和`video`用户组。这是一个非常关键且容易被忽略的步骤 。   



Bash


```plain
sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME
```
`$LOGNAME`是一个环境变量，会自动替换为当前登录的用户名（例如`spoto`）。

### 第五步：重启并验证安装


驱动和权限的变更需要一次完整的系统重启才能完全生效。**此步骤不可省略** 。   



Bash


```plain
sudo reboot
```
服务器重启后，重新通过SSH登录，然后使用以下两个命令来验证ROCm是否安装成功：
1. `rocminfo`: 这个命令会输出大量关于系统HSA（异构系统架构）代理的详细信息，如果能看到您的GPU被列出，说明驱动已初步识别硬件。

`rocm-smi`: 这是AMD版的`nvidia-smi`，是最终的验证工具。

Bash


```plain
rocm-smi
```
如果`rocm-smi`成功执行并输出一个清晰的表格，列出了您所有的AMD GPU（例如三张MI50）、它们的温度、显存使用情况和功耗，那么恭喜您，最关键的驱动部分已经完美配置成功！

---


## 第四部分：应用层 — Docker与Portainer


Docker是当今最流行的容器化技术，它能将应用及其所有依赖打包到一个轻量、可移植的容器中，彻底解决了“在我电脑上能跑”的难题。Portainer则为Docker提供了一个美观、强大的Web管理界面。


### 第一步：安装Docker引擎


与ROCm驱动一样，我们应该使用Docker官方的软件源来安装Docker引擎（`docker-ce`），而不是使用Ubuntu自带仓库中可能过时的`docker.io`版本 。   



**设置Docker官方**`apt`**仓库**: 这个过程包含添加GPG密钥和软件源地址，请依次执行以下命令：

Bash


```plain
# 安装依赖包
sudo apt-get install -y ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
# 添加Docker的GPG密钥
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

# 添加仓库到apt源
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
```
**安装Docker引擎**: 执行以下命令安装最新版的Docker Community Edition及其相关组件 。   


Bash


```plain
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
```


### 第二步：Docker安装后配置


默认情况下，执行`docker`命令需要`sudo`权限。为了方便日常使用，我们将当前用户添加到`docker`用户组 。   



Bash


```plain
sudo usermod -aG docker $LOGNAME
```
为了让用户组的变更在当前SSH会话中立即生效，而无需重新登录，可以执行`newgrp`命令：
Bash


```plain
newgrp docker
```


### 第三步：部署Portainer管理面板


一行命令即可部署Portainer。

Bash


```plain
docker volume create portainer_data
docker run -d -p 8000:8000 -p 9443:9443 --name portainer --restart=always \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-v portainer_data:/data \
portainer/portainer-ce:latest
```
这条命令中的`-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock`是关键，它将主机上的Docker守护进程套接字文件映射到Portainer容器内部，从而授权Portainer管理主机上的所有Docker活动 。   


部署完成后，通过浏览器访问`https://<your_server_ip>:9443`，即可进入Portainer的初始化设置界面。


---


## 第五部分：Docker实战 — 部署Jellyfin并开启硬件转码


Jellyfin是一款优秀的开源媒体服务器。结合我们强大的MI50计算卡，它可以实现高性能的4K视频硬件转码，让您在任何设备上都能流畅观影。


### 第一步：在ZFS上准备存储目录


在`tank/media`数据集中为不同类型的媒体创建子目录，并在`tank/docker`数据集中为Jellyfin的配置文件创建一个专用目录。

Bash


```plain
mkdir -p /tank/media/movies
mkdir -p /tank/media/tvshows
mkdir -p /tank/docker/jellyfin_config
```
将Docker应用的配置文件（持久化数据）存放在ZFS数据集上，有一个巨大的优势：您可以利用ZFS快照功能为应用配置提供强大的安全保障。例如，在升级Jellyfin容器版本之前，执行`sudo zfs snapshot tank/docker/jellyfin_config@before-update`。如果新版本出现问题，只需一条`rollback`命令即可将所有配置瞬间恢复到升级前的状态。

### 第二步：部署Jellyfin容器


执行以下`docker run`命令来启动Jellyfin。

Bash


```plain
docker run -d \
  --name jellyfin \
  -p 8096:8096 \
  -v /tank/docker/jellyfin_config:/config \
  -v /tank/media:/media \
  --device=/dev/dri:/dev/dri \
  --restart=unless-stopped \
  jellyfin/jellyfin
```
下表对这条命令的关键参数进行了解析：
|标志|参数|描述|
|:----|:----|:----|
|docker run -d|-|以分离（后台）模式运行容器。|
|--name jellyfin|-|为容器指定一个易于管理的名称。|
|-p 8096:8096|-|将主机的8096端口映射到容器的8096端口，这是Jellyfin的默认Web端口。|
|-v...:/config|/tank/docker/jellyfin_config:/config|**数据持久化**。将ZFS上的配置目录映射到容器内部，确保Jellyfin的设置和数据库在容器重启或重建后依然存在。|
|-v...:/media|/tank/media:/media|将ZFS上的媒体库目录映射到容器内部，让Jellyfin能够扫描和索引您的电影、剧集。|
|--device=/dev/dri:/dev/dri|-|**硬件加速核心**。将主机的DRI（直接渲染基础架构）设备传递给容器，这使得Jellyfin能够调用AMD GPU的VCN（Video Core Next）硬件单元进行视频的硬件解码和编码。|
|--restart=unless-stopped|-|确保容器在服务器启动或意外崩溃后自动重启，除非被手动停止。|
|jellyfin/jellyfin|-|指定要使用的官方Jellyfin Docker镜像。|

导出到 Google 表格


### 第三步：初始化Jellyfin


容器启动后，在浏览器中访问`http://<your_server_ip>:8096`，跟随设置向导完成初始化。在添加媒体库时，请选择容器内部的路径，例如`/media/movies`和`/media/tvshows`。


---


## 第六部分：虚拟化平台 — KVM与Cockpit


KVM (Kernel-based Virtual Machine) 是内建于Linux内核的原生虚拟化解决方案，性能卓越。Cockpit则是一个现代化的网页版服务器管理工具，通过其`cockpit-machines`插件，可以非常方便地图形化创建和管理KVM虚拟机。


### 第一步：安装KVM及相关套件


执行以下命令安装KVM、libvirt守护进程、virt-manager（一个桌面端的虚拟机管理器，可选）以及桥接网络工具 。   



Bash


```plain
sudo apt install -y qemu-kvm libvirt-daemon-system virt-manager bridge-utils
```


### 第二步：安装Cockpit Web控制台


安装Cockpit及其虚拟机管理插件 。   



Bash


```plain
sudo apt install -y cockpit cockpit-machines
```


### 第三步：配置虚拟网络与用户权限


**启动默认虚拟网络**: KVM默认会创建一个名为`default`的NAT网络，对于多数场景已经足够。我们需确保它已启动并设置为开机自启。

Bash


```plain
sudo virsh net-start default
sudo virsh net-autostart default
sudo virsh net-list --all
```
**添加用户到权限组**: 这是一个脚本中遗漏但至关重要的步骤。将您的管理用户加入`libvirt`和`kvm`用户组，这样您就可以通过Cockpit或`virt-manager`管理虚拟机，而无需为每个操作都输入密码 。   


Bash


```plain
sudo usermod -aG libvirt,kvm $LOGNAME
```
1. 同样，您可能需要重新登录SSH会话或使用`newgrp`来使此变更生效。


### 第四步：访问Cockpit界面


在浏览器中打开`http://<your_server_ip>:9090`，使用您的服务器用户名（`spoto`）和密码登录。在左侧导航栏找到“Virtual Machines”选项卡，即可开始您的虚拟机创建之旅。


---


## 第七部分：AI释放 — Ollama与ROCm加速


Ollama是一个极简的工具，它让在本地运行开源大语言模型（LLM）变得前所未有的简单。我们的目标是配置其Docker容器，使其能够充分利用AMD GPU的ROCm计算能力，实现高速推理。


### 第一步：部署支持ROCm的Ollama容器


部署Ollama的关键在于将正确的GPU设备映射到容器内部。与Jellyfin不同，AI计算需要访问GPU的通用计算单元，而不仅仅是视频处理单元。

* `--device=/dev/dri`：这个设备主要负责图形和视频相关的渲染任务，Jellyfin使用它进行硬件转码。

* `--device=/dev/kfd`：`kfd` (Kernel Fusion Driver) 是ROCm用于HSA异构计算的设备接口，是AI计算负载调度和执行的核心。

因此，为了让Ollama正常工作，我们需要同时传递这两个设备 。   



执行以下命令部署Ollama：

Bash


```plain
docker run -d \
  --device=/dev/kfd \
  --device=/dev/dri \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -p 11434:11434 \
  --name ollama \
  --restart=unless-stopped \
  ollama/ollama:rocm
```
下表解析了这条命令的核心参数：
|标志|参数|描述|
|:----|:----|:----|
|docker run -d|-|以分离（后台）模式运行容器。|
|--device=/dev/kfd|-|**计算核心**。传递内核融合驱动设备，这是ROCm进行AI/HPC工作负载所必需的。|
|--device=/dev/dri|-|传递直接渲染架构设备，确保全面的图形/视频兼容性，部分模型可能需要。|
|-v ollama:/root/.ollama|-|创建一个名为ollama的Docker托管卷，用于持久化存储下载的大模型文件。|
|-p 11434:11434|-|映射Ollama的默认API端口到主机。|
|--name ollama|-|为容器指定一个易于管理的名称。|
|ollama/ollama:rocm|-|**至关重要**。明确指定使用带有:rocm标签的镜像，该镜像内置了ROCm所需的库，而非标准的CPU版本镜像。|

导出到 Google 表格


### 第二步：运行大语言模型


使用`docker exec`命令进入正在运行的Ollama容器，并执行`ollama`命令来下载并运行一个模型。这里以`gemma2:9b`为例，这是一个性能和尺寸均衡的优秀模型。

Bash


```plain
docker exec -it ollama ollama run gemma2:9b
```
Ollama会自动下载模型文件，首次运行需要一些时间。下载完成后，您会看到一个提示符，可以开始与模型进行对话。

### 第三步：实时验证GPU加速


为了亲眼见证GPU加速的效果，请打开**第二个**到服务器的SSH连接。在第一个终端中与模型交互的同时，在第二个终端中运行以下命令：

Bash


```plain
watch rocm-smi
```
`watch`命令会每隔2秒刷新一次`rocm-smi`的输出。您将清晰地观察到：
* 当模型加载时，其中一张GPU的**VRAM（显存）占用率**会急剧上升，因为整个模型被加载到了显存中。

* 当您输入问题，模型开始生成回答时，该GPU的**GPU Use%（利用率）**和**Pwr（功耗）**会显著飙升。

这个现象无可辩驳地证明了，从硬件、ROCm驱动、Docker容器到Ollama应用的整个技术栈已经完美打通，您的AI推理服务器正在全速运行！


---


## 结论



### 使命达成


至此，这台二手服务器已经脱胎换骨。从一堆高性价比的硬件，我们构建了一台功能全面、性能强大的现代化服务器。它现在是：

* 一个由ZFS守护的、数据安全可靠的**网络附加存储（NAS）**。

* 一个通过Samba协议，为全家设备提供服务的**文件共享中心**。

* 一个具备硬件转码能力的、强大的**Jellyfin媒体服务器**。

* 一个可以随时创建和销毁测试环境的**KVM虚拟化平台**。

* 一台利用多GPU并行计算，7x24小时待命的**本地AI推理服务器**。


### Homelab的旅程


将硬件组装起来只是第一步，真正的乐趣在于通过软件配置，赋予这台机器灵魂。这个从零开始的完整部署过程，充满了挑战，但也充满了探索和学习的乐趣。希望这份详尽的教程，能为您在打造自己的家庭实验室（Homelab）之路上，提供坚实的帮助和启发。

鼓励您在此基础上继续探索，部署更多有趣的应用容器，或者在KVM中尝试不同的操作系统。您的家庭数据与计算中心，拥有无限可能。