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不到3毛1GB，三月高性价比SSD不给HDD留活路

2023-03-06 分类：值得一看 / 科技资讯 阅读(78) 评论(0)

[start-plane type="1"]声明：本文不含任何广告、推广，所推荐产品均为编辑结合个人经验，参考品牌、销量、用户口碑得出的看法，大家有更好看法都可在评论区留言分享。文中提到的所有价格都具有时效性，不保证你看到的时候价格不变。[/start-plane]

固态硬盘（SSD）在过去一年几乎都处于价格下跌趋势，没想到这股趋势到了 2023 年依然没有停止！

还得是国产颗粒啊。

到了 3 月，多数 SSD 售价来到了历史低位，部分国产 SSD 甚至不足 3 毛1GB。

那么本期小编带大家看看目前哪些高性价比 SSD 值得购买。

01 台电 NP300  

这块硬盘采用了国产长江储存 TLC 颗粒+联芸 MAP1202 主控，无独立缓存。

联芸 MAP1202 主控算是被用烂了，速度与稳定性都不错，也是目前很多品牌都在用的一款主控。

台电 NP300 顺序读写速度可达 3500/3100MB/s，属 PCIe 3.0 SSD 中的第一梯队，不管是作仓库盘还是游戏盘，速度妥妥够用。
其 1TB 版擦写寿命为 500TBW，所提供的 3 年质保对比目前主流 5 年质保稍微差点意思。

不过看在诱人的价格上这点问题也不是不能忍受。
参考价格：某东 1TB 版到手仅 329 元，3毛1GB的售价，机械硬盘都得直呼牛逼！

02 梵想 S500PRO

梵想 S500PRO 算是目前京东爆款型号，采用的是国产长江储存 TLC 颗粒+联芸 MAP1202A 主控，无缓存设计。

顺序读写速度 3500/3150MB/s，是一块标准的满速 PCIe 3.0 盘。
长江储存颗粒一大特点是发热量小寿命长。这块 SSD 2TB 版擦写寿命达到了 1280TBW，并且提供 5 年质保，比较良心。另外，梵想 S500PRO 本身无外置缓存，加之自带石墨烯散热贴，因此整体温度表现非常出色。

除了适用台式机外，也很适合对发热比较敏感的笔记本电脑！
参考售价：某东 1TB 339 元；2TB 589 元。

03 雷克沙 NM620

雷克沙 NM620 采用了原厂 TLC 颗粒、英韧 IG5216 主控，无缓存设计。

顺序读写速度 3500/3000MB/s，标准的满速 PCIe3.0 SSD，不管作仓库盘还是游戏盘速度妥妥够用。

擦写寿命方面 2TB 版为 1000TBW ，提供 5 年质保。
参考售价：某东 1TB 349 元；2TB 669 元。

04 京东京造麒麟

这是一款京东自营 SSD，同样采用长江储存 TLC 颗粒，联芸 MAP1202A 主控，无缓存设计。

顺序读写速度 3500/3100MB/s，表现不错。

寿命方面，2TB 为 1200TBW，提供 5 年质保。
参考售价：1TB 389元；2TB 699元。

05 铠侠 RC20

上面推荐的几款都采用了无外置独立缓存设计， 4K 性能以及高负载场景下稳定性会稍弱一些，同时满盘时一般性能损失比较明显。

而带独立缓存的固态，这些方面表现则相对好很多，缺点是成本更高。

铠侠 RC20 就是一款带有独立缓存的 PCIe 3.0 SSD。
其采用东芝 TLC 原厂颗粒，顺序读写速度 2100/1700MB/s，算是 3.0 盘里的一般水平。不过因为带有独立缓存，高负载场景读写更加稳定。

1TB 版擦写寿命 400TBW，提供 5 年质保。
参考售价：某东 1TB 439，在某多多等其他平台可以做到 400 以内，性价比也不错。当然，除了 PCIe 3.0 SSD 外，目前部分 PCIe 4.0 盘同样有着不错性价比。 

05  金百达 KP260

金百达 KP260 是一块 PCIe 4.0 SSD，采用长江储存 TLC 颗粒+联芸 MAP1602A，无缓存设计。

顺序读写速度达到 5000/4500MB/s，虽然不如顶级 4.0 的 7000MB/s，但也完全够用。

2TB 版擦写寿命 1200TBW，3 年质保算是一个小小的遗憾。
参考售价：某东 1TB 389 元；2TB 689 元，这价格还要啥自行车。

07  致钛 tiplus7100

致钛被网友称之为长江储存亲儿子，其采用的自然也是长江储存 TLC 颗粒。

其顺序读写速度为 7000/6000MB/s，达到了目前 PCIe 4.0 盘的第一梯队。

虽然无独立缓存，但 160G 左右的模拟 SLC 缓存也足够日常使用。

2TB 版擦写寿命 1200TBW，提供 5 年质保。
参考售价：某东1TB 579元；2TB 1199元，对比其他国外大牌旗舰盘实惠了不少。

好了，以上就是本期的全部推荐，大伙儿有什么更好的看法欢迎在评论区交流分享！
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shiwei

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快讯

  • 零代码搭建本地大模型个人知识库系统

    踩坑 3 天；搭建了一套个人专属知识库;用的是 dify + ollama；写一篇文章记录下搭建步骤以及踩的坑如何填的；教程需懂些许Linux的操作；不完全是零小白教程

    所用软件

    VMware 虚拟机、centos8、dify、ollama；

    软件介绍

    VMware 虚拟机：用于在操作系统上同时运行其他系统的一款软件 centos8：linux 系统；用于安装 docker；不推荐在 windows 系统上安装 docker； dify：Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。 ollama：Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。

    软件安装

    虚拟机系统安装

    安装好VMware和centos8; centos8镜像下载：https://mirrors.aliyun.com/centos/8/isos/x86_64/?spm=a2c6h.25603864.0.0.75d11ce4lQBfTP 不会安装的可以看视频教程：【虚拟机安装centos7系统 - IT菜鸟丶阿森 | 小红书 - 你的生活指南】 😆

    docker安装

    进入centos系统；先将yum换源；

    cd /etc/yum.repos.d
# 找到 CentOS-AppStream.repo、CentOS-Base.repo、CentOS-Extras.repo文件
# 注释掉原来的地址mirrorlist=http://mirrorlist.centos.org/?
# 在下面添加一行对应的阿里云地址
#AppStream.repo
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/$releasever-stream/AppStream/$basearch/os/
#Base.repo
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/$releasever-stream/BaseOS/$basearch/os/
#Extras.repo
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/$releasever-stream/extras/$basearch/os/

    修改之后执行 yum clean all && yum makecache 再执行下方的命令安装docker

    yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 添加docker源
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
#更新索引
yum makecache fast
# 安装 docker-ce
yum install -y docker-ce
# 启动动 docker，并设置开机自启
systemctl start docker
systemctl enable docker

    docker镜像源配置 目前未失效，阿里云的镜像我试过无用（坑1）

    vi /etc/docker/daemon.json
{
  "registry-mirrors" : [
    "https://register.liberx.info",
    "https://dockerpull.com",
    "https://docker.anyhub.us.kg",
    "https://dockerhub.jobcher.com",
    "https://dockerhub.icu",
    "https://docker.awsl9527.cn"
  ],
  "ipv6" : false
}
# 保存好后执行
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

    ollama安装

    在自己的windows系统上安装ollama；下载地址：https://ollama.com/；下载windows版本的安装即可；

    注：安装好了ollama需要在环境变量里面配置模型下载路径；否则下载的模型是在C盘；OLLAMA_MODELS为模型下载路径；OLLAMA_HOST代表访问ollama大模型api的IP；配置为0.0.0.0会监听所有可用的网络接口；如果设置成127.0.0.1则只能本地访问(坑2)

    环境变量

    安装好了；可以用ip+端口号在浏览器中查看下；

    打开终端；使用ollama命令操作ollama；

    命令 作用
    ollama pull model_name 拉取大模型 如qwen2.5
    ollama list 列出下载好的大模型
    ollama run model_name 运行大模型

    图例

    模型列表地址：https://ollama.com/library

    dify安装

    安装

    dify官网：http://difyai.com/ 我们使用docker compose方式来快速安装dify 克隆dify代码到本地git clone https://github.com/langgenius/dify.git 推荐先从windows下载；然后用xftp工具将项目文件夹拷贝到centos中；

    进入 Dify 源代码的 Docker 目录cd dify/docker 复制环境配置文件 cp .env.example .env 启动容器 docker compose up -d

    注：这里要保证docker compose的版本要大于2.24版本;不然有坑，启动不了dify。使用docker compose version 命令检查版本（坑3）

    执行完启动命令后，应该会看到类似以下的输出，显示所有容器的状态和端口映射：

    检查容器是否运行docker compose ps

    更新

    cd dify/docker
docker compose down
# 这里还是需要从windows更新好；把文件夹复制到虚拟机
git pull origin main
docker compose pull
docker compose up -d
    • 如果 .env.example 文件有更新，请务必同步修改您本地的 .env 文件。
    • 检查 .env 文件中的所有配置项，确保它们与您的实际运行环境相匹配。您可能需要将 .env.example 中的新变量添加到 .env 文件中，并更新已更改的任何值。

    访问

    访问虚拟机的ip地址；小编是192.168.171.168； 访问http://192.168.171.168/install初始化管理员账户密码

    设置好管理员账户密码就可以登录进去了

    配置知识库应用

    配置之前要先安装两个大模型，一个是LLM模型；一个是textEmbed ，小编安装的是QWEN2.5和shaw/dmeta-embedding-zh-small; 一个是用来对话的；一个用来自动智能分割文件形成知识库；用 ollama pull 命令

    配置模型供应商

    右上角用户点击设置

    添加ollama模型供应商

    • 模型类型是LLM；
    • 模型名称填自己下载的模型名称如：QWEN2.5;
    • URL填windows系统在虚拟机网络下的ip；如：http://192.168.171.1:11434，ollama的默认端口是11434

    再次添加Text Embedding模型,跟LLM添加是一样的；模型名称为shaw/dmeta-embedding-zh-small;

    注：这里windows防火墙要配置端口入站规则；或者关闭防火墙；在防火墙高级配置里添加一个入站规则；名称为ollama，类型为端口；端口为11434；然后一直默认下一步即可；否则dify会提示连接大模型超时；添加不了。(坑4)

    配置知识库

    创建知识库

    选择一个pdf文档；点击下一步 ；分段设置选择自动分段，索引方式选择高质量；模型就选择添加好的Embedding模型，检索设置为混合检索即可，点保存并处理

    到100%即处理完成

    配置应用

    以聊天助手为例

    上下文添加要引用的知识库

    即可开始对话

  • 小技巧：禁用系统更新

    Windows更新禁用的方法

    远景网友@chiannet编写的批处理，既可以禁用Windows更新，还可以禁用Defender / OneDrive / XblGameSave / Edge更新，一键操作非常简单。近日进行了更新。

    下载地址：

    https://wwi.lanzoup.com/b00ow468f 密码:ep8n

    <

  • 【漫画中的文化】“认错蚂蚱”这个道具，为什么非得是“蚂蚱”呢？

    在单行本第一卷有一则名为《认错蚂蚱》的短篇故事，在这个故事里，哆啦A梦拿出了一个名为“认错蚂蚱”的道具，一旦有人吸入这个道具，就会使这个人觉得自己有错，把自己见不得光的所作所为都“供认”出来，但是有时可能会让吸入的人产生妄想，严重者甚至会想不开，并“以死谢罪”。

    那么这个道具为什么会是“蚂蚱”呢？

    答案其实就藏在这个道具的名称里‍

    “认错蚂蚱”这个道具的名称，日语为“ペコペコバッタ”，这个名字的前半部“ペコペコ”在日语里就是不断低头行礼、道歉的意思。而后半部“バッタ”就是蝗虫，也就是蚂蚱。

    蚂蚱这种昆虫，有着强壮的后肢，移动的时候，利用这对强壮的后肢，可以实现大幅度的跳跃。日本人认为，这种不断向前跳跃，很像人不断地重复鞠躬，所以日语中有个词，叫做“こめつきばった”，这个词既是指的一种蝗虫，同时也有来嘲讽那些为了讨好上司，不断点头哈腰，阿谀奉承的人。

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