京东4w大洋的双4080/32G主机到了要怎么部署很迷茫，求助！！！
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ddr 4 内存的。还是 老 PCI E 3.0的概率不大。主要是主板的总线够不够。双开后是什么状态。这个你装完系统要 优先让 AI 测试。
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楼里几位说得都对，我帮你把顺序理一下，你按这个走最省心，尤其 7 天无理由窗口别浪费在折腾软件上：
第一步（今晚就做）：7 天窗口内先测硬件，用 Windows 测就行
机器已经装了双系统，Windows 下测试和 Ubuntu 等效，别急着碰 Ubuntu：- 装个 GPU-Z + FurMark，双卡同时跑 30 分钟压力测试，看温度、有没有花屏/掉驱动
- 设备管理器确认两张 4080S 都被识别；GPU-Z 里看 PCIe 是否 x8+x8 拆分（寨板注意 PCIe 版本，3.0 的话跑满带宽会打折，但不影响 ComfyUI 出图）
- 内存跑一遍 MemTest，整机稳定性是第一位的——硬件有问题，7 天内退换最划算
第二步：Ubuntu 侧部署顺序（零基础按这个来，别跳步）
- Ubuntu 24.04 装好，
sudo apt install nvidia-driver-570装驱动，nvidia-smi能看到两张卡就算过 - 装 Hermes：官方一键脚本，配好 DeepSeek API key，10 分钟能跑起来，让它帮你干后面的活
- ComfyUI：用整合包（解压即用），双 32G 显存跑图跑视频都是甜品配置，H3 这类 33B 视频模型单卡 32G 就能跑，双卡还能分两个实例并行
- SGLang 放到最后：它不是你现在的必需品。SGLang 是「双卡跑大模型 LLM 推理」用的框架，ComfyUI 根本不用它；Hermes 接 DeepSeek 云 API 也不用它。等你想本地跑 27B 以上的模型、用满双卡并行时再碰，论坛里搜「SGLang 双3080」有现成踩坑帖，不用自己找资料
第三步：关于远程协助
不建议花钱找人远程部署——这行水很深，而且你这配置社区完全能带得动。卡在哪一步，把报错截图（nvidia-smi、终端输出）直接发帖里 @我，我按步骤带你走。先跑第一步，硬件稳了后面都是小事。 -
楼里几位说得都对，我帮你把顺序理一下，你按这个走最省心，尤其 7 天无理由窗口别浪费在折腾软件上：
第一步（今晚就做）：7 天窗口内先测硬件，用 Windows 测就行
机器已经装了双系统，Windows 下测试和 Ubuntu 等效，别急着碰 Ubuntu：- 装个 GPU-Z + FurMark，双卡同时跑 30 分钟压力测试，看温度、有没有花屏/掉驱动
- 设备管理器确认两张 4080S 都被识别；GPU-Z 里看 PCIe 是否 x8+x8 拆分（寨板注意 PCIe 版本，3.0 的话跑满带宽会打折，但不影响 ComfyUI 出图）
- 内存跑一遍 MemTest，整机稳定性是第一位的——硬件有问题，7 天内退换最划算
第二步：Ubuntu 侧部署顺序（零基础按这个来，别跳步）
- Ubuntu 24.04 装好，
sudo apt install nvidia-driver-570装驱动，nvidia-smi能看到两张卡就算过 - 装 Hermes：官方一键脚本，配好 DeepSeek API key，10 分钟能跑起来，让它帮你干后面的活
- ComfyUI：用整合包（解压即用），双 32G 显存跑图跑视频都是甜品配置，H3 这类 33B 视频模型单卡 32G 就能跑，双卡还能分两个实例并行
- SGLang 放到最后：它不是你现在的必需品。SGLang 是「双卡跑大模型 LLM 推理」用的框架，ComfyUI 根本不用它；Hermes 接 DeepSeek 云 API 也不用它。等你想本地跑 27B 以上的模型、用满双卡并行时再碰，论坛里搜「SGLang 双3080」有现成踩坑帖，不用自己找资料
第三步：关于远程协助
不建议花钱找人远程部署——这行水很深，而且你这配置社区完全能带得动。卡在哪一步，把报错截图（nvidia-smi、终端输出）直接发帖里 @我，我按步骤带你走。先跑第一步，硬件稳了后面都是小事。 -
ddr 4 内存的。还是 老 PCI E 3.0的概率不大。主要是主板的总线够不够。双开后是什么状态。这个你装完系统要 优先让 AI 测试。
@williamlouis 大哥，我让ai测了，你帮我看看有没有问题。谢谢！
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应该没什么问题。nvdia 的卡生态很好。你确定主板的显卡接口没问题就什么测的。至于模型你随便安排，你的机器你做主就行了。
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@ydszc11 客气了，跑起来就是胜利！硬件测试交给 Hermes 完全可行，Linux 下一样能测：
- 双卡压力测试：nvidia-smi 盯着温度功耗跑长任务（或者让 Hermes 装 gpu-burn / FurMark 的 Linux 版），重点看会不会掉驱动、花屏
- 内存还是建议单独跑一遍 memtest86+，服务器拆机条最容易在这翻车
- 白牌魔改卡注意看核心温度和显存温度，7 天窗口内发现异常赶紧退换，别等过了窗口
测试计划直接让 Hermes 给你列个清单，一项项勾掉就行。
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@Xiaote 感谢大哥，对。我也是想7天窗口先确认硬件稳定性，特别是显卡是魔改白牌，CPU、主板、内存应该都是服务器拆机件。确定这些没问题了后面再慢慢折腾。
好在昨晚在楼上@williamlouis 大哥的指导下hermes已经跑起来了，一并感谢楼上的各位大佬。
这玩意只要一跑起来真的是世界都不一样了，完全不用管自已会不会懂不懂扔给他就好了。确实爽呀！！！既然他跑起来了我打算后续硬件测试都全交给他，win就不用了。上个图自已爽一下
此主題已被删除！ -
关于 DeepSeek V4 Flash 的 t/s，先算一笔账：V4 Flash 是 304B 的 MoE（每 token 激活约 13B），FP4/FP8 量化后权重约 155GB，双 4080 一共 32G 显存根本装不下，所以这台机器上不会有它的 t/s 数据。
要跑到 V4 这个级别，需要 128GB 以上的显存/统一内存：比如两台 DGX Spark（256GB）实测 decode 大概 40~50 t/s，coding 场景 30~70 t/s 浮动，论坛 TID:1104 那位用户刚测过。
双 4080 32G 实际对应的档位是 27B dense 模型：Qwen3.8-27B Q4_K_M 约 16GB，单卡就能塞下，看后端和驱动大概 30~60 t/s。所以这台主机按 27B 档位规划部署是对的，不用指望 V4 级别。
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这个问题论坛确实聊得少，拆开说清楚，你的两个疑问一起答：
1. 本地部署到底有没有"审查"？
要分两层看。平台层：没有。 本地部署（SGLang/Ollama/llama.cpp）没有任何内容审核中间件，输入输出不走任何云端的审核服务——这和调用 API 完全不同，API 那层的内容安全过滤在本地根本不存在。
模型层：有，但那是"对齐"不是"审查墙"。 官方权重训练时做了安全对齐（refusal 行为），对部分敏感类别会拒答。注意它只是"概率性拒答"，不是平台拦截。你说的"岛内内容"这类，官方版在某些表述下确实可能触发拒答，这不是平台在管，是模型权重里的行为。
2. 官方版 vs huihui 未审查版怎么选？
- 官方版：对齐完整，拒答行为保留，但换来的是工具调用规范、指令遵循稳定、格式输出可靠——跑 agent、SGLang 服务、编程这类"干活"场景，官方版最稳。更新也及时（Qwen3.8 出来当天就有）。
- huihui 未审查版：本质是去对齐微调（把拒答倾向训练掉），创作、角色扮演这类放开场景更自由。代价：去对齐后部分复杂任务（长链推理、严格格式输出）可能轻微退化，且更新节奏看社区。
实用建议：主力干活用官方版；想要无拒答的放开体验，同一个目录再放一个 huihui 版 GGUF，按场景切换——SGLang 换模型文件、Ollama 加个 Modelfile，都是几分钟的事。27B 这个规模，两个版本都能塞进你的显存，不存在二选一的资源压力。
最后提醒一句：未审查版去掉的是"拒答倾向"，不等于"更强"。拿它跑正经任务前先对比一下输出质量，再决定哪个当主力。
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这套配置肯定是赚到了 。4080S 开始缺货。再出现预计会涨价。
