AI 知識

從開機跑模型，到讓同事真的用得起來

AI 知識｜NVIDIA DGX Spark｜2026-09-21

DGX Spark 開機、跑起第一個 AI 模型，照網路教學大約十幾分鐘到一小時。

但要讓公司同事打開瀏覽器就能寫文案、做簡報、問公司資料，還要選模型、裝介面、接資料和流程，這一段才是真正花時間的地方。

先講結論：三個階段，自己裝只有第一階段好走

把 DGX Spark 從箱子裡拿出來，到公司真的開始使用，可以拆成三個階段：

  • 階段一：完成首次開機設定，安裝模型工具，跑起第一個模型。
  • 階段二：準備瀏覽器介面、帳號與網路，讓其他同事也能使用。
  • 階段三：把公司資料與文案、簡報、配圖、短影音等日常工作接進流程。

第一階段已有不少公開教學，只要熟悉 Linux、終端機與基本網路設定，通常可以自行研究。後兩個階段牽涉的不是單一安裝指令，而是公司要怎麼用、誰能用、資料放哪裡，以及出了問題由誰處理。

階段一：開機到跑起第一個模型

NVIDIA 的 Quick Start Guide 提供兩種首次設定方式。你可以接上螢幕、鍵盤與滑鼠，按照畫面完成安裝；也可以讓另一台電腦連上 DGX Spark 的私人熱點，再用瀏覽器進入設定頁。機器擺放時也要預留散熱空間，並使用隨附的電源供應器。

完成系統設定後，下一步才是模型工具。公開實作顯示，Ollama 適合先快速跑起模型；若要改用 vLLM，還會多出 Docker、模型下載與參數設定。實際時間會受模型大小、網路速度、軟體版本與現場環境影響。

CAVEDU 的實作則示範以 Ollama 執行模型，再用 Open WebUI 提供瀏覽器操作介面。這也說明了一件事：模型能在終端機裡回話，和同事能從自己的電腦打開介面使用，是兩個不同的完成點。

階段二、三：多數團隊真正會卡住的地方

買了一台專業咖啡機，跟能開始穩定賣咖啡，是兩件事。DGX Spark 也是一樣：硬體開機、模型啟動，只代表設備能運作，還不代表公司已經有一套可用的 AI 工作環境。

接下來要決定的事情包括：該選哪個模型、同事從哪個介面登入、多人同時使用時怎麼安排、公司資料如何整理，以及文案、簡報、配圖與短影音要怎麼接成日常流程。這些選擇沒有一組適合所有公司的標準答案，必須回到人員、資料與工作方式來規劃。

自己裝 vs 請人裝，差別在哪裡？

  • 時間：自己裝要保留研究、測試與排錯時間；請人安裝則把環境整合與現場設定交給執行團隊。
  • 需要的技能：自己裝需要熟悉 Linux、模型工具、容器、網路與基本維運；請人安裝仍需要公司提供使用需求與內部網路條件。
  • 同事怎麼使用：自己裝要自行規劃介面、帳號與操作說明；請人安裝可把這些工作納入交付與教學。
  • 後續問題找誰：自己裝由內部人員持續排錯；請人安裝則應先確認交付後的支援窗口與範圍。
  • 適合誰：有工程師、想自行研究的團隊適合自己裝；希望設備到位後能更快接進公司流程的團隊，可評估委託安裝。

什麼情況自己裝就好？

如果公司本來就有熟悉 Linux、Docker、模型部署與網路設定的工程師，而且這台設備也會持續用來研究不同模型，自行安裝很合理。內部人員能掌握每個設定，之後調整模型或介面也更直接。

如果目前只是想先驗證 DGX Spark 能不能跑模型，也可以先從第一階段開始。先把需求縮小，不急著一次完成多人帳號、公司資料與所有工作流程，會比較容易判斷後續要自己繼續做，還是需要外部協助。

請人裝包含什麼？

奧微的做法，是先把 AI 工具與軟體環境在出貨前整合完成，再到府安裝並接上辦公室網路。現場會依公司的使用方式確認同事要從哪裡進入、需要哪些工具與基本操作流程。

交付時，企業可指定一位同事作為內部窗口，奧微會教到這位同事能完成日常使用與基本操作；導入後遇到問題，也有明確窗口可以詢問。這不是只把機器打開，而是把設備、介面與公司實際使用方式一起接起來。

想先了解整體導入方式，可查看企業 AI 引擎｜NVIDIA DGX Spark × 奧微。如果還在評估設備定位，也可先讀什麼是 NVIDIA DGX Spark？，再決定要從自行研究或完整導入開始。

需要討論公司人數、使用情境與現場網路條件，可透過LINE 與奧微軟體聯絡。

延伸閱讀

一句話總結

DGX Spark 自己裝，適合有工程能力、想持續研究的團隊；請人裝的價值，則是把硬體開機之後的介面、網路、工具、教學與後續支援一起接好，讓公司更接近真正能用的狀態。

本文由奧微軟體 AugurSoft 整理。

來源

核對日期：2026-09-21。

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