手里有一台 2018 年左右的 HP ZHAN 99 移动工作站，配置如下：
- CPU：Intel i5-8300H，4 核 8 线程
- 内存：已升级到 32GB
- 显卡：Intel UHD 630 + NVIDIA Quadro P600
- 硬盘：256GB SSD + 1TB 数据盘
- 原系统：Windows 10
- 当前用途：代理程序、虚拟机、轻量服务
这台机器已经不算新，但作为一台常开的个人服务器仍然很合适。尤其是 32GB 内存，对于 Docker、n8n、Playwright、AI Agent、自动化脚本来说已经比较宽裕。
最开始考虑继续在 Windows 10 上跑虚拟机、WSL 或各种 Agent，但实际体验并不理想。老笔记本跑虚拟机有额外开销，而很多 AI Agent、自动化工具、Docker 服务本身更偏向 Linux 环境。因此最终更推荐的方案是：
单系统安装 Ubuntu Desktop 24.04 LTS
+ 256GB SSD 做系统盘
+ 1TB 数据盘挂载到 /data
+ Docker / SSH / Tailscale / n8n / AI Agent
这篇文章记录完整安装和初始化过程。
1 - 为什么选择 Ubuntu Desktop 24.04 LTS
如果只是纯服务器，Ubuntu Server 会更轻。但这台机器是笔记本，有屏幕、键盘、独立显卡，后续可能需要跑浏览器自动化、Playwright、远程桌面、图形化排障，所以这里选择 Ubuntu Desktop 24.04 LTS。
选择 Desktop 版本的主要原因：
- 图形界面方便排障
- 浏览器、代理、远程桌面配置更直观
- 对 NVIDIA 驱动支持较好
- 软件资料多，遇到问题容易搜索
- 仍然可以通过 SSH 当服务器使用
- 后续可以安装 Docker、n8n、AI Agent、开发环境
Ubuntu 24.04 LTS 是长期支持版本，适合长期使用，不需要频繁升级系统。
2 - 安装前准备
2.1 备份数据
单系统安装 Ubuntu 的含义是：清掉原来的 Windows，只保留 Ubuntu。
安装前一定要备份：
- 桌面文件
- 下载目录
- 文档目录
- 浏览器书签
- 代理软件配置
- SSH 密钥
- 项目代码
- D 盘重要资料
- 软件授权信息
如果 1TB 数据盘里有重要文件，但不确定安装时是否会误删，建议先全部备份到移动硬盘、NAS 或另一台电脑。
最安全的做法是：安装系统前，把重要数据全部拷贝到外置硬盘。
2.2 准备 U 盘
准备一个容量至少 8GB 的 U 盘，建议 16GB 或更大。
注意：制作系统安装盘会格式化 U 盘，所以 U 盘里的原有文件也要提前备份。
2.3 下载 Ubuntu Desktop 24.04 LTS 镜像
如果 Ubuntu 官网访问不稳定，可以直接使用清华大学开源软件镜像站：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/24.04/
下载 Ubuntu 24.04 LTS Desktop 的 ISO 文件。
下载后文件名通常类似：
ubuntu-24.04.x-desktop-amd64.iso
其中 amd64 表示 64 位 PC 版本，并不是 AMD CPU 专用，Intel CPU 也使用这个版本。
下载完成后，建议顺手下载同目录下的 SHA256SUMS，核对 ISO 文件校验值，避免镜像下载过程中损坏。
3 - 制作 Ubuntu 系统安装 U 盘
如果现在还在 Windows 10 上，可以使用 Rufus 制作启动盘。
3.1 下载 Rufus
访问：
下载 Rufus 便携版即可，不需要安装。
3.2 使用 Rufus 写入镜像
插入 U 盘，打开 Rufus。
推荐设置如下：
- 设备：选择你的 U 盘
- 引导类型：选择刚下载的 Ubuntu ISO
- 分区类型：GPT
- 目标系统：UEFI
- 文件系统：FAT32
- 卷标：保持默认即可
然后点击“开始”。
如果 Rufus 提示使用 ISO 模式或 DD 模式，通常选择：
以 ISO 镜像模式写入
等待写入完成即可。
4 - 调整 BIOS 启动设置
HP 笔记本进入 BIOS 或启动菜单的方法通常是：
- 开机后连续按
Esc - 按
F9进入启动设备选择 - 按
F10进入 BIOS 设置
建议先进入 BIOS 检查几个选项。
4.1 开启虚拟化
找到类似选项：
Virtualization Technology
Intel VT-x
设置为：
Enabled
这对 Docker、虚拟化、部分自动化服务都有帮助。
4.2 Secure Boot
Ubuntu 通常可以在 Secure Boot 开启时安装，但 NVIDIA 驱动有时会麻烦一些。
为了减少折腾，可以考虑：
Secure Boot: Disabled
如果更重视安全，也可以保留开启，但后续安装 NVIDIA 驱动时可能需要额外注册 MOK 密钥。
4.3 启动模式
建议使用：
UEFI
不要使用 Legacy BIOS 模式。
5 - 从 U 盘启动 Ubuntu 安装程序
插入制作好的 Ubuntu 启动 U 盘。
开机后连续按：
Esc
然后按：
F9
在启动菜单中选择类似：
UEFI: USB Disk
进入 Ubuntu 安装界面后，一般会看到两个选项：
- Try Ubuntu
- Install Ubuntu
如果担心硬件兼容性，可以先选择 Try Ubuntu 试用一下，确认键盘、触控板、鼠标、网卡、屏幕显示都正常。
如果没问题，再点击桌面上的 Install Ubuntu。
6 - 安装 Ubuntu Desktop 24.04 LTS
6.1 选择语言
中文或英文都可以。
如果习惯搜索英文报错，系统语言可以选英文；如果主要日常使用，选中文也没问题。
6.2 键盘布局
如果不确定，默认英文键盘即可：
English (US)
后续进系统后可以再添加中文输入法。
6.3 网络连接
建议安装时连接 Wi-Fi 或网线。
有网络的好处是：
- 可以下载更新
- 可以安装第三方驱动
- 可以减少安装后补驱动的麻烦
6.4 安装类型
如果确定要单系统安装，选择类似：
Erase disk and install Ubuntu
也就是“清除磁盘并安装 Ubuntu”。
这一步非常关键：它会删除目标磁盘上的原系统和数据。
如果机器里有 256GB SSD 和 1TB 数据盘，建议把系统安装到 256GB SSD 上。
安装器可能会显示磁盘名称，例如：
/dev/nvme0n1
/dev/sda
一般来说：
- NVMe SSD 常见名称：
/dev/nvme0n1 - SATA 硬盘或 SSD 常见名称：
/dev/sda
如果不确定哪个是 SSD，可以根据容量判断：
- 约 256GB 的盘：系统盘
- 约 1TB 的盘：数据盘
建议先只选择 256GB SSD 安装系统，1TB 数据盘安装完成后再手动挂载为 /data。
6.5 是否手动分区
新手不建议手动分区。
直接选择：
Erase disk and install Ubuntu
让 Ubuntu 自动分区即可。
如果想手动分区，可以参考：
- EFI 分区：512MB，FAT32，挂载
/boot/efi - 根分区
/：剩余 SSD 空间，ext4 - swap：使用默认 swapfile，不一定单独分区
对于 32GB 内存的机器，默认 swapfile 通常就够了。
6.6 创建用户
设置：
- 用户名
- 电脑名
- 登录密码
电脑名可以设置成：
ai-server
后续局域网访问会比较直观。
6.7 等待安装完成
安装通常需要 10 到 30 分钟。
完成后系统会提示重启。重启时拔掉 U 盘，避免再次进入安装程序。
7 - 安装后的基础设置
进入 Ubuntu 后，先打开终端。
7.1 切换 Ubuntu 软件源到清华镜像
如果安装镜像使用的是清华镜像，安装系统后也建议把 Ubuntu 软件源切换到清华镜像。否则后面的 apt update、apt install 仍然可能走默认官方源，在国内环境下容易慢或失败。
Ubuntu 24.04 LTS 的系统代号是 noble。Ubuntu 24.04 默认使用 Deb822 格式的软件源配置，文件通常是：
/etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources
先备份原配置：
sudo cp /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources.bak
写入清华镜像源：
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources > /dev/null <<'EOF'
Types: deb
URIs: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/
Suites: noble noble-updates noble-backports noble-security
Components: main restricted universe multiverse
Signed-By: /usr/share/keyrings/ubuntu-archive-keyring.gpg
EOF
如果后续想恢复默认源，可以把备份文件复制回来：
sudo cp /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources.bak /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources
7.2 更新系统
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
重启一次：
sudo reboot
7.3 安装常用工具
sudo apt install -y git curl wget vim htop tmux unzip build-essential ca-certificates gnupg lsb-release net-tools
这些工具后面配置开发环境、Docker、Agent 都会用到。
7.4 安装 SSH 服务
如果要把这台电脑当服务器，SSH 必装：
sudo apt install -y openssh-server
sudo systemctl enable ssh
sudo systemctl start ssh
查看本机 IP：
hostname -I
以后可以从另一台电脑连接：
ssh 用户名@服务器IP
例如：
ssh terry@192.168.1.100
8 - 安装 NVIDIA 驱动
这台机器有 NVIDIA Quadro P600，Ubuntu 通常能识别。
可以在图形界面中打开：
Software & Updates
进入：
Additional Drivers
选择推荐的 NVIDIA 专有驱动，例如：
nvidia-driver-535
nvidia-driver-550
安装后重启。
也可以用命令查看推荐驱动：
ubuntu-drivers devices
自动安装推荐驱动：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
重启后验证：
nvidia-smi
如果能看到 Quadro P600 和驱动信息，说明安装成功。
需要注意的是，Quadro P600 通常显存不大，大概率是 4GB。它可以用来做轻量 GPU 加速，但不适合作为本地大模型主力显卡。
9 - 清空并挂载 1TB 数据盘
我第一次安装时不小心把 Ubuntu 装到了 1TB 机械硬盘上，后面重新安装才把系统放回 SSD。这样会导致 1TB 盘里也残留 Ubuntu 的 EFI 启动程序，BIOS 启动菜单里可能看到两个 ubuntu 启动项。
最终目标是：
256GB SSD：只做 Ubuntu 系统盘
1TB 机械硬盘：清空所有数据，重新作为 /data 数据盘
下面的操作会清空 1TB 盘上的所有数据，包括旧 Ubuntu 分区和旧 EFI 启动分区。执行前一定要确认这块盘里没有需要保留的文件。
先查看磁盘和挂载情况：
lsblk -f
你可能会看到类似：
nvme0n1 238G
├─nvme0n1p1 vfat /boot/efi
└─nvme0n1p2 ext4 /
sda 931G
├─sda1 vfat
└─sda2 ext4
这里的关键是确认：
- 当前系统根目录
/在 SSD 上，例如/dev/nvme0n1p2 - 当前
/boot/efi也在 SSD 上，例如/dev/nvme0n1p1 - 1TB 机械硬盘是
/dev/sda
如果 / 或 /boot/efi 还在 /dev/sda 上，说明当前系统仍然依赖 1TB 盘，不能继续清空。
确认 1TB 盘是 /dev/sda 之后，先清除旧文件系统和分区签名：
sudo wipefs -a /dev/sda
然后重建 GPT 分区表，并把整块盘建成一个 ext4 数据分区：
sudo parted /dev/sda --script mklabel gpt
sudo parted /dev/sda --script mkpart primary ext4 0% 100%
sudo mkfs.ext4 -L data /dev/sda1
这里格式化的是 /dev/sda1，不是 /dev/sda。这样更符合常规用法：/dev/sda 是整块磁盘，/dev/sda1 是数据分区。
创建挂载目录：
sudo mkdir -p /data
查看新分区 UUID：
sudo blkid /dev/sda1
记录输出里的 UUID，然后编辑 /etc/fstab：
sudo vim /etc/fstab
添加一行：
UUID=你的UUID /data ext4 defaults 0 2
测试挂载：
sudo mount -a
df -h
如果能看到 /data，说明挂载成功。
给当前用户权限：
sudo chown -R $USER:$USER /data
后续可以把项目、日志、下载、模型、备份都放到 /data。
如果清空 1TB 盘后 BIOS 里仍然看到多余的 ubuntu 启动项，那通常是主板 NVRAM 里残留的启动记录，不一定是磁盘上还有启动文件。可以在当前 Ubuntu 系统里查看：
sudo efibootmgr
输出可能类似：
Boot0001* ubuntu
Boot0003* ubuntu
如果能确认其中一个是旧 1TB 盘留下的启动项，可以删除对应编号。例如删除 Boot0003：
sudo efibootmgr -b 0003 -B
这一步要谨慎，只删除确认无用的启动项。如果不确定，可以先保留；只要 BIOS 里把 SSD 上的 Ubuntu 放在第一启动顺序，系统也能正常启动。
10 - 安装 Docker
Docker 是后续跑 n8n、数据库、自动化服务的基础。
前面已经把 Ubuntu 系统源切到清华镜像。Docker 建议也使用清华 Docker CE 镜像，这样后续安装 docker-ce、docker compose 会更稳定。
先安装依赖：
sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg
添加 Docker GPG key。优先使用 Docker 官方 key：
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
如果官方地址访问不稳定，或者上面的 curl 长时间无响应，可以改用清华 Docker CE 镜像里的 GPG key：
sudo rm -f /etc/apt/keyrings/docker.gpg
curl -fsSL https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
添加清华 Docker CE 软件源：
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu \
$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
确认当前系统代号是 noble：
. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME"
如果输出不是 noble，说明当前系统不是 Ubuntu 24.04 LTS，需要确认是否下载或安装错版本。
安装 Docker：
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
把当前用户加入 docker 组：
sudo usermod -aG docker $USER
注销或重启后验证：
docker version
docker compose version
11 - 安装 Node.js、Python、uv
很多 AI Agent、自动化工具都依赖 Node.js 和 Python。
11.1 安装 Node.js LTS
推荐使用 NodeSource：
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
如果 NodeSource 脚本访问不稳定，可以先重试，或者临时使用 Ubuntu 仓库里的 nodejs 包。不过 Ubuntu 仓库版本可能偏旧，长期跑 n8n 或前端工具时仍然更建议使用 Node.js LTS。
验证：
node -v
npm -v
安装完成后，把 npm registry 切到国内镜像：
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm config get registry
后续 npm install、npx、部分 AI Agent CLI 工具安装会更稳定。
11.2 安装 Python 和 uv
Ubuntu 自带 Python，但建议安装一些开发包：
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv
把 pip 源切到清华 PyPI 镜像：
python3 -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3 -m pip config list
如果遇到个别包在镜像同步期间暂时不可用，可以临时指定官方源安装：
python3 -m pip install 包名 -i https://pypi.org/simple
安装 uv（官方一键脚本）：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
若 astral.sh 在国内网络下拉取失败，而本机已有 SOCKS 代理（常见监听 127.0.0.1:1080），可让 curl 走代理再执行脚本。建议使用 socks5h，表示 DNS 也经代理解析，访问国外域名时往往更稳：
curl -x socks5h://127.0.0.1:1080 -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
代理若在局域网其他机器上，把地址改成例如 socks5h://192.168.1.10:1080 即可。
也可在当前终端里导出代理变量，再执行原命令。这样若安装脚本内部还会拉取其他资源，子进程也能继承代理：
export ALL_PROXY=socks5h://127.0.0.1:1080
export HTTPS_PROXY=socks5h://127.0.0.1:1080
export HTTP_PROXY=socks5h://127.0.0.1:1080
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
若不放心直接管道执行，可先只看脚本前几行确认下载成功：
curl -x socks5h://127.0.0.1:1080 -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sed -n '1,20p'
安装完成后若提示找不到 uv，可执行 source ~/.bashrc 或新开一个终端，再运行 uv --version。
如果希望 uv 默认也走清华 PyPI 镜像，可以配置环境变量：
echo 'export UV_DEFAULT_INDEX="https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
重开终端后验证：
uv --version
12 - 安装 Tailscale
如果这台机器要长期放在家里或办公室，强烈建议安装 Tailscale。它可以让你在外网安全访问这台服务器，不需要公网 IP，也不需要复杂端口转发。
安装：
curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
启动并登录：
sudo tailscale up
浏览器会打开认证页面，登录后这台机器就会加入你的私有网络。
以后可以直接通过 Tailscale IP SSH 连接它。
13 - 安装 n8n 自动化平台
n8n 很适合做自动化流程，例如：
- 定时任务
- Webhook
- 调用 AI API
- 处理表格和文件
- 连接数据库
- 调用脚本
- 消息通知
创建目录：
mkdir -p /data/docker/n8n
cd /data/docker/n8n
创建 docker-compose.yml：
services:
n8n:
image: n8nio/n8n:latest
container_name: n8n
restart: unless-stopped
ports:
- "5678:5678"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- N8N_HOST=0.0.0.0
- N8N_PORT=5678
- N8N_PROTOCOL=http
volumes:
- ./n8n_data:/home/node/.n8n
启动：
docker compose up -d
浏览器访问：
http://服务器IP:5678
例如：
http://192.168.1.100:5678
14 - AI Agent 的定位建议
这台机器适合做：
- AI 自动化执行器
- 浏览器自动化主机
- 代码任务执行环境
- 文件处理服务器
- n8n 工作流服务器
- 代理服务主机
- 远程开发环境
但不建议把它定位成本地大模型服务器。
原因是 Quadro P600 显存有限，通常只有 4GB。它可以尝试跑一些小模型，例如：
- Qwen 1.5B / 3B
- Llama 3.2 3B
- DeepSeek Coder 1.3B
- Phi mini
但如果要跑 7B、14B、32B 模型，体验会比较一般，尤其是速度和显存都不理想。
更推荐的组合是：
本机负责执行任务
云端大模型负责推理
例如：
- Claude
- OpenAI
- DeepSeek
- 腾讯混元
- Kimi
- GLM
- Qwen API
这样既稳定，又不会被本机 GPU 限制。
15 - 代理程序迁移
如果原来 Windows 上跑了代理程序，迁移到 Linux 前需要确认：
- 是否有 Linux 版本
- 是否有 Docker 版本
- 配置文件能否导出
- 是否支持 systemd 开机自启
- 是否需要 Web 管理界面
常见选择包括：
- sing-box
- mihomo
- v2ray
- xray
- clash-meta/mihomo
建议把代理配置文件放到：
/data/proxy
这样重装系统或迁移服务时比较方便。
16 - 推荐目录结构
建议把 1TB 数据盘规划成这样：
/data
├── docker
│ ├── n8n
│ ├── postgres
│ └── redis
├── projects
├── scripts
├── logs
├── models
├── downloads
├── backup
└── proxy
这样系统盘保持干净，数据集中在 /data，后续备份也简单。
17 - 常用维护命令
查看系统资源：
htop
查看磁盘空间：
df -h
查看 Docker 容器：
docker ps
查看 Docker 日志：
docker logs -f 容器名
查看 NVIDIA 显卡：
nvidia-smi
查看 SSH 状态：
sudo systemctl status ssh
查看开机时间：
uptime
18 - 最终推荐软件清单
这台 HP ZHAN 99 改造完成后，建议安装：
- Ubuntu Desktop 24.04 LTS
- NVIDIA 驱动
- OpenSSH Server
- Tailscale
- Docker / Docker Compose
- Git
- Node.js LTS
- Python 3 / uv
- n8n
- Playwright
- 代理程序
- AI Agent，例如 OpenClaw、Hermes Agent 或其他 CLI Agent
19 - 总结
这台 2018 年的 HP ZHAN 99 虽然已经不是新机器，但 i5-8300H + 32GB 内存 + Quadro P600 + SSD + 1TB 数据盘 的组合，仍然非常适合改造成一台个人 AI 自动化服务器。
相比继续使用 Windows 10 加虚拟机，直接安装 Ubuntu Desktop 24.04 LTS 有几个明显优势：
- 性能更好
- 环境更接近 AI Agent 的原生运行环境
- Docker、Node、Python、Playwright 更容易配置
- 更适合长期常开
- 远程管理更方便
- 后续扩展 n8n、Agent、自动化脚本更自然
最终推荐架构：
Ubuntu Desktop 24.04 LTS 裸机安装
+ 256GB SSD 做系统盘
+ 1TB 数据盘挂载到 /data
+ Docker / n8n / Tailscale / SSH
+ 云端大模型 API
+ 本机负责自动化执行
这不是一台强大的本地大模型服务器，但它非常适合作为个人 AI 自动化基础设施的核心节点。
最后修改于 2026-04-27
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