中小微企业怎么低成本自建图像识别服务器

中小微企业想搞图像识别，买现成的服务器动不动几万块，心疼钱；想自己搭，又怕买错硬件白花冤枉钱，还不知道怎么弄才能低成本？别愁，今天就好好说说中小微企业怎么低成本自建图像识别服务器，让你少花钱还能用得顺手。
先想清楚：你的企业真的需要多强的服务器？
很多朋友一上来就想弄个顶级配置，觉得这样才够用。其实不是的，中小微企业业务量没那么大，真没必要。比如你就每天识别几百张产品图，用太好的服务器就是浪费。
得先算算自己的需求：每天要处理多少张图？图片大不大？是不是要实时出结果？把这些想清楚了，再去挑硬件，能省不少钱。
小编见过有企业本来就偶尔用用，却买了能扛住上万张图的服务器，放着也是浪费，还不如把钱花在别处。
硬件怎么挑？省钱还能用得住
CPU 不用追最新的，中端的就够。比如 i5 系列，处理图像识别的基础数据完全没问题，比 i7 便宜一半还多。
显卡是重点，但别买新的。二手的 GTX 1060、1660 这些就挺好，性能足够，价格才一千多，比新的便宜好几千。我们在使用的时候，发现这些二手显卡只要没修过，用个两三年没问题。
内存和硬盘别太小，也别太大。内存 16G 起步，不够再加到 32G；硬盘用个 512G 的固态，存系统和常用数据，再配个 1T 的机械硬盘存图片，这样又省钱又够用。
不过话说回来，要是你每天处理的图片特别多，比如上千张，那内存和显卡可能得再升一级，但也别一下子跳到最高配。
系统和软件：别用复杂的，免费的就够
系统用 Linux 的 Ubuntu，免费还稳定，网上教程也多，出了问题好解决。虽然看着可能有点复杂，但跟着教程一步步弄，两三天就能上手。
识别用的软件，就用免费的开源工具，比如 TensorFlow、PyTorch 这些，不用花钱买商业软件。安装也简单，网上搜个命令，复制粘贴运行就行，这样就可以开始试着识别图片了。
有朋友担心免费的不好用，其实这些工具很多大公司也在用，功能足够中小微企业用了，没必要花那个钱。

场景适配：不同用法，服务器调法不一样
工业质检的时候，图片不用太清晰。把图片分辨率调低一点，服务器处理得更快，还不影响判断产品好坏，这样就不用买太强的硬件。
零售盘点用的时候，识别速度不用太快。反正每天盘点一次，服务器慢慢算也没关系，硬件差点也能应付。
具体不同场景下，软件参数怎么调才能更适配，小编也没完全弄明白，可能需要根据具体情况查教程或者问有经验的人。
避坑提醒：这些地方别乱花钱
别买太多备用硬件。有朋友担心坏了没得换，一下子买好几个显卡、硬盘，其实没必要，真坏了再买也来得及，现在网购很快。
别一开始就想着扩容。先搭个基础的能用就行，等业务涨了再慢慢加硬件，不然钱都压在没用的设备上了。
买硬件的时候别只看牌子，差不多的型号，小牌子可能更便宜，用着也没差多少。有朋友总觉得大牌才靠谱，其实现在技术都差不多，省下的钱能多买个硬盘呢。
小编觉得，中小微企业低成本自建图像识别服务器，核心就是 “够用就好”，别盲目追求高配置。先弄清楚自己要干嘛，再挑合适的硬件，用免费的软件，慢慢试错调整，肯定能弄出一个省钱又好用的服务器。刚开始可能会遇到点麻烦，但多琢磨琢磨，总能搞定的。希望这些能帮到你。