二、环境与工具准备（SSH / FTP / Conda）

推荐采用"本地连接云端 Ubuntu 训练"架构：笔记本装了 VSCode、XShell、FinalFTP、Miniconda；云端（Ubuntu 22.04）装了 PyTorch、Numpy、Pandas、Scikit-learn、Ollama（qwen3:0.5b / qwen3:7b）。所有训练都在云端跑。

🔌 第一步：用 VSCode Remote-SSH 连接云端（最推荐）
  1. VSCode 左侧扩展栏安装 Remote - SSH 插件；
  2. 按 F1 → 输入 Remote-SSH: Connect to Host → 输入你的 user@云服务器IP → 输入密码；
  3. 连接成功后 File → Open Folder 打开 /home/user/workspace，之后新建/编辑文件、开终端，就像操作本地一样。
# 备用方案：XShell 连接（备用方案），连接后就是在云端打命令行
ssh user@192.168.x.x        # XShell 新建会话填 IP，端口默认 22

# 检查云端环境是否就绪（连上后第一时间做）
nvidia-smi                   # 查看GPU型号与显存（决定量化方案：显存≤8GB 选 INT4）
python -V && pip -V          # Python 环境
ollama list                  # 确认 qwen3:0.5b、qwen3:7b 存在
ollama run qwen3:0.5b "你好"  # 冒烟测试模型能否回答
📦 pip 安装库（推荐直接 pip 安装）
pip install langchain langchain-community transformers peft bitsandbytes trl datasets accelerate  # 项目A全家桶
pip install ultralytics albumentations scikit-learn matplotlib onnxruntime onnx  # 项目B全家桶
# 网慢时可临时换国内源：
pip install 包名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
📤 FinalFTP 上传（每完成一个任务必做！）

打开 FinalFTP → 新建连接（填服务器 IP / 账号 / 密码）→ 左边是本地、右边是云端 → 选中成果文件夹拖到目标目录。上传完务必确认目标目录里文件数量、大小无误。

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