环境：

win11

WindTerm2.7.0

1、下载WindTerm并进行相关设置

下载WindTerm：用于连接云服务器，绿色免费，不用安装，直接解压就可以用

设置免密和禁止锁屏

• 在找到软件安装目录 WindTerm_2.7.0\.wind\profiles\default.v10下打开user.config文件
• 在该文件中添加下面两行

"application.lockScreenTimeout" : 0,
"application.masterPassword" : false,

2、租用服务器

3、使用WindTerm连接服务器

会话-新建会话-SSH-输入主机号-连接-账号密码-输入账号+密码-连接

3、服务器初始化（一次性）

# 1. 系统更新 & 基础工具
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y wget curl git vim htop tree

# 2. 换国内清华源（Ubuntu + conda）
sudo sed -i 's|http://.*.ubuntu.com|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn|g' /etc/apt/sources.list
sudo apt update

# 3. 装 NVIDIA 驱动（推荐版）
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot                  # 重启后 nvidia-smi 正常

4、安装miniconda

# 1. 下载 & 安装
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda3
echo 'export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 2. 换 conda 国内源
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes

5、创建开发环境 yolov5-rk3588

# 1. 新建环境
conda create -n yolov5-rk3588 python=3.9 -y
conda activate yolov5-rk3588

# 2. 装 CUDA 11.8 runtime + PyTorch 2.1
conda install -c nvidia/label/cuda-11.8.0 cuda-runtime=11.8 -y
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -y

# 3. 降级 NumPy 兼容
conda install numpy=1.26 -y

# 4. 验证 GPU
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
# 期望：2.1.0 True

6、安装 RKNN-Toolkit2（模型转换核心）

# 1. 用 PyPI 最新版（国内镜像）
pip install rknn-toolkit2==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 2. 验证导入
python -c "from rknn.api import RKNN; print('RKNN import OK')"

7、常用视觉库补齐

pip install opencv-python matplotlib tqdm pyyaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

8、一键验证清单

conda activate yolov5-rk3588
python -c "import torch, cv2, numpy; print('torch:', torch.__version__, 'GPU:', torch.cuda.is_available())"