使用宝塔面板配置UAV/AR人工智能应用服务器指南

一、准备工作

1. 服务器选择：

   • 推荐配置：至少8核CPU、32GB内存、NVIDIA GPU（如T4/V100）、50GB+ SSD存储
   • 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04 LTS 或 CentOS 7/8

2. 安装宝塔面板：

   # Ubuntu/Debian
   wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install-ubuntu_6.0.sh && sudo bash install.sh
   
   # CentOS
   yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh
   

二、基础环境配置

1. 安装必要组件：

   • 通过宝塔面板"软件商店"安装：
     • Nginx/Apache
     • MySQL/MariaDB
     • PHP 7.4+ (如需)
     • PM2管理器
     • Docker管理器

2. 安装CUDA和cuDNN（如需GPU加速）：

   # 安装NVIDIA驱动
   sudo apt install nvidia-driver-470
   
   # 安装CUDA Toolkit
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
   sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
   sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
   sudo apt-get update
   sudo apt-get -y install cuda
   

三、AI应用环境搭建

1. Python环境配置：

   # 安装Miniconda
   wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   
   # 创建AI专用环境
   conda create -n uav_ar python=3.8
   conda activate uav_ar
   
   # 安装常用AI库
   pip install numpy opencv-python tensorflow-gpu torch torchvision torchaudio \
    pytorch-lightning matplotlib scikit-learn pandas
   

2. 安装AI框架：

   • 根据应用需求选择安装：

     # 计算机视觉
     pip install opencv-contrib-python mediapipe
     
     # 无人机相关
     pip install dronekit pymavlink
     
     # AR相关
     pip install open3d pyrealsense2
     

四、应用部署

1. Web服务配置：

   • 在宝塔面板创建网站
   • 配置SSL证书
   • 设置反向代理（如需要）

2. API服务部署：

   • 使用PM2管理器部署Python/Node.js后端
   • 示例PM2启动命令： bash pm2 start app.py --name uav_api --interpreter python3

3. 数据库配置：

   • 创建专用数据库
   • 优化数据库参数（根据AI应用需求调整）

五、性能优化

1. Nginx优化：

   # 在Nginx配置中添加
   client_max_body_size 100M;
   proxy_read_timeout 300;
   proxy_connect_timeout 300;
   proxy_send_timeout 300;
   

2. GPU监控：

   # 安装GPU监控工具
   pip install gpustat
   nvidia-smi -l 1  # 实时监控GPU状态
   

3. 防火墙设置：

   • 开放必要端口（如API端口、视频流端口）
   • 设置IP白名单（针对管理接口）

六、常见AI应用配置示例

1. 无人机视频流处理：

   # 示例代码片段
   import cv2
   from dronekit import connect
   
   # 连接无人机
   vehicle = connect('/dev/ttyACM0', wait_ready=True, baud=57600)
   
   # 视频处理
   cap = cv2.VideoCapture('udp://0.0.0.0:11111')
   while True:
      ret, frame = cap.read()
      # AI处理代码...
   

2. AR应用配置：

   import pyrealsense2 as rs
   import numpy as np
   
   # 配置RealSense摄像头
   pipeline = rs.pipeline()
   config = rs.config()
   config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)
   pipeline.start(config)
   
   # AR处理循环
   while True:
      frames = pipeline.wait_for_frames()
      color_frame = frames.get_color_frame()
      image = np.asanyarray(color_frame.get_data())
      # AR处理代码...
   

七、安全设置

1. 基础安全：

   • 修改默认SSH端口
   • 禁用root远程登录
   • 安装fail2ban

2. 应用安全：

   • API接口添加JWT认证
   • 敏感数据加密存储
   • 定期备份数据库

3. 监控设置：

   • 配置宝塔任务计划定期检查服务状态
   • 设置异常报警通知

八、维护建议

1. 定期维护：

   • 更新AI模型权重
   • 升级依赖库版本
   • 清理日志和临时文件

2. 备份策略：

   • 数据库每日自动备份
   • 代码库设置Git自动推送
   • 重要模型文件异地备份

3. 性能监控：

   # 使用宝塔自带监控和以下工具
   top
   htop
   nvidia-smi
   gpustat
   

通过以上配置，您的宝塔面板服务器将能够高效运行UAV和AR等人工智能应用。根据具体应用需求，可能还需要安装特定的SDK或进行额外的优化配置。