vision-ai-local-deploylisted

# 视觉AI本地部署 Skill 在用户 Windows 主机上部署与维护本地视觉 AI 模型的操作手册。所有路径、依赖版本、硬件约束均已固定，直接复用，避免重复踩坑。 ## 环境与硬件（固定事实，不可变） - **硬件**：CPU 9700X ｜ GPU RTX 4060 Ti **8GB** ｜ 内存 DDR5 32GB - **显示器**：双屏混合 DPI——主屏 4K(3840×2160@200%) + 副屏 1080p(1920×1080@100%) - **系统**：Win11 ｜ 代理 FlClashX（127.0.0.1:7893） - **主项目目录**：`G:\LocateAnything\`（Python、venv、模型、脚本、.bat 全在此） - **TensorRT 方案目录**：`G:\YOLO-TensorRT\` - **打包产物目录**：`G:\YOLO-Package\` 详见 [references/environment.md](references/environment.md) ## 关键约束（必须遵守） 1. **C 盘敏感**：一切安装到 G 盘；HF_HOME、pip cache、YOLO_CONFIG_DIR 必须重定向到 G，禁止写 C。 2. **8GB 显存约束**：LocateAnything-3B 权重 7.66GB，bf16 装不下，**必须 4-bit 量化**（bitsandbytes `load_in_4bit`）。 3. **分辨率上限 1280**：8GB 显存下 LocateAnything 检测分辨率最高 1280px；1600px 实测 68 秒/峰值 11.92GB（爆显存颠簸），1080p 及以上不可行。YOLO/TensorRT 无此限制。 4. **硬件超限先询问**：当部署超出用户硬件配置的模型/软件时，必须先询问用户；用户拒绝则选轻量化版本。 5. **许可证约束**：LocateAnything = NVIDIA 非商用（仅学术研究，用户大创可用，商用需换模型）；YOLO = AGPL-3.0（商用分发有开源义务）。打包分发前必须提示。 ## 调用方式 本 skill 为知识型 skill，无需执行脚本。当用户提出视觉 AI 部署/运行/排查需求时： 1. 先读 [references/environment.md](references/environment.md) 确认环境与路径。 2. 按需求匹配对应功能域（见下方），读取对应 reference 执行。 3. 遇到报错/异常，先查 [references/pitfalls.md](references/pitfalls.md) 的踩坑记录，避免重复排查。 ## 功能域 ### 环境与依赖 Python 3.11、venv、torch cu124、pip 镜像、缓存重定向。详见 [references/environment.md](references/environment.md) ### 模型部署（三套） - **LocateAnything-3B**：VLM 定位模型，4-bit 量化部署。详见 [references/deployment.md](references/deployment.md) - **YOLO11**：实时检测，ultralytics，本地训练。详见 [references/deployment.md](references/deplo