第2章环境搭建

第2章：环境搭建——硬件环境准备与系统配置

说实话，很多同学学AI部署，第一步就卡在环境搭建上。

我见过太多人，模型写好了，代码调通了，结果板子起不来。或者系统烧好了，SSH死活连不上。这些坑，我自己都踩过不止一次。所以这一章，咱们把基础打牢。

2.1 硬件选型：树莓派还是Jetson Nano？

先说说这两款主流板子。我个人习惯，把树莓派叫做“入门神器”，Jetson Nano则是“性能小钢炮”。

对比项	树莓派4B/5	Jetson Nano (4GB)
CPU	ARM Cortex-A72 (4核)	ARM Cortex-A57 (4核)
GPU	VideoCore VI (无AI加速)	128核 Maxwell (支持CUDA)
内存	2GB/4GB/8GB	4GB
AI推理能力	弱（需依赖CPU或NPU扩展）	强（原生支持TensorRT）
价格	约300-600元	约800-1200元
功耗	5V/3A (约15W)	5V/4A (约20W)
适用场景	入门学习、轻量级推理	计算机视觉、实时推理

怎么选？我建议：

如果你刚接触端侧AI，预算有限，先玩树莓派。跑跑TFLite、ONNX Runtime，够用。
如果你要做视觉项目，比如人脸识别、目标检测，直接上Jetson Nano。它的GPU能让你少掉很多头发。

我的经验： 有一次我在树莓派上跑YOLOv5，帧率只有0.5 FPS，简直像看幻灯片。后来换到Jetson Nano，直接飙到15 FPS。所以，选对硬件真的很重要。

2.2 操作系统烧录——别小看这一步

系统烧录听起来简单，但翻车率其实挺高的。我见过有人用错了镜像，有人烧录时拔了卡，还有人忘了格式化。

2.2.1 树莓派：Raspberry Pi OS

官方推荐用 Raspberry Pi Imager 工具。傻瓜式操作，选型号、选系统、选SD卡，一键搞定。

# 烧录完成后，建议开启SSH
# 在SD卡的boot分区新建一个空文件，命名为 ssh（无后缀）
touch /media/your_user/boot/ssh

嗯，这里要注意：树莓派默认用户名是 pi，密码是 raspberry。第一次登录后记得改密码。

2.2.2 Jetson Nano：NVIDIA官方镜像

Jetson Nano的系统烧录稍微麻烦点。你需要从NVIDIA官网下载 JetPack SDK 对应的镜像。

# 使用 balenaEtcher 烧录
# 或者用 dd 命令（Linux/Mac）
sudo dd if=jetson-nano-jp46.img of=/dev/sdX bs=4M status=progress

我曾经踩过的坑： 烧录Jetson Nano镜像时，一定要用至少32GB的SD卡，Class 10以上。我用了一张16GB的旧卡，结果系统启动到一半就卡死了。后来换了三星EVO Plus 64GB，一切顺利。

2.3 SSH远程连接——解放你的桌面

说实话，给板子接显示器、键盘、鼠标，太麻烦了。我习惯把板子往角落一丢，全程SSH操作。

2.3.1 查找板子的IP地址

有两种方法：

方法一： 在路由器后台查看设备列表
方法二： 用 nmap 扫描局域网

# 扫描192.168.1.0/24网段
nmap -sn 192.168.1.0/24

# 找到类似 raspberrypi 或 tegra-ubuntu 的主机名

2.3.2 连接SSH

# 树莓派
ssh pi@192.168.1.100

# Jetson Nano
ssh nvidia@192.168.1.101

第一次连接会提示确认指纹，输入 yes 就行。然后输入密码，你就进入板子的终端了。

小技巧： 配置SSH密钥登录，省去每次输密码的麻烦。

# 在本地生成密钥
ssh-keygen -t rsa -b 4096

# 复制公钥到板子
ssh-copy-id pi@192.168.1.100

2.4 Python环境配置——AI部署的基石

Python版本选不对，后面全是坑。我个人建议：

树莓派： 用系统自带的Python 3.9（或升级到3.11）
Jetson Nano： JetPack自带Python 3.6，建议升级到3.8

2.4.1 安装Python 3.11（树莓派为例）

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装依赖
sudo apt install -y build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev

# 下载并编译Python 3.11
wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.5/Python-3.11.5.tgz
tar -xzf Python-3.11.5.tgz
cd Python-3.11.5
./configure --enable-optimizations
make -j4
sudo make altinstall

为什么用 altinstall？因为它不会覆盖系统自带的Python，避免搞坏系统工具。

2.4.2 创建虚拟环境

我强烈建议每个项目都用虚拟环境。你想想看，不同项目依赖的库版本可能冲突，虚拟环境就是隔离它们的沙箱。

# 安装virtualenv
pip3.11 install virtualenv

# 创建虚拟环境
virtualenv venv --python=python3.11

# 激活环境
source venv/bin/activate

# 安装常用库
pip install numpy opencv-python pillow matplotlib

  核心要点：
  Python版本选3.8以上，兼容性最好
虚拟环境是必须的，别偷懒
安装库时用 pip 而不是 sudo pip

2.5 本章知识体系

下面这张图，帮你理清环境搭建的完整流程：

说白了，环境搭建就是这四步。每一步都有坑，但只要你按部就班来，基本不会出大问题。

最后提醒一句： 别在板子上用 sudo pip install。我当年就是手贱，把系统Python搞坏了，重刷了三次系统才长记性。

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