VLM-R1GRPO微调， 实战训练教程（2）

https://github.com/pch18-docker/baota


```yaml
root@xd-OptiPlex-3070:~/bt_data# cat docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  baota:
    image: pch18/baota:clear
    container_name: baotaxd
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "11000:8888"     # 宝塔面板（外部11000 → 容器8888）
      - "11080:80"       # HTTP（外部11080 → 容器80）
      - "11443:443"      # HTTPS（外部11443 → 容器443）
      - "11020:20"       # FTP（可选）
      - "11021:21"       # FTP（可选）
      - "11306:3306"     # MySQL（可选）
      - "11679:6379"     # Redis（可选）
    volumes:
      - ./www:/www/wwwroot
      - ./backup:/www/backup
      - ./data:/www/data
    privileged: true

```

宝塔面板一键docker部署

## ThingsBoard

**ThingsBoard** 是一个开源的物联网（IoT）平台，专注于设备管理、数据收集、处理和可视化，支持多种通信协议如 MQTT、CoAP 和 HTTP。它提供了强大的规则引擎和丰富的可视化工具，帮助用户快速构建智能能源、车队跟踪、智能农业等物联网应用。基于 Java 和 TypeScript 开发，ThingsBoard 拥有活跃的社区和详细的文档，采用 Apache 2.0 开源协议，适合各种规模的物联网项目，帮助用户高效管理和分析设备数据。




## 项目地址

https://github.com/thingsboard/thingsboard?tab=readme-ov-file

文档：https://thingsboard.io/docs/

## 开始

本教程的目标是演示 ThingsBoard 最常用功能的基本用法。你将学习如何：

1. 将设备连接到 ThingsBoard；
2. 从设备推送数据到 ThingsBoard；
3. 构建实时用户仪表盘；
4. 定义阈值并触发报警；
5. 设置通过电子邮件、短信或其他系统的报警通知。

在本指南中，我们将通过连接和可视化温度传感器的数据来简化操作。

我安装了VM虚拟机，虚拟机安装Ubuntu22系统，安装docker：

https://www.dong-blog.fun/post/1970

thingsboard很吃资源，不要在1核1G的服务器里部署！


在服务器部署 thingsboard ，使用root命令行进行部署安装：

```bash
mkdir -p ~/.mytb-data && sudo chown -R 799:799 ~/.mytb-data
mkdir -p ~/.mytb-logs && sudo chown -R 799:799 ~/.mytb-logs
docker run -it -p 8080:9090 -p 7070:7070 -p 1883:1883 -p 5683-5688:5683-5688/udp -v ~/.mytb-data:/data \
-v ~/.mytb-logs:/var/log/thingsboard --name mytb --restart always thingsboard/tb-postgres
```

ThingsBoard UI 可以通过以下 URL 访问：`http://localhost:8080`。  
你可以使用用户名 `tenant@thingsboard.org` 和密码 `tenant` 登录。更多关于演示账户的信息请参考 [这里](https://thingsboard.io/docs/user-guide/demo-accounts/)。

因为我是VMware虚拟机里部署，也可以用 ip a 查看虚拟机IP，然后在Windows机器访问，比如我访问：http://10.100.80.98:8080/


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### **步骤 1：创建设备**

我们将添加一个设备，该设备将向 ThingsBoard 平台传输以下数据：设备名称和温度读数（作为遥测数据）。

1. 登录到你的 ThingsBoard 实例，进入 **“实体”** 部分的 **“设备”** 页面；
2. 点击表格右上角的 **“+”** 图标，然后从下拉菜单中选择 **“添加新设备”**；
3. 输入设备名称，例如 **“我的新设备”**。此时无需其他更改，点击 **“添加”**；
4. 将打开一个窗口，你可以检查设备与 ThingsBoard 的连接。此步骤是可选的。我们先关闭此窗口，稍后详细检查连接；
5. 恭喜！你已成功添加了第一个设备。当你添加更多设备时，它们会按创建时间排序，最新的设备会显示在表格顶部。

添加新设备时，你会收到通知。你可以通过点击右上角的 **“铃铛”** 图标查看通知。


可以直接直接命令发送数据：

![image.png](/static/img/1dba34fbb8f588d7d55e6f8e78af220b.image.webp)


可以看到命令本身就是数据透传：
```
# http协议
curl -v -X POST http://10.100.80.98:8080/api/v1/H8VR5eYTYXnVQGHGwnOP/telemetry --header Content-Type:application/json --data "{temperature:25}"


# mqtt协议
mosquitto_pub -d -q 1 -h 10.100.80.98 -p 1883 -t v1/devices/me/telemetry -u "H8VR5eYTYXnVQGHGwnOP" -m "{temperature:25}"
```

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### **步骤 2：连接设备**

现在，让我们检查设备与 ThingsBoard 平台的连接。为此，使用 **“检查连接性”** 功能代表你的设备发布遥测数据（例如温度读数）。

1. 点击你的设备，然后在 **“设备详情”** 窗口中点击 **“检查连接性”** 按钮；
2. 在打开的窗口中选择消息协议和操作系统。安装必要的客户端工具并复制命令；
3. 执行复制的命令。成功发布温度读数后，设备状态应从 **“未激活”** 变为 **“激活”**，并且你应该看到发布的温度读数。现在关闭连接性窗口。

点这里：

![image.png](/static/img/41fae2b369e3299aaa3515310b933557.image.webp)

然后点这里：


![image.png](/static/img/2b4f7cbb71157e427cf401e7c3758477.image.webp)

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### **步骤 3：创建仪表盘**

仪表盘允许用户可视化和监控从物联网设备收集的数据。

我们将创建一个仪表盘，并添加三个小部件：实体表、图表和报警表。

#### **步骤 3.1：创建空白仪表盘**

1. 通过左侧主菜单导航到 **“仪表盘”** 页面，然后点击右上角的 **“+”** 图标，选择 **“创建新仪表盘”**；
2. 在打开的对话框中输入仪表盘标题，描述是可选的。点击 **“添加”**；
3. 创建仪表盘后，它将自动打开，你可以立即开始添加小部件。点击右上角的 **“保存”** 按钮以保存仪表盘。

#### **步骤 3.2：添加实体表小部件**

1. 进入仪表盘编辑模式，点击屏幕顶部的 **“添加小部件”** 按钮；
2. 找到 **“表格”** 小部件包，点击它；
3. 选择 **“实体表”** 小部件；
4. 在 **“添加小部件”** 窗口中，将之前创建的设备 **“我的新设备”** 指定为数据源。在 **“列”** 部分添加 **“temperature”** 键；
5. 点击 **“添加”** 按钮完成小部件的添加。


![image.png](/static/img/0d9cabfc5090dd7f904ed7ad96acae74.image.webp)

#### **步骤 3.3：添加图表小部件**

1. 进入编辑模式，点击 **“添加新小部件”** 按钮；
2. 找到 **“图表”** 小部件包，点击它；
3. 选择 **“时间序列图表”** 小部件；
4. 将设备 **“我的新设备”** 指定为数据源，并在 **“系列”** 部分指定 **“temperature”** 键；
5. 调整小部件大小并保存。

#### **步骤 3.4：添加报警表小部件**

1. 进入编辑模式，点击 **“添加新小部件”** 按钮；
2. 找到 **“报警小部件”** 包，点击它；
3. 选择 **“报警表”** 小部件；
4. 将设备 **“我的新设备”** 指定为数据源，并配置过滤器；
5. 调整小部件大小并保存。


![image.png](/static/img/1442fd921d0f298e2fc8cad2cdcb6781.image.webp)

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### **步骤 4：配置报警规则**

我们将使用报警规则功能，当温度读数超过 25 度时触发报警。

1. 进入 **“设备配置文件”** 页面，点击默认设备配置文件行以打开其详细信息；
2. 导航到 **“报警规则”** 选项卡，点击 **“铅笔”** 按钮进入编辑模式；
3. 点击 **“添加报警规则”** 按钮；
4. 指定报警类型并添加条件；
5. 点击 **“保存”** 并应用更改。


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### **步骤 5：创建报警**

现在，我们的报警规则已激活。发送新的温度遥测数据（温度值应大于 25 度）以触发报警。

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### **步骤 6：报警通知**

ThingsBoard 通知中心允许向最终用户发送个性化通知。你可以配置电子邮件、短信或移动推送通知。

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### **步骤 7：将设备和仪表盘分配给客户**

你可以将设备和仪表盘分配给不同的客户，确保每个客户只能看到自己的数据。

1. 创建客户；
2. 将设备分配给客户；
3. 将仪表盘分配给客户；
4. 创建客户用户并激活。

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### **下一步**

• 连接你的设备；
• 配置复杂仪表盘；
• 使用规则引擎处理数据；
• 了解更多高级功能。

thingsboard 物联网IoT平台，mqtt设备管理

vllm 离线推理Qwen2.5-VL-Instruct，API部署，支持max_pixels

## 云端设置

建立TCP隧道：



![image.png](/static/img/a1cb9c0eb8b275dde04ff586bac03e72.image.webp)


## 下载客户端

下载win客户端：

![image.png](/static/img/59c73e660e8d28ceb6abf9e98de3c723.image.webp)


## Windows本地运行客户端

指令在这里：

![image.png](/static/img/88211b441170e3391a8a022417408f30.image.webp)

win上运行：

![image.png](/static/img/0c6cb68318594eb3aa08d6a8ed23cd9e.image.webp)

服务端需要查看确认为客户端在线：


![image.png](/static/img/6ac6635ee6e565e00390bfe257d54259.image.webp)

## 客户端gradio python web启用8080

运行python代码，浏览器访问需要能访问成功： http://127.0.0.1:8080
```python
import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hello {name}!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
demo.launch(server_port=8080)
```

## 公网访问内部服务

浏览器访问：http://hn1.pp2pdf.com:40489/

![image.png](/static/img/e3ad4bc1415b21dc8bc901003d184382.image.webp)

需要访问密码：

访问密码：非WEB应用无需设置访问密码，忽略即可。目前对于国内大陆的节点，TCP协议的WEB应用，需要设置访问密码，如果为空，系统也会自动生成一个随机密码，穿透后，访问外网地址时，需要输入密码进行IP授权，对于已经授权过的IP，再次访问时则不再需要密码，系统最多记录10个IP地址，超过10个后，最早授权的IP地址将会被移除。

真麻烦，退回去，刚开始设置节点的时候设置为香港节点。

![image.png](/static/img/2602e18149d4b96a0d89dbccc274a5cc.image.webp)

带宽太慢了，能访问是能访问，这带宽做不了任何事情。

![image.png](/static/img/b41af60e0d232d22ac622ebbffd1488f.image.webp)

nps云穿透使用尝试

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。