1. 先区分三种使用方式
| 离线 Demo | 在本机运行，只绑定 127.0.0.1，默认读取 sample_data/。适合快速试用、课堂展示、无公网环境下的手动标注流程演示。 |
|---|---|
| 在线演示 | 访问当前公开地址查看平台界面和流程。它只能读取演示服务器上的数据，不能直接访问访问者电脑或其他服务器的数据盘。 |
| 服务器部署 | 把平台部署到团队自己的服务器或挂载数据盘后，服务器目录导入才能浏览该机器上的大规模图像、TSV/XLSX 和模型输出。 |
2. 离线 Demo 完整流程
离线 Demo 是本机流程，适合没有公网、不能暴露数据、只需要试用人工标注和导出的场景。它默认只使用仓库内 sample_data/，不包含大型模型权重，也不会让外部用户访问这台机器。
- 克隆或复制
UAIV-Labeler仓库到本机。 - 安装 Python 依赖：
pip install -r requirements.txt。 - 启动离线脚本：
bash offline_demo/run_offline.sh；Windows 可运行offline_demo\run_offline.bat。 - 浏览器打开
http://127.0.0.1:7860。 - 使用
sample_data/images试用导入、画框、旋转框、点选区域、保存和导出。
在线演示和服务器部署则面向多人访问或大规模数据盘，需要公网入口、服务器目录权限和可选模型环境。
3. 快速启动
离线 Demo
cd /path/to/UAIV-Labeler pip install -r requirements.txt bash offline_demo/run_offline.sh
离线 Demo 默认打开 http://127.0.0.1:7860，只在当前电脑可见。
服务器部署
在团队服务器上准备 Python 环境后，进入平台目录并启动：
cd /path/to/UAIV-Labeler pip install -r requirements.txt bash scripts/start_public.sh
启动后访问：
http://<外部服务器IP>:7860
4. 数据放置
推荐把图像、TSV、XLSX 放在同一台服务器的数据盘，例如：
/data/UAIV/images /data/UAIV/QA/questions.tsv /data/UAIV/QA/results.xlsx
如果使用 QA 工具，建议将 QA 文件和配套图像放在同一数据目录下；平台会根据题目中的图像信息自动匹配，必要时也可以手动指定 QA 图像目录。
5. 公网访问
当前公开演示地址：
http://121.48.163.156:7860
其他服务器部署时，需要开放 7860 端口。云服务器还要在安全组/防火墙中放行 TCP 7860。
http://<server-ip>:7860
127.0.0.1 只代表服务器本机内部访问，不能作为发给外部用户的公开链接。
6. 域名与正式服务
长期公开建议使用 Gunicorn + Nginx。仓库已提供模板：
deploy/nginx_annotation.conf deploy/uaiv-labeler.service deploy/DOMAIN_DEPLOYMENT.md
有 root 权限后，可按 deploy/DOMAIN_DEPLOYMENT.md 配置域名、Nginx 反向代理和 HTTPS。
7. 注意事项
- 公开演示可以用当前 Flask 服务；正式多人使用建议加登录认证。
- 本地上传适合小规模 TSV/XLSX 或少量图片，大规模数据应使用服务器目录或挂载盘。
- 如果要使用本地 YOLO、SegEarth、SAM 等模型，外部服务器也需要配置对应环境和权重。