训练功能改用本地 kohya conda 环境执行，移除 Docker 依赖

- lora_train_service_1.py: 将 sudo docker run 命令替换为本地
  python -m accelerate.commands.launch，通过 PYTHONPATH 复用 .local/
  下的 torch/accelerate/bitsandbytes 等包
- setup.sh: 添加 kohya 环境到 conda-pack 恢复列表
- start_all_services.sh: 导出 CONDA_BASE 供 photo_service 读取
- README.md: 添加 kohya.tar.gz 到网盘下载清单
- 已验证: 训练命令可完整执行（加载底模→创建LoRA→训练→保存）

setup.sh

@@ -27,7 +27,7 @@ echo "  configure.ini 已生成"
 
 # 3. 恢复 conda 环境（conda-pack）
 echo "[3/7] 恢复 conda 环境..."
-for env_name in my_hair sdwebui; do
+for env_name in my_hair sdwebui kohya; do
     if [ -f "$BASE_DIR/conda_envs/${env_name}.tar.gz" ]; then
         echo "  恢复 $env_name ..."
         rm -rf "$CONDA_BASE/envs/$env_name"