TorchServe yolov8

### 使用TorchServe部署或运行YOLOv8模型 为了使用TorchServe部署或运行YOLOv8模型，需遵循一系列特定步骤来确保成功安装和配置。首先，确认已安装必要的软件包[^1]。 #### 安装依赖项 在开始之前，确保环境中已经安装了PyTorch和其他必需库。对于树莓派4B这样的设备，可参考指定链接完成相应版本的PyTorch安装[^2]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 下载并准备YOLOv8模型文件 获取预训练好的YOLOv8权重文件以及对应的配置文件。可以从Ultralytics官方GitHub仓库下载最新发布的YOLOv8模型： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ pip install -r requirements.txt ``` 接着，保存所需的YOLOv8架构定义文件（通常是`.yaml`格式），并将它们放置于适当位置以便后续加载。 #### 设置TorchServe环境 安装TorchServe及其管理工具Marvin CLI: ```bash pip install torchserve torch-model-archiver marvin-cli ``` 创建一个目录用于存储模型及相关资源，并将上述获得的YOLOv8模型存入其中。 #### 打包YOLOv8模型至TorchServe兼容格式 利用`torch-model-archiver`命令行工具打包YOLOv8模型成适合TorchServe使用的档案形式： ```bash torch-model-archiver \ --model-name yolov8 \ --version 1.0 \ --serialized-file path/to/yolov8.pt \ --handler custom_handler_script.py \ --export-path ./models \ --force ``` 这里需要注意的是，`custom_handler_script.py`应该是一个自定义处理脚本，负责接收输入数据、调用YOLOv8推理函数、返回预测结果等功能实现。 #### 启动TorchServe服务端口 启动TorchServe服务器实例，在后台监听HTTP请求以提供在线推断能力： ```bash torchserve --start --ncs --ts-config config.properties --models yolov8=./models/yolov8.mar ``` 此时可以通过RESTful API接口向此服务发送图像对象进行实时目标识别分析。 #### 测试部署效果 最后一步是验证整个流程是否顺畅工作。编写简单的客户端程序测试上传图片给API endpoint `/predictions/yolov8` ，观察输出的结果集是否合理有效。 通过以上介绍的方法可以在不同硬件平台上顺利搭建起基于TorchServe框架支持下的YOLOv8物体检测应用系统[^3]。