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YOLOv8环境CPU部署

时间: 2025-02-25 20:24:07 浏览: 52

### 如何在CPU环境中部署YOLOv8模型 #### 安装 Docker 为了简化环境配置，在Linux中推荐使用Docker来部署YOLOv8。首先，确保已经安装好Docker[^1]。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` #### 下载镜像接着，拉取适合于CPU架构的Docker镜像。这一步骤能够提供预配置好的Python和其他依赖项环境。 ```bash docker pull ultralytics/yolov8-cpu ``` #### 创建容器并运行创建一个新的容器实例，并挂载本地目录以便访问训练数据或保存的结果文件。 ```bash docker run -it --rm \ -v /path/to/data:/data \ -v /path/to/results:/results \ ultralytics/yolov8-cpu ``` #### 配置 Conda 环境虽然Docker提供了隔离化的执行环境，但在某些情况下可能还需要进一步调整内部的Conda虚拟环境设置以满足特定版本库的要求。 ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 pip install -r requirements.txt ``` #### 部署 YOLOv8 模型完成上述准备工作之后，便可以在该环境中加载预先训练好的YOLOv8权重文件进行推理操作。对于自定义`.pt`格式的PyTorch模型，则需先将其转换成ONNX格式再导入至FastDeploy框架内处理[^2]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方提供的轻量级模型 model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg', save=True, imgsz=640) ``` 如果计划长期维护此项目或者频繁调用API接口服务的话，建议参照更详细的文档资料深入理解整个流程背后的原理和技术细节[^3]。

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