docker部署yolov8
时间: 2025-01-17 10:02:54 浏览: 67
### 使用 Docker 部署 YOLOv8 模型
#### 准备工作环境
为了确保能够顺利部署YOLOv8模型,在Ubuntu 20.04环境中安装Docker是必要的前提条件。确认已经正确安装了Docker,并且可以正常运行。
#### 创建 Dockerfile 文件
创建一个新的项目文件夹用于存放YOLOv8的相关资源以及配置文件。在此文件夹下新建名为`Dockerfile`的文本文件,该文件定义了构建镜像所需的指令集[^1]:
```dockerfile
FROM ubuntu:20.04
# 设置环境变量以避免交互式配置工具弹出
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
# 更新包列表并安装基础依赖项
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python3-pip python3-dev && \
cd /usr/local/bin && ln -sf pip3 pip && ln -s python3 python
# 安装Python库和其他必要组件
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 将本地代码复制到容器内的指定位置
WORKDIR /app
COPY ./ .
# 下载预训练权重文件或其他数据源(如果适用)
# RUN wget https://example.com/path_to_your_model.pt -O model.pt
# 设定默认命令以便启动服务或执行脚本
CMD ["python", "detect.py"]
```
注意:上述 `requirements.txt` 应包含YOLOv8所需的所有Python库版本说明;实际路径和URL需根据实际情况调整。
#### 构建自定义 Docker 镜像
在保存有前述`Dockerfile`所在的目录打开终端窗口,通过如下命令来基于此文件构建新的Docker镜像:
```bash
sudo docker build -t yolov8_custom .
```
这里 `-t` 参数指定了新创建出来的镜像标签名称为 `yolov8_custom`.
#### 测试与验证
完成镜像制作之后就可以尝试着去测试这个刚刚做好的镜像能否正常使用了。有两种方式可以选择进入容器内部操作:
- **方法一**: 直接启动带有交互模式TTY的新实例并且立即连接进去;
```bash
sudo docker run --name=yolov8_test -it yolov8_custom /bin/bash
```
- **方法二**: 先以后台守护进程的方式开启一个命名过的长期在线版容器再单独开个会话接入其中;
```bash
# 启动容器
sudo docker run --name=yolov8_v0 -itd yolov8_custom
# 进入容器
sudo docker exec -it yolov8_v0 bash
```
一旦进入了容器内部,则可以通过调用 Python 脚本来实现目标检测功能,比如针对特定图片进行推理预测:
```bash
python detect.py --source inference/images/example.jpg --view-img
```
以上就是整个过程的大致描述,具体细节可能还需要依据官方文档和个人需求做出适当修改。
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