yolov11 docker部署
时间: 2025-02-06 12:08:32 浏览: 183
### 使用 Docker 部署 YOLOv11 教程
#### 准备工作
确保已经安装好 Docker 并配置完毕。对于 Linux 系统而言,这一步骤至关重要[^3]。
#### 下载或创建镜像
如果官方提供了特定于 YOLOv11 的 Dockerfile,则可以按照如下方式创建自定义镜像:
```bash
$ docker build -f ./path_to_yolov11_dockerfile/Dockerfile -t yolov11:v0 .
```
这里假设 `./path_to_yolov11_dockerfile` 是放置有适用于 YOLOv11 版本的 Dockerfile 文件夹路径[^1]。
#### 解决构建过程中可能出现的问题
遇到构建失败的情况时,确认所有指令无误,并尝试移除 `.dockerignore` 文件后再试一次。这一操作有助于排除因忽略某些必要文件而导致的错误[^4]。
#### 创建并启动容器
有两种方法来启动基于所建镜像的新容器:
- **交互模式**
```bash
$ docker container run --name yolov11_test -it yolov11:v0 /bin/bash
```
- 或者先以后台服务形式启动再连接到其中
```bash
# 启动容器
$ docker run --name=yolov11_v0 -itd yolov11:v0
# 进入容器
$ docker exec -it yolov11_v0 bash
```
一旦进入了容器内部环境之后就可以执行模型预测等相关命令了。例如,在容器内运行检测任务可参照下面的例子(具体参数需依据实际需求调整):
```python
python predict.py --source path/to/image_or_video --weights pretrained_weights.pt
```
请注意上述例子中的 Python 脚本名称 (`predict.py`) 和权重文件名 (`pretrained_weights.pt`) 取决于具体的项目结构以及使用的版本情况。
阅读全文
相关推荐


















