YOLOv8一键部署全攻略：Ubuntu系统GPU与CPU双模式安装教程

本教程将详细介绍如何在Ubuntu系统上部署YOLOv8，支持GPU和CPU一键安装。YOLOv8是当前最先进的目标检测模型之一，通过本指南，即使你是小白，也能轻松完成部署，享受高效的GPU加速或灵活的CPU推理。

一、前提条件

在开始YOLOv8部署前，请确保你的Ubuntu系统满足以下要求：

• Ubuntu 18.04或更高版本（推荐20.04 LTS）。
• Python 3.8或更高版本（可通过python3 --version检查）。
• pip包管理器（通常随Python安装）。
• 对于GPU安装：NVIDIA显卡、CUDA工具包（11.8以上）和cuDNN库。确保驱动程序已更新。
• 基本的终端操作知识。

二、一键安装步骤

我们使用Ultralytics官方提供的一键安装脚本来简化YOLOv8部署过程，适用于Ubuntu系统的GPU和CPU模式。

步骤1：打开终端并克隆仓库

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.gitcd ultralytics

步骤2：安装依赖包

对于CPU安装，运行以下命令：

pip install -r requirements.txt

对于GPU加速安装，请先确保CUDA和cuDNN已正确配置（可运行nvidia-smi验证）。然后同样执行上述命令，YOLOv8会自动检测GPU。

步骤3：验证安装

创建一个Python脚本（如test_yolo.py）来测试YOLOv8部署是否成功：

from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型model = YOLO("yolov8n.pt")# 运行推理（自动使用GPU或CPU）results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")# 打印结果print(results)

在终端中运行：python3 test_yolo.py。如果输出检测结果，说明安装成功。对于GPU加速，你可以检查任务管理器确认GPU使用情况；对于CPU推理，则依赖CPU资源。

三、SEO关键词强调

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四、常见问题与解决

• 问题1：安装依赖时出错。 解决：尝试使用pip3代替pip，或升级pip：pip install --upgrade pip。
• 问题2：GPU未检测到。 解决：确认CUDA版本兼容性（YOLOv8要求CUDA≥11.8），并重新安装PyTorch的GPU版本。
• 问题3：内存不足。 解决：对于CPU推理，可减少批次大小；对于GPU加速，关闭其他占用显存的程序。

五、总结

通过本教程，你已学会在Ubuntu系统上实现YOLOv8的一键部署，无论是利用GPU加速提升性能，还是使用CPU推理确保兼容性。这个过程简化了深度学习模型的部署，适合初学者和开发者。如需进一步优化，请参考Ultralytics官方文档。祝你部署顺利！