Ubuntu系统YOLOv8部署教程（GPU&CPU一键安装全攻略）

一、前置要求

在开始Ubuntu安装YOLOv8之前，请确保您的系统版本为 Ubuntu 20.04 或 22.04，并拥有 sudo 权限。首先执行系统更新：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

二、安装 Python 与 Pip

YOLOv8 基于 PyTorch 框架，我们需要准备 Python 环境。运行以下命令安装 Pip：

sudo apt install python3-pip -y

三、核心步骤：一键安装 YOLOv8

通过 Ultralytics 官方提供的包，我们可以快速完成YOLOv8部署，该命令会自动安装所需的依赖库（如 OpenCV, PyTorch 等）：

pip install ultralytics

四、GPU 加速环境配置

如果您希望使用 NVIDIA 显卡进行推理，这是YOLOv8环境配置中最重要的部分。请执行以下命令安装支持 CUDA 的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

五、验证部署结果

完成Ubuntu安装YOLOv8后，在终端运行以下测试命令。如果一切正常，系统将下载模型并对示例图片进行识别：

yolo predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

恭喜！您已成功完成 YOLOv8 的全套部署流程，现在可以开始训练自己的目标检测模型了。