Как установить YOLOv8 с PyTorch на Ubuntu 24.04 и NVIDIA RTX 3050 Ti?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Настройка YOLOv8 с использованием PyTorch на Ubuntu 24.04 с NVIDIA RTX 3050 Ti

Для успешной настройки YOLOv8 с использованием PyTorch на вашем компьютере с Ubuntu 24.04 и графической картой NVIDIA RTX 3050 Ti следует выполнить несколько шагов. Ниже представлена полная инструкция с рекомендациями и подсказками по устранению возможных проблем.

Шаг 1: Установка и настройка зависимости системы

1. Проверьте установку NVIDIA драйвера:
   Убедитесь, что ваш NVIDIA драйвер установлен и правильно работает:

   nvidia-smi

   Вы должны увидеть информацию о вашей видеокарте, включая загрузку GPU и используемую память.

2. Установите необходимые библиотеки:
   Для установки YOLOv8 вам понадобятся как минимум git, python3-venv и curl. Установите их следующим образом:

   sudo apt update
   sudo apt install git python3-venv curl

Шаг 2: Установка PyTorch

1. Создайте виртуальное окружение:
   Рекомендуется использовать виртуальное окружение для управления зависимостями:

   python3 -m venv yolov8-env
   source yolov8-env/bin/activate

2. Установите PyTorch с поддержкой CUDA 12.4:
   Перейдите на официальный сайт PyTorch и выберите правильные параметры для установки. Например, для установки PyTorch с CUDA можно выполнить следующую команду:

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

Шаг 3: Установка YOLOv8

1. Клонируйте репозиторий YOLOv8:
   После установки PyTorch вы можете клонировать репозиторий с YOLOv8:

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov8
   cd yolov8

2. Установите зависимости YOLOv8:
   В YOLOv8 есть требуемые библиотеки, которые нужно установить. Вы можете сделать это с помощью pip:

   pip install -r requirements.txt

Шаг 4: Проверка установки

1. Запустите тестовый скрипт:
   После завершения установки вы можете проверить, работает ли YOLOv8:

   python yolov8/ultralytics/yolo/v8/detect.py --source https://ultralytics.com/images/zidane.jpg

   Этот скрипт должен отслеживать объекты на указанном изображении. Убедитесь, что ваше GPU задействовано, проверив вывод.

Проблемы и их решение

• Проблемы с CUDA: Если PyTorch не распознает ваше GPU, убедитесь, что установлены правильные версии CUDA и cuDNN. Убедитесь, что комбинация PyTorch и CUDA совместима.
• Зависимости: Если возникают сообщения об ошибках, связанные с библиотеками, возможно, их нужно будет установить вручную. Убедитесь, что все зависимости, указанные в requirements.txt, установлены.

Заключение

Если вы следовали всем шагам и выполнили инструкции по установке, ваш YOLOv8 с PyTorch должен корректно работать на Ubuntu 24.04 с использованием GPU NVIDIA RTX 3050 Ti. Теперь вы готовы к запуску моделей и проведению экспериментов с компьютерным зрением! Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться за помощью в сообщество разработчиков или на форумы Ultralytics.

Соблюдая указанные шаги, вы сможете эффективно подготовить свою среду для работы с последними достижениями в компьютерном зрении.