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description: Ultralytics को स्थापित करने के विभिन्न तरीकों के बारे में जानें। Ultralytics को pip, conda, git और Docker का उपयोग करके स्थापित करें। Ultralytics का उपयोग कमांड लाइन इंटरफेस या अपनी Python परियोजनाओं के भीतर करना सीखें।
keywords: Ultralytics स्थापना, pip install Ultralytics, Docker install Ultralytics, Ultralytics कमांड लाइन इंटरफेस, Ultralytics Python इंटरफेस
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## Ultralytics स्थापित करें
Ultralytics ने pip, conda और Docker सहित कई स्थापना विधियाँ प्रदान की हैं। नवीनतम स्थिर संस्करण के लिए `ultralytics` pip पैकेज का उपयोग करके YOLOv8 स्थापित करें या सबसे अद्यतित संस्करण के लिए [Ultralytics GitHub repository](https://github.com/ultralytics/ultralytics) क्लोन करें। Docker का उपयोग करके, स्थानीय स्थापना से बच कर, एक छोटे जगह में पैकेज के नए संस्करण का निष्पादन किया जा सकता है।
!!! Note "नोट"
🚧 हमारे बहुभाषीय दस्तावेज़ीकरण की वर्तमान में निर्माणाधीन है और हम उसे सुधारने के लिए कठिनताओं पर काम कर रहे हैं। आपके धैर्य के लिए धन्यवाद! 🙏
!!! Example "स्थापित करें"
=== "Pip स्थापित करें (अनुशंसित)"
यदि आपके पास पिछले संस्करण का स्थापना है, तो पिप का उपयोग करके `ultralytics` पैकेज को स्थापित करने के लिए `pip install -U ultralytics` कमांड चलाएं। `ultralytics` पैकेज के बारे में अधिक विवरण के लिए [Python Package Index (PyPI)](https://pypi.org/project/ultralytics/) पर जाएं।
[](https://badge.fury.io/py/ultralytics) [](https://pepy.tech/project/ultralytics)
```bash
# PyPI से ultralytics पैकेज का स्थापना करें
pip install ultralytics
```
आप इसे सीधे [GitHub repository](https://github.com/ultralytics/ultralytics) से भी स्थापित कर सकते हैं। यह अद्यतन संस्करण प्राप्त करना चाहते हैं तो यह सर्वोत्तम हो सकता है। इसके लिए अपने सिस्टम पर गिट कमांड-लाइन टूल स्थापित होना चाहिए। `@main` अपदेश की `main` शाखा को स्थापित करता है और इसे दूसरी शाखा, उदा. `@my-branch`, में संशोधित किया जा सकता है, या पूर्णतः हटा दिया जा सकता है, ताकि यह डिफ़ॉल्ट रूप से `main` शाखा को ले जाए।
```bash
# GitHub से ultralytics पैकेज का स्थापना करें
pip install git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git@main
```
=== "Conda स्थापित करें"
स्थापना के लिए pip के बदले Conda एक वैकल्पिक पैकेज प्रबंधक है जिसे आप स्थापना के लिए उपयोग कर सकते हैं। किसी भी जानकारी के लिए [Anaconda की मुख्य साइट](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) पर जाएं। कंडा पैकेज की अद्यतन और संसाधन रिपो के लिए [यहां](https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/) देखें।
[](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)
```bash
# conda का उपयोग करके ultralytics पैकेज का स्थापना करें
conda install -c conda-forge ultralytics
```
!!! Note "नोट"
यदि आप CUDA परिवेश में स्थापित कर रहे हैं तो सर्वोत्तम अनुशंसा है कि आप कमांड-लाइन पर `pytorch` और `pytorch-cuda` स्थापित करने के लिए कमांड एक साथ इंस्टॉल करें ताकि कोण्डा पैकेज प्रबंधक को कोई भी टकराव सुलझाने के लिए अनुमति मिले, या फिर जरूरत पड़ने पर CPU-विशिष्ट `pytorch` पैकेज को CPU-विशिष्ट होने वाले `pytorch-cuda` पैकेज को अधिरोहित करने की अनुमति दें।
```bash
# conda का उपयोग करके सभी पैकेजों को एक साथ स्थापित करें
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
```
### Conda Docker इमेज
Ultralytics Conda Docker इमेज [DockerHub](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics) से उपलब्ध हैं। ये इमेजेज [Miniconda3](https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/) पर आधारित हैं और `ultralytics` का उपयोग Conda पर्यावरण में करने के लिए एक सरल तरीका है।
```bash
# रूपरेखा नाम को एक चर के रूप में सेट करें
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda
# Docker Hub से नवीनतम ultralytics इमेज को पुल करें
sudo docker pull $t
# जीपीयू समर्थन वाले कंटेनर में ultralytics इमेज चलाएं
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # सभी जीपीयू
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # जीपीयू द्वारा निर्दिष्ट करें
```
=== "Git क्लोन"
यदि आप विकास में योगदान करने में रुचि रखते हैं या नवीनतम स्रोत कोड के साथ प्रयोग करने की इच्छा रखते हैं, तो `ultralytics` रिपॉजिटरी क्लोन करें। क्लोनिंग के बाद, उस निर्दिष्टित संदर्भ में नेविगेट करें और पैकेज को पहचानने के लिए pip का उपयोग करते हुए संगठनात्मक मोड `-e` के साथ पैकेज स्थापित करें।
```bash
# ultralytics रिपॉजिटरी क्लोन करें
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
# क्लोन की गई निर्देशिका में नेविगेट करें
cd ultralytics
# विकास के लिए संगठनात्मक मोड में पैकेज स्थापित करें
pip install -e .
```
=== "Docker"
Docker का उपयोग करके `ultralytics` पैकेज का आसानी से निष्पादन करें और इसे रखरखाव में बेहद सुगम बनाएं, इस पैकेज का उपयोग करें, विभिन्न पर्यावरणों पर सतत और सुगम प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए। [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics) से सत्यापित कार्यकारी वातावरण तक पहुंच के लिए Ultralytics 5 मुख्य समर्थित Docker इमेज उपलब्ध हैं, जो विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म और उपयोग मामलों के लिए उच्च संगतता और प्रदार्थशीलता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं:
- **Dockerfile:** प्रशिक्षण के लिए अद्यतन संस्करण के लिए अनुशंसित GPU चित्र।
- **Dockerfile-arm64:** ARM64 वाणिज्यिकरण के लिए अनुकूलित, Raspberry Pi और अन्य ARM64 आधारित प्लेटफ़ॉर्म पर यातायात की अनुमति देता है।
- **Dockerfile-cpu:** GPU रहित पतला मॉडल, उबंटू आधारित योग्यता तक पुनर्निर्माण के लिए उपयुक्त है।
- **Dockerfile-jetson:** NVIDIA Jetson उपकरणों के लिए आदर्शों के आधार पर गीयू समर्थन मिलान, इन प्लेटफ़ॉर्मों के लिए अनुकूल यूपीयू समर्थन समेकित करता है।
- **Dockerfile-python:** केवल Python और आवश्यकता प्रतिस्थापित करने वाले न्यूनतम छवि, हल्के ऐप्स और विकास के लिए आदर्श छवि।
- **Dockerfile-conda:** Miniconda3 पर आधारित, Ultralytics पैकेज के कोण्डा स्थापना के साथ।
निम्नलिखित कमांडों का उपयोग करके नवीनतम छवि लाएँ और उसे निष्पादित करें:
```bash
# छवि नाम को एक चर के रूप में सेट करें
t=ultralytics/ultralytics:latest
# Docker Hub से नवीनतम ultralytics छवि पुल करें
sudo docker pull $t
# जीपीयू समर्थन वाले कंटेनर में ultralytics छवि चलाएं
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # सभी जीपीयू
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # जीपीयू द्वारा निर्दिष्ट करें
```
उपरोक्त कमांड ने एक Docker कंटेनर को एक्सेस करने के लिए उत्थान किया है। `-it` झंझटी एक प्रतीक TTY को निर्धारित करती है और stdin खुली रखती है, जिससे आप कंटेनर के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। `--ipc=host` झंझटी IPC (Inter-Process Communication) नेमस्पेस को होस्ट पर सेट करता है, जो प्रक्रियाओं के बीच मेमोरी साझा करने के लिए आवश्यक होता है। `--gpus all` निर्दिष्ट जीपीयू कंटेनर के बीतर सभी उपलब्ध जीपीयू के लिए पहुंच सक्षम करता है, जो जीपीयू हस्तक्षेप आवश्यकता वाले कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है।
ध्यान दें: कंटेनर में स्थिति में अपनी स्थानीय मशीन पर फ़ाइलों के साथ काम करने के लिए Docker वॉल्यूम का उपयोग करें:
```bash
# स्थानीय निर्देशिका को कंटेनर में निर्देशिका में माउंट करें
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v /path/on/host:/path/in/container $t
```
`/path/on/host` को अपनी स्थानीय मशीन पर निर्देशिका पथ के साथ बदलें और `/path/in/container` को कंटेनर में योग्यता तक पथ बदलें जिससे पहुंच मिल सके।
पूर्ण Docker उपयोग के लिए, आप [Ultralytics Docker मार्गदर्शिका](https://docs.ultralytics.com/guides/docker-quickstart/) के अन्वेषण कर सकते हैं।
`ultralytics` के लिए सभी आवश्यकताओं की सूची के लिए `ultralytics` [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/pyproject.toml) फ़ाइल देखें। ध्यान दें कि उपरोक्त सभी उदाहरणों में सभी आवश्यकताएं स्थापित होती हैं।
देखें: Ultralytics YOLO Quick Start Guide