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comments: true |
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description: pip, conda, git 및 Docker를 사용하여 Ultralytics을 설치하는 다양한 방법을 탐색해 보세요. Ultralytics을 명령줄 인터페이스 또는 Python 프로젝트 내에서 사용하는 방법을 알아보세요. |
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keywords: Ultralytics 설치, pip를 이용한 Ultralytics 설치, Docker를 이용한 Ultralytics 설치, Ultralytics 명령줄 인터페이스, Ultralytics Python 인터페이스 |
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## Ultralytics 설치하기 |
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Ultralytics는 pip, conda, Docker를 포함한 다양한 설치 방법을 제공합니다. `ultralytics` pip 패키지를 이용해 가장 안정적인 최신 버전의 YOLOv8을 설치하거나 [Ultralytics GitHub 저장소](https://github.com/ultralytics/ultralytics)를 복제하여 가장 최신 버전을 받아볼 수 있습니다. Docker를 이용하면 패키지를 로컬에 설치하지 않고 격리된 컨테이너에서 실행할 수 있습니다. |
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!!! Example "설치하기" |
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=== "Pip 설치하기 (권장)" |
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pip을 사용하여 `ultralytics` 패키지를 설치하거나, `pip install -U ultralytics`를 실행하여 기존 설치를 업데이트하세요. Python Package Index(PyPI)에서 `ultralytics` 패키지에 대한 자세한 내용을 확인하세요: [https://pypi.org/project/ultralytics/](https://pypi.org/project/ultralytics/). |
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[](https://badge.fury.io/py/ultralytics) [](https://pepy.tech/project/ultralytics) |
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```bash |
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# PyPI에서 ultralytics 패키지 설치하기 |
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pip install ultralytics |
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``` |
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GitHub [저장소](https://github.com/ultralytics/ultralytics)에서 직접 `ultralytics` 패키지를 설치할 수도 있습니다. 최신 개발 버전이 필요한 경우 유용할 수 있습니다. 시스템에 Git 명령줄 도구가 설치되어 있는지 확인하세요. `@main` 명령어는 `main` 브랜치를 설치하며, `@my-branch`로 변경하거나 `main` 브랜치를 기본으로 사용하려면 아예 제거하면 됩니다. |
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```bash |
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# GitHub에서 ultralytics 패키지 설치하기 |
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pip install git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git@main |
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``` |
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=== "Conda 설치하기" |
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pip의 대안으로 사용할 수 있는 또 다른 패키지 관리자인 Conda를 통해서도 설치할 수 있습니다. [https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)에서 Anaconda에 대한 자세한 정보를 확인하세요. Conda 패키지를 업데이트하는 Ultralytics feedstock 저장소는 [https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/](https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/)에 있습니다. |
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[](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) |
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```bash |
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# conda를 사용하여 ultralytics 패키지 설치하기 |
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conda install -c conda-forge ultralytics |
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``` |
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!!! Note "노트" |
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CUDA 환경에서 설치하는 경우 일반적으로 `ultralytics`, `pytorch` 및 `pytorch-cuda`를 동일한 명령어로 설치하여 Conda 패키지 관리자가 충돌을 해결하도록 하거나, 필요한 경우 CPU 전용 `pytorch` 패키지를 덮어쓸 수 있도록 `pytorch-cuda`를 마지막에 설치하는 것이 좋습니다. |
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```bash |
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# Conda를 사용하여 모든 패키지 함께 설치하기 |
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conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics |
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``` |
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### Conda Docker 이미지 |
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Ultralytics Conda Docker 이미지들도 [DockerHub](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)에서 사용할 수 있습니다. 이 이미지들은 [Miniconda3](https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/)를 기반으로 하며, Conda 환경에서 `ultralytics`를 사용하기 위한 간단한 방법입니다. |
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```bash |
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# 이미지 이름을 변수로 설정하기 |
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t=ultralytics/ultralytics:latest-conda |
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# Docker Hub에서 최신 ultralytics 이미지 가져오기 |
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sudo docker pull $t |
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# GPU 지원으로 ultralytics 이미지를 컨테이너에서 실행하기 |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # 모든 GPU 사용 |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # 특정 GPU 지정 |
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``` |
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=== "Git 복제하기" |
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개발에 기여하거나 최신 소스 코드를 실험해 보고 싶다면 `ultralytics` 저장소를 복제하세요. 복제한 후 해당 디렉토리로 이동하여 pip을 이용해 편집 가능 모드 `-e`로 패키지를 설치합니다. |
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```bash |
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# ultralytics 저장소 복제하기 |
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git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics |
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# 복제한 디렉토리로 이동하기 |
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cd ultralytics |
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# 개발을 위한 편집 가능 모드로 패키지 설치하기 |
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pip install -e . |
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``` |
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=== "Docker 사용하기" |
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Docker를 사용하면 `ultralytics` 패키지를 격리된 컨테이너에서 원활하게 실행할 수 있으며, 다양한 환경에서 일관된 성능을 보장합니다. [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)의 공식 `ultralytics` 이미지 중 하나를 선택함으로써 로컬 설치의 복잡함을 피하고 검증된 작업 환경에 접근할 수 있습니다. Ultralytics은 서로 다른 플랫폼과 사용 사례에 대해 높은 호환성과 효율성을 제공하기 위해 5가지 주요 Docker 이미지를 제공합니다: |
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<a href="https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics"><img src="https://img.shields.io/docker/pulls/ultralytics/ultralytics?logo=docker" alt="Docker Pulls"></a> |
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- **Dockerfile:** 트레이닝에 추천되는 GPU 이미지입니다. |
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- **Dockerfile-arm64:** Raspberry Pi와 같은 ARM64 기반 플랫폼에 배포하기에 최적화된 ARM64 아키텍처용입니다. |
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- **Dockerfile-cpu:** GPU가 없는 환경에서 인퍼런스에 적합한 Ubuntu 기반 CPU 전용 버전입니다. |
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- **Dockerfile-jetson:** NVIDIA Jetson 장치에 최적화된 GPU 지원을 통합한 버전입니다. |
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- **Dockerfile-python:** 가볍게 애플리케이션을 위해 필요한 종속성과 Python만 있는 최소한의 이미지입니다. |
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- **Dockerfile-conda:** Miniconda3를 기반으로 하며 ultralytics 패키지의 conda 설치를 포함하고 있습니다. |
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아래의 명령어로 최신 이미지를 받고 실행할 수 있습니다: |
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```bash |
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# 이미지 이름을 변수로 설정하기 |
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t=ultralytics/ultralytics:latest |
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# Docker Hub에서 최신 ultralytics 이미지 가져오기 |
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sudo docker pull $t |
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# GPU 지원으로 ultralytics 이미지를 컨테이너에서 실행하기 |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # 모든 GPU 사용 |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # 특정 GPU 지정 |
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``` |
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위 명령어는 최신 `ultralytics` 이미지로 Docker 컨테이너를 초기화합니다. `-it` 플래그는 pseudo-TTY를 할당하고 표준 입력을 유지하여 컨테이너와 상호 작용할 수 있게 해줍니다. `--ipc=host` 플래그는 프로세스 간 메모리 공유에 필요한 IPC(Inter-Process Communication) 네임스페이스를 호스트로 설정합니다. `--gpus all` 플래그는 컨테이너 내에서 사용 가능한 모든 GPU에 대한 접근을 활성화하는데, GPU 계산이 필요한 작업에 중요합니다. |
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참고: 로컬 기계의 파일을 컨테이너 내에서 작업하기 위해서는 로컬 디렉토리를 컨테이너에 마운트하는 데 Docker 볼륨을 사용하세요: |
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```bash |
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# 로컬 디렉토리를 컨테이너 내부 디렉토리에 마운트하기 |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v /path/on/host:/path/in/container $t |
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``` |
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`/path/on/host`를 로컬 기계의 디렉토리 경로로, `/path/in/container`를 컨테이너 내부에서 원하는 경로로 변경하여 접근할 수 있게 하세요. |
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Docker 사용에 대한 고급 기능은 [Ultralytics Docker 가이드](https://docs.ultralytics.com/guides/docker-quickstart/)에서 더 탐구해보세요. |
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`ultralytics`의 종속성 목록은 [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/pyproject.toml) 파일에서 확인할 수 있습니다. 위 예제에서는 모든 필요한 종속성을 설치합니다. |
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<p align="center"> |
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<br> |
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<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/_a7cVL9hqnk" |
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title="YouTube video player" frameborder="0" |
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" |
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allowfullscreen> |
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</iframe> |
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<br> |
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<strong>Watch:</strong> Ultralytics YOLO Quick Start Guide |
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</p> |
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!!! Tip "팁" |
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PyTorch 설치 요구사항은 운영 체제와 CUDA 요구사항에 따라 다르므로 [https://pytorch.org/get-started/locally](https://pytorch.org/get-started/locally)의 지침에 따라 PyTorch를 먼저 설치하는 것이 권장됩니다. |
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<a href="https://pytorch.org/get-started/locally/"> |
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<img width="800" alt="PyTorch 설치 지침" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/228650108-ab0ec98a-b328-4f40-a40d-95355e8a84e3.png"> |
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</a> |
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## 명령줄 인터페이스(CLI)로 Ultralytics 사용하기 |
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Ultralytics 명령줄 인터페이스(CLI)는 Python 환경이 필요 없이 단일 라인 명령어를 통해 작업을 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. CLI는 커스터마이징이나 Python 코드가 필요 없습니다. `yolo` 명령어를 이용해 터미널에서 모든 작업을 실행할 수 있습니다. 명령줄에서 YOLOv8을 사용하는 방법에 대해 더 알아보려면 [CLI 가이드](/../usage/cli.md)를 참고하세요. |
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!!! Example "예제" |
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=== "문법" |
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Ultralytics `yolo` 명령어는 다음과 같은 문법을 사용합니다: |
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```bash |
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yolo TASK MODE ARGS |
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여기서 TASK (선택적)은 [detect, segment, classify] 중 하나 |
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MODE (필수)는 [train, val, predict, export, track] 중 하나 |
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ARGS (선택적)은 'imgsz=320'과 같이 기본값을 재정의하는 'arg=value' 쌍을 아무 개수나 지정할 수 있습니다. |
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``` |
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모든 ARGS는 전체 [구성 가이드](/../usage/cfg.md)에서 또는 `yolo cfg`로 확인할 수 있습니다 |
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=== "Train" |
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10 에포크 동안 초기 학습률 0.01로 감지 모델을 훈련합니다. |
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```bash |
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yolo train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01 |
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``` |
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=== "Predict" |
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이전 훈련된 세분화 모델을 사용하여 이미지 크기 320으로 YouTube 동영상을 예측합니다: |
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```bash |
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yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320 |
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``` |
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=== "Val" |
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배치 크기 1와 이미지 크기 640으로 이전 훈련된 감지 모델을 검증합니다: |
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```bash |
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yolo val model=yolov8n.pt data=coco128.yaml batch=1 imgsz=640 |
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``` |
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=== "Export" |
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YOLOv8n 분류 모델을 ONNX 형식으로 내보냅니다. 이미지 크기는 224x128입니다 (TASK 필요 없음). |
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```bash |
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yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128 |
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``` |
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=== "특별" |
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버전 확인, 설정 보기, 검사 실행 등을 위한 특별 명령어를 실행하세요: |
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```bash |
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yolo help |
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yolo checks |
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yolo version |
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yolo settings |
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yolo copy-cfg |
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yolo cfg |
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``` |
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!!! Warning "주의" |
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모든 인수는 `arg=val`쌍으로 전달되어야 하며, 각 쌍 사이에는 공백으로 구분해야 합니다. 인수 접두사로 `--`를 사용하거나 인수 사이에 쉼표 `,`를 사용해서는 안 됩니다. |
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- `yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25` ✅ |
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- `yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25` ❌ |
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- `yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25` ❌ |
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[CLI 가이드](/../usage/cli.md){ .md-button }
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