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comments: true |
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description: Entdecken Sie verschiedene Methoden zur Installation von Ultralytics mit Pip, Conda, Git und Docker. Erfahren Sie, wie Sie Ultralytics über die Befehlszeilenschnittstelle oder innerhalb Ihrer Python-Projekte verwenden können. |
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keywords: Ultralytics-Installation, pip installieren Ultralytics, Docker installieren Ultralytics, Ultralytics-Befehlszeilenschnittstelle, Ultralytics Python-Schnittstelle |
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## Ultralytics installieren |
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Ultralytics bietet verschiedene Installationsmethoden, darunter Pip, Conda und Docker. Installiere YOLOv8 über das `ultralytics` Pip-Paket für die neueste stabile Veröffentlichung oder indem du das [Ultralytics GitHub-Repository](https://github.com/ultralytics/ultralytics) klonst für die aktuellste Version. Docker kann verwendet werden, um das Paket in einem isolierten Container auszuführen, ohne eine lokale Installation vornehmen zu müssen. |
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!!! Beispiel "Installieren" |
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=== "Pip-Installation (empfohlen)" |
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Installieren Sie das `ultralytics` Paket mit Pip oder aktualisieren Sie eine bestehende Installation, indem Sie `pip install -U ultralytics` ausführen. Besuchen Sie den Python Package Index (PyPI) für weitere Details zum `ultralytics` Paket: [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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# Installiere das ultralytics Paket von PyPI |
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pip install ultralytics |
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``` |
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Sie können auch das `ultralytics` Paket direkt vom GitHub [Repository](https://github.com/ultralytics/ultralytics) installieren. Dies könnte nützlich sein, wenn Sie die neueste Entwicklerversion möchten. Stellen Sie sicher, dass das Git-Kommandozeilen-Tool auf Ihrem System installiert ist. Der Befehl `@main` installiert den `main` Branch und kann zu einem anderen Branch geändert werden, z. B. `@my-branch`, oder ganz entfernt werden, um auf den `main` Branch standardmäßig zurückzugreifen. |
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```bash |
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# Installiere das ultralytics Paket von GitHub |
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pip install git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git@main |
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``` |
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=== "Conda-Installation" |
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Conda ist ein alternativer Paketmanager zu Pip, der ebenfalls für die Installation verwendet werden kann. Besuche Anaconda für weitere Details unter [https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics). Ultralytics Feedstock Repository für die Aktualisierung des Conda-Pakets befindet sich unter [https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/](https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/). |
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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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# Installiere das ultralytics Paket mit Conda |
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conda install -c conda-forge ultralytics |
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``` |
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!!! Hinweis |
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Wenn Sie in einer CUDA-Umgebung installieren, ist es am besten, `ultralytics`, `pytorch` und `pytorch-cuda` im selben Befehl zu installieren, um dem Conda-Paketmanager zu ermöglichen, Konflikte zu lösen, oder `pytorch-cuda` als letztes zu installieren, damit es das CPU-spezifische `pytorch` Paket bei Bedarf überschreiben kann. |
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```bash |
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# Installiere alle Pakete zusammen mit Conda |
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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-Image |
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Ultralytics Conda Docker-Images sind ebenfalls von [DockerHub](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics) verfügbar. Diese Bilder basieren auf [Miniconda3](https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/) und bieten eine einfache Möglichkeit, `ultralytics` in einer Conda-Umgebung zu nutzen. |
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```bash |
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# Setze Image-Name als Variable |
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t=ultralytics/ultralytics:latest-conda |
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# Ziehe das neuste ultralytics Image von Docker Hub |
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sudo docker pull $t |
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# Führe das ultralytics Image in einem Container mit GPU-Unterstützung aus |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # alle GPUs |
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sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # spezifische GPUs angeben |
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``` |
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=== "Git klonen" |
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Klonen Sie das `ultralytics` Repository, wenn Sie einen Beitrag zur Entwicklung leisten möchten oder mit dem neuesten Quellcode experimentieren wollen. Nach dem Klonen navigieren Sie in das Verzeichnis und installieren das Paket im editierbaren Modus `-e` mit Pip. |
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```bash |
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# Klonen Sie das ultralytics Repository |
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git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics |
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# Navigiere zum geklonten Verzeichnis |
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cd ultralytics |
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# Installiere das Paket im editierbaren Modus für die Entwicklung |
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pip install -e . |
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``` |
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Siehe die `ultralytics` [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt) Datei für eine Liste der Abhängigkeiten. Beachten Sie, dass alle oben genannten Beispiele alle erforderlichen Abhängigkeiten installieren. |
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!!! Tipp "Tipp" |
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PyTorch-Anforderungen variieren je nach Betriebssystem und CUDA-Anforderungen, daher wird empfohlen, PyTorch zuerst gemäß den Anweisungen unter [https://pytorch.org/get-started/locally](https://pytorch.org/get-started/locally) zu installieren. |
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<a href="https://pytorch.org/get-started/locally/"> |
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<img width="800" alt="PyTorch Installationsanweisungen" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/228650108-ab0ec98a-b328-4f40-a40d-95355e8a84e3.png"> |
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</a> |
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## Ultralytics mit CLI verwenden |
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Die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Ultralytics ermöglicht einfache Einzeilige Befehle ohne die Notwendigkeit einer Python-Umgebung. CLI erfordert keine Anpassung oder Python-Code. Sie können alle Aufgaben einfach vom Terminal aus mit dem `yolo` Befehl ausführen. Schauen Sie sich den [CLI-Leitfaden](../usage/cli.md) an, um mehr über die Verwendung von YOLOv8 über die Befehlszeile zu erfahren. |
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!!! Beispiel |
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=== "Syntax" |
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Ultralytics `yolo` Befehle verwenden die folgende Syntax: |
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```bash |
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yolo TASK MODE ARGS |
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Wo TASK (optional) einer von [detect, segment, classify] ist |
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MODE (erforderlich) einer von [train, val, predict, export, track] ist |
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ARGS (optional) eine beliebige Anzahl von benutzerdefinierten 'arg=value' Paaren wie 'imgsz=320', die Vorgaben überschreiben. |
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``` |
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Sehen Sie alle ARGS im vollständigen [Konfigurationsleitfaden](../usage/cfg.md) oder mit `yolo cfg` |
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=== "Trainieren" |
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Trainieren Sie ein Erkennungsmodell für 10 Epochen mit einer Anfangslernerate von 0.01 |
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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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=== "Vorhersagen" |
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Vorhersagen eines YouTube-Videos mit einem vortrainierten Segmentierungsmodell bei einer Bildgröße von 320: |
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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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Val ein vortrainiertes Erkennungsmodell bei Batch-Größe 1 und Bildgröße 640: |
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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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=== "Exportieren" |
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Exportieren Sie ein YOLOv8n-Klassifikationsmodell im ONNX-Format bei einer Bildgröße von 224 mal 128 (kein TASK erforderlich) |
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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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=== "Speziell" |
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Führen Sie spezielle Befehle aus, um Version, Einstellungen zu sehen, Checks auszuführen und mehr: |
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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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!!! Warnung "Warnung" |
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Argumente müssen als `arg=val` Paare übergeben werden, getrennt durch ein Gleichheitszeichen `=` und durch Leerzeichen ` ` zwischen den Paaren. Verwenden Sie keine `--` Argumentpräfixe oder Kommata `,` zwischen den Argumenten. |
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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-Leitfaden](../usage/cli.md){ .md-button .md-button--primary} |
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## Ultralytics mit Python verwenden |
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Die Python-Schnittstelle von YOLOv8 ermöglicht eine nahtlose Integration in Ihre Python-Projekte und erleichtert das Laden, Ausführen und Verarbeiten der Modellausgabe. Konzipiert für Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit, ermöglicht die Python-Schnittstelle Benutzern, Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung schnell in ihren Projekten zu implementieren. Dies macht die Python-Schnittstelle von YOLOv8 zu einem unschätzbaren Werkzeug für jeden, der diese Funktionalitäten in seine Python-Projekte integrieren möchte. |
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Benutzer können beispielsweise ein Modell laden, es trainieren, seine Leistung an einem Validierungsset auswerten und sogar in das ONNX-Format exportieren, und das alles mit nur wenigen Codezeilen. Schauen Sie sich den [Python-Leitfaden](../usage/python.md) an, um mehr über die Verwendung von YOLOv8 in Ihren_python_pro_jek_ten zu erfahren. |
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!!! Beispiel |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Erstellen Sie ein neues YOLO Modell von Grund auf |
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model = YOLO('yolov8n.yaml') |
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# Laden Sie ein vortrainiertes YOLO Modell (empfohlen für das Training) |
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model = YOLO('yolov8n.pt') |
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# Trainieren Sie das Modell mit dem Datensatz 'coco128.yaml' für 3 Epochen |
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results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=3) |
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# Bewerten Sie die Leistung des Modells am Validierungssatz |
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results = model.val() |
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# Führen Sie eine Objekterkennung an einem Bild mit dem Modell durch |
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') |
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# Exportieren Sie das Modell ins ONNX-Format |
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success = model.export(format='onnx') |
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``` |
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[Python-Leitfaden](../usage/python.md){.md-button .md-button--primary}
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