yolo模型部署 服务端

### YOLO 模型服务端部署教程最佳实践

#### 选择合适的模型转换工具
为了使YOLOv8模型能够在不同的硬件平台上高效运行，通常会将其从原始的PyTorch格式转换成其他更通用或优化过的格式。例如ONNX是一个开放式的神经网络交换标准，支持多种框架间的互操作性[^1]。

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练好的官方模型
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 导出为ONNX格式
model.export(format="onnx")

对于自定义训练得到的最佳权重文件也可以按照相同的方式导出：

from ultralytics import YOLO

# 使用本地路径加载最优权重量化后的检测器实例
model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt")

# 设置图像尺寸以及opset版本号来指定输出配置并执行导出命令
model.export(format="onnx", imgsz=[640, 640], opset=12)

#### 构建Web应用接口
一旦拥有了适合目标平台使用的模型文件之后，下一步就是创建一个可以接收请求并向用户提供预测结果的服务程序。Flask作为一个轻量级Python Web框架非常适合用来快速搭建这样的API服务器[^3]。

首先设置好开发环境，推荐通过Anaconda管理虚拟环境以确保依赖项的一致性和隔离性：

conda create -n flask python=3.7
conda activate flask
pip install torch torchvision onnxruntime Flask numpy pillow

接着编写主要的应用逻辑代码，这里给出简化版的例子展示基本结构：

from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

app = Flask(__name__)

session = ort.InferenceSession('path/to/exported_model.onnx')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    file = request.files['image']
    image = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), dtype=np.uint8), 1)

    # Preprocess the input data according to your needs here...
    
    inputs = {session.get_inputs()[0].name: preprocessed_image}
    outputs = session.run(None, inputs)[0]

    # Post-process the raw predictions into human-readable format...

    return jsonify({'predictions': processed_outputs})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

请注意以上脚本中的`preprocessed_image`, `processed_outputs`部分需要依据具体应用场景自行实现相应的数据处理函数[^4]。