open vino ultra

### OpenVINO Ultra 使用指南和特性介绍

#### 特性概述
OpenVINO Ultra 是一款专为高性能计算设计的开发工具包，旨在帮助开发者更高效地部署人工智能应用。该版本引入了一系列新特性和改进，显著提升了模型推理速度并增强了硬件兼容性[^1]。

#### 主要功能增强
- **优化后的YOLOv8模型**：通过特定算法调整，在保持高精度的同时实现了更快的速度表现。
- **针对Intel® Core™ Ultra处理器的支持**：充分利用最新CPU架构优势，提供卓越性能体验；特别是内置NPU加速器的应用场景下表现出色[^2]。

#### 安装配置流程
为了顺利安装并使用OpenVINO Ultra，请按照如下指导操作：

##### 准备工作环境
确保操作系统满足最低要求，并完成必要的依赖项安装。对于Linux平台而言，建议采用Ubuntu LTS版本作为基础系统。

##### 获取软件资源
访问官方GitHub仓库下载最新的发行版文件：

git clone https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git
cd openvino_notebooks/notebooks/230-yolov8-optimization/

##### 执行初始化脚本
根据个人需求选择合适的Python虚拟环境管理方式（如`venv`），随后激活相应环境并执行预处理命令来设置项目结构。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt

##### 运行示例程序
利用Jupyter Notebook或其他IDE打开样例工程中的`.ipynb`文件，跟随内联说明逐步探索各项核心能力。

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.predict(source='bus.jpg', show=True, save_txt=True)
print(results)