ubuntu配置yolov8(Ultralytics)环境配置

### 如何在Ubuntu上安装和配置YOLOv8 Ultralytics环境

#### 创建Python虚拟环境
为了保持系统的整洁以及避免依赖冲突，在开始之前建议先创建一个新的Python虚拟环境。

sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip python3-dev libgl1-mesa-glx -y
pip3 install virtualenv
virtualenv yolov8-env
source yolov8-env/bin/activate

#### 安装必要的库文件
激活虚拟环境之后，可以继续按照官方文档来设置所需的软件包。这一步骤通常涉及到克隆仓库并安装项目需求中的所有Python模块[^2]。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

#### 测试安装是否成功
完成上述步骤后，可以通过执行简单的命令验证框架能否正常工作。如果一切顺利的话，应该能够看到模型预测的结果图像或视频流输出[^4]。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练权重
results = model.predict(source='0', show=True, save=False)  # 对摄像头输入做推理

#### 训练自定义数据集
对于想要利用自有数据进行训练的情况，则需遵循特定的数据准备指南，包括但不限于标注图片、整理目录结构等操作。具体细节可参照相关教程进一步了解[^1]。