本文主要是介绍如何跑AI模型—ultralytics，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这里以跑 ultralytics 为示例，记录了如何从 0-1 跑个简单的模型，包括环境搭建。我的是 Window 系统，其他系统也类似。
主要流程是环境搭建，找个官网的 demo，收集好所需素材（模型，图片等），跑脚本。
https://docs.ultralytics.com/zh/tasks/detect/#_5
1、安装 Miniconda，用于管理 python 版本
安装时，一路 next，除了 path 环境变量，那项打勾。
安装完后，在命令行执行 conda create -n py3.8 python=3.8
其他命令：
查看版本 conda env list
2、通过 conda 安装 ultralytics
3、根据机子环境 ，安装合适的 pytorch 环境
查看机子环境：
这里根据 是否有 GPU 显卡，选择下载内容。我的是 window intel®，没有 GPU。
苹果的 M1 芯片，可以用 GPU 计算。
我的电脑-> 右键更多->管理->设备管理，查看显示适配器
根据不同的环境，安装不同的命令
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.douban.com/simple
这个命令会通过 -i 参数指定豆瓣源作为下载源，加快国内下载速度
https://pytorch.org/get-started/locally/
4、找个示例，跑一跑
来自，检测任务示例下的预测 demo
方式一：跑命令行
出现 ### 意味着跑成功了，正在跑。
方式二：跑 python 脚本
下载相关的数据集和图片，放到同一个目录下，改下代码的引用路径，进入到他的命令行工具下，跑起来
下载模型：
下载图片：
https://ultralytics.com/images/bus.jpg 放到同一个目录下。
这是目录结构，以及修改的代码：
到 miniCoda 的命令行工具下，跑脚本：
结果在 runs 里
这篇关于如何跑AI模型—ultralytics的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
