Conda를 사용하여 Ultralytics YOLO 설치하는 방법#

이 가이드는 Ultralytics 프로젝트를 위한 Conda 환경 설정 과정을 안내합니다. Conda는 패키지 및 종속성 설치 시 pip의 훌륭한 대안이 되는 오픈소스 패키지 및 환경 관리 시스템입니다. 격리된 환경 덕분에 데이터 과학 및 machine learning 작업에 특히 적합합니다. 자세한 내용은 Anaconda의 Ultralytics Conda 패키지를 참조하고, GitHub에서 패키지 업데이트를 위한 Ultralytics 피드스탁 저장소를 확인하세요.

이 가이드에서는 환경 생성, Ultralytics 설치, 추론 실행, Conda Docker 이미지 사용, 그리고 libmamba를 이용한 빠른 설치 속도 향상에 대해 다룹니다.

사전 요구 사항#

시스템에 Anaconda 또는 Miniconda가 설치되어 있어야 합니다. 그렇지 않은 경우 Anaconda 또는 Miniconda에서 다운로드하여 설치하세요.

Conda 환경 설정하기#

먼저 새로운 Conda 환경을 생성합니다. 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하십시오:

conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y

새로운 환경을 활성화합니다:

conda activate ultralytics-env

Ultralytics 설치하기#

conda-forge 채널에서 Ultralytics 패키지를 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 실행하십시오:

conda install -c conda-forge ultralytics

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 ultralytics

Ultralytics 사용하기#

Ultralytics가 설치되었으므로 이제 object detection, instance segmentation 등 강력한 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 이미지를 예측하려면 다음을 실행하세요.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")  # initialize model
results = model("path/to/image.jpg")  # perform inference
results[0].show()  # display results for the first image

Ultralytics Conda Docker 이미지#

Docker를 선호하는 경우, Ultralytics는 Conda 환경이 포함된 Docker 이미지를 제공합니다. DockerHub에서 이러한 이미지를 풀(pull)할 수 있습니다.

최신 Ultralytics 이미지를 가져옵니다:

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

이미지를 실행합니다:

# Run the Ultralytics image in a container with GPU support
sudo docker run -it --ipc=host --device nvidia.com/gpu=all $t                         # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --device nvidia.com/gpu=2 --device nvidia.com/gpu=3 $t # specify GPUs

Linux에서 CDI 장치 요청에는 Docker >= 28.2.0 및 NVIDIA Container Toolkit >= 1.18이 필요합니다. 레거시 --gpus all 플래그는 호스트 데몬이 다시 로드된 후 GPU 액세스 권한을 잃을 수 있으므로, 이전 Linux 호스트를 업그레이드하고 대신 --device을(를) 사용하세요. 자세한 내용은 Docker Quickstart Guide를 참조하세요.

Libmamba를 사용한 설치 속도 향상#

libmamba은 Conda의 클래식 솔버를 대체하는 빠르고 크로스 플랫폼을 지원하며 종속성을 인식하는 솔버입니다. Conda 23.10 이상에서는 이미 libmamba를 기본 솔버로 사용하므로 대부분의 설치가 기본적으로 더 빠릅니다.

이전 버전의 Conda를 사용하는 경우 libmamba을 수동으로 활성화할 수 있습니다.

1. 먼저 conda-libmamba-solver 패키지를 설치합니다:

   conda install conda-libmamba-solver

2. 다음으로, Cond가 libmamba을 솔버로 사용하도록 구성합니다:

   conda config --set solver libmamba

Conda 환경을 성공적으로 설정하고 Ultralytics 패키지를 설치했으며 이제 기능을 탐색할 준비가 되었습니다. 더 고급 튜토리얼과 예제는 Ultralytics 문서를 참조하세요.

FAQ#