服务器部署yolo

### 服务器上部署 YOLO 模型的教程 #### 准备工作 在开始之前，需确认目标硬件环境以及软件依赖已安装完成。如果计划使用 Triton 推理服务器，则需要先将 YOLO 模型导出为 ONNX 格式[^1]。对于 RK3588 平台上的部署，可以考虑将其转换为 RKNN 格式并利用 `rknn_server` 提供的服务[^2]。 #### 转换模型至兼容格式 为了使 YOLO 模型能够在不同平台上运行，通常需要将其从原始框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）导出到通用中间表示形式，例如 ONNX。以下是基于 PyTorch 的 YOLOv5 模型导出为 ONNX 的代码示例： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=12, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 上述脚本会生成名为 `yolov5s.onnx` 的文件，该文件可作为后续部署的基础。 #### 使用 Triton 推理服务器部署 一旦拥有 ONNX 文件，就可以通过 NVIDIA Triton Inference Server 来实现高效推理服务。具体操作如下： - 安装 Docker 和 nvidia-docker； - 下载官方镜像并启动容器； - 创建配置文件定义如何加载模型及其参数设置； - 启动服务端口监听请求输入数据流处理逻辑。 #### 在 RK3588 上部署 YOLOV8 模型 针对特定 ARM 架构处理器比如 Rockchip RK3588，除了支持标准开源库外还提供了专属优化工具链——RKNN Toolkit。此套件能够帮助开发者轻松地把主流神经网络架构移植过来执行边缘计算任务。下面简要描述一下流程步骤: 1. **安装必要的 SDK**: 确保主机操作系统已经正确设置了交叉编译器路径变量，并下载对应版本号的 runtime 库包。 2. **编写 Python 脚本来完成转化过程**: ```python from rknn.api import RKNN # Create RKNN object rknn = RKNN() # Load ONNX model print('--> Loading model') ret = rknn.load_onnx(model='./yolov5s.onnx') if ret != 0: print('Load model failed!') exit(ret) print('done') # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print('Build model failed!') exit(ret) print('done') # Export RKNN model print('--> Exporting RKNN model') ret = rknn.export_rknn('./yolov5s.rknn') if ret != 0: print('Export RKNN model failed!') exit(ret) print('done') ``` 3. **验证性能指标**, 对比原生框架下的表现差异情况. 以上方法适用于大多数场景需求下快速搭建起一套完整的解决方案体系结构图谱.