yolov8 설치 방법 초보부터 환경 구축까지 ultralytics pip 설치 가이드 python conda cuda 환경 YOLOv8 설치 튜토리얼

YOLOv8 설치는 **최신 컴퓨터 비전 라이브러리인 Ultralytics YOLO**를 개발 환경에 빠르게 설정하는 과정입니다. 아래 설치 가이드는 Windows, Linux, Python 환경 모두 적용 가능한 범용 설치 프로세스를 설명합니다.

yolov8 설치 준비 확인하기 안내 확인하기

먼저 Python 환경이 올바르게 구성되어 있어야 YOLOv8 설치가 성공적으로 진행됩니다. Python은 **3.8 이상 3.11 이하 버전**이 권장되며 pip 패키지 관리자를 사용해 설치할 수 있도록 준비해야 합니다.

또한 GPU 가속을 원한다면 **NVIDIA GPU가 설치되어 있고 CUDA 및 cuDNN이 설치된 상태**인지 확인하는 것이 중요합니다. 특히 CUDA 11.8 이상이 일반적으로 YOLOv8 설치 환경에서 권장됩니다.

pip 를 이용한 yolov8 설치 방법 안내 보기

가장 간단한 YOLOv8 설치 방법은 Python의 pip 패키지 관리자를 이용하는 것입니다. 다음과 같은 명령어를 터미널이나 커맨드 프롬프트에서 실행하면 Ultralytics YOLOv8 패키지를 설치할 수 있습니다:

pip install -U ultralytics

이 명령어는 PyPI(Python Package Index)에서 최신 안정 버전을 설치하며 기본적인 YOLOv8 기능을 사용할 수 있도록 해줍니다.

가상환경 만들기 안내 보기

별도의 가상환경을 만들어 프로젝트별로 관리하면 다른 Python 패키지와 충돌 없이 YOLOv8을 관리할 수 있습니다. Conda나 venv를 통해 가상환경을 다음과 같이 생성할 수 있습니다:

# Conda 예시 conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8
venv 예시
python -m venv yolov8-env
yolov8-env\Scripts\activate # Windows
source yolov8-env/bin/activate # macOS/Linux

CUDA 와 PyTorch 설치 환경 설정 안내 상세 더보기

GPU 가속 YOLOv8 설치를 위해서는 PyTorch와 CUDA가 함께 설치되어야 합니다. CUDA가 설치되어 있으면 PyTorch를 GPU를 활용할 수 있도록 설치할 수 있으며 다음과 같은 명령어 예시로 구성합니다:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 

CUDA 환경이 제대로 구성되면 PyTorch에서 GPU가 활성화되었는지 다음 코드로 확인할 수 있습니다:

import torch print(torch.cuda.is_available()) 

yolov8 설치 확인 및 첫 실행 안내 확인하기

설치가 성공했는지 확인하려면 다음 명령어를 입력해 필요 패키지와 버전을 확인할 수 있습니다:

yolo 

정상적으로 설치되어 있다면 YOLOv8 CLI(Command Line Interface)에 대한 도움말이 출력됩니다. 이후 테스트 이미지로 예측을 진행하여 설치가 제대로 완료되었는지 확인할 수 있습니다.

yolov8 설치 자주 묻는 질문 안내 보기

YOLOv8 설치가 안 될 때 어떻게 하나요

설치가 실패할 경우 Python 버전 호환성, CUDA 버전, 가상환경 문제 등을 다시 확인하시기 바랍니다. 특히 pip 로그를 확인하면 충돌하는 패키지를 파악하는 데 도움이 됩니다.

YOLOv8을 GPU 없이 설치할 수 있나요

네 가능합니다. GPU가 없어도 CPU 환경에 PyTorch CPU 버전만 설치하여 YOLOv8을 사용할 수 있습니다. 다만 추론 속도는 GPU 환경보다 느릴 수 있습니다.

Windows와 Linux 설치 과정이 다른가요

기본적인 설치 방법은 동일하지만 CUDA 설치 명령어나 드라이버 설치는 OS에 따라 다르기 때문에 공식 문서를 참고하여 설치하는 것이 안전합니다.

pip 대신 Conda 설치를 해도 되나요

네 가능합니다. Conda를 통해 ultralytics 패키지와 PyTorch를 함께 설치하면 의존성 해결이 쉬워지는 경우가 있습니다. 공식 가이드 문서를 참고하세요.