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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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Glenn Jocher 2023-11-18 21:51:47 +01:00 committed by GitHub
parent b6baae584c
commit 02bf8003a8
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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@ -8,7 +8,7 @@ keywords: Ultralyticsインストール, pipインストールUltralytics, Docke
Ultralyticsはpip、conda、Dockerを含むさまざまなインストール方法を提供しています。最新の安定版リリースである`ultralytics` pipパッケージを通じてYOLOv8をインストールするか、最新バージョンを取得するために[Ultralytics GitHubリポジトリ](https://github.com/ultralytics/ultralytics)をクローンします。Dockerは、ローカルインストールを回避し、孤立したコンテナ内でパッケージを実行するために使用できます。
!!! example "インストール"
!!! Example "インストール"
=== "Pipでのインストール推奨"
pipを使用して`ultralytics`パッケージをインストールするか、`pip install -U ultralytics`を実行して既存のインストールをアップデートします。`ultralytics`パッケージの詳細については、Python Package IndexPyPIを参照してください: [https://pypi.org/project/ultralytics/](https://pypi.org/project/ultralytics/)。
@ -39,7 +39,7 @@ Ultralyticsはpip、conda、Dockerを含むさまざまなインストール方
conda install -c conda-forge ultralytics
```
!!! note
!!! Note
CUDA環境でインストールする場合、パッケージマネージャーが競合を解決できるようにするため、`ultralytics``pytorch``pytorch-cuda`を同じコマンドで一緒にインストールするのがベストプラクティスです。または、CPU専用の`pytorch`パッケージに必要な場合は上書きするように`pytorch-cuda`を最後にインストールします。
```bash
@ -89,7 +89,7 @@ Ultralyticsはpip、conda、Dockerを含むさまざまなインストール方
<strong>Watch:</strong> Ultralytics YOLO Quick Start Guide
</p>
!!! tip "ヒント"
!!! Tip "ヒント"
PyTorchの要件はオペレーティングシステムとCUDAの要件によって異なるため、[https://pytorch.org/get-started/locally](https://pytorch.org/get-started/locally)に従って最初にPyTorchをインストールすることをお勧めします。
@ -101,7 +101,7 @@ Ultralyticsはpip、conda、Dockerを含むさまざまなインストール方
UltralyticsコマンドラインインターフェースCLIを使用すると、Python環境がなくても単一の行のコマンドを簡単に実行できます。CLIはカスタマイズもPythonコードも必要ありません。単純にすべてのタスクを`yolo`コマンドでターミナルから実行することができます。コマンドラインからYOLOv8を使用する方法について詳しくは、[CLIガイド](/../usage/cli.md)を参照してください。
!!! example
!!! Example
=== "構文"
@ -155,7 +155,7 @@ UltralyticsコマンドラインインターフェースCLIを使用する
yolo cfg
```
!!! warning "警告"
!!! Warning "警告"
引数は`arg=val`ペアとして渡され、`=`記号で分割され、ペア間にスペース` `が必要です。引数のプレフィックスに`--`や引数間にカンマ`,`を使用しないでください。
@ -171,7 +171,7 @@ YOLOv8のPythonインターフェースを使用すると、Pythonプロジェ
たとえば、ユーザーはモデルをロードして、トレーニングし、検証セットでのパフォーマンスを評価し、ONNX形式にエクスポートするまでの一連の処理を数行のコードで行うことができます。YOLOv8をPythonプロジェクトで使用する方法について詳しくは、[Pythonガイド](/../usage/python.md)を参照してください。
!!! example
!!! Example
```python
from ultralytics import YOLO