本文详细介绍了在nvidia jetson nano上成功部署自定义训练的yolov8n模型的方法。针对官方ubuntu 18.04镜像存在的兼容性问题，教程推荐使用qengineering提供的非官方ubuntu 20.04镜像作为解决方案。文章涵盖了环境设置、ultralytics库的安装以及模型运行步骤，并着重指出了模型运行时可能遇到的高内存占用问题及其对系统性能的影响，为开发者提供了实用的部署指南和潜在的优化方向。
引言
NVIDIA Jetson Nano作为一款紧凑型边缘AI设备，常用于部署轻量级深度学习模型。然而，在Jetson Nano上运行特定模型，如Ultralytics YOLOv8n，尤其是在官方提供的Ubuntu 18.04操作系统镜像环境下，开发者可能会遇到一系列兼容性挑战。本文旨在提供一个在Jetson Nano上成功部署YOLOv8n模型的实践指南，并探讨运行过程中可能出现的性能问题。
1. 环境准备：选择合适的操作系统
在Jetson Nano上运行YOLOv8n模型时，操作系统版本是关键因素。官方提供的Ubuntu 18.04镜像可能因库依赖和Python环境的兼容性问题，导致YOLOv8n及其依赖库安装困难。
推荐方案： 为了规避这些兼容性障碍，建议使用由Qengineering等社区维护者提供的非官方Ubuntu 20.04镜像。这些镜像通常针对Jetson平台进行了优化，并提供了更现代的软件环境，能够更好地支持YOLOv8及其相关库。
- 获取镜像： 访问Qengineering的GitHub仓库或其他可靠来源，下载适用于Jetson Nano的Ubuntu 20.04镜像。
- 刷写镜像： 使用Balena Etcher、Rufus或dd命令将下载的镜像刷写到microSD卡上。
- 启动Jetson Nano： 将刷写好的microSD卡插入Jetson Nano并启动设备，完成初始设置。
2. 安装Ultralytics库
在Ubuntu 20.04环境下，安装Ultralytics库通常更为顺畅。确保您的Jetson Nano已连接到互联网。
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更新系统包列表：
sudo apt update sudo apt upgrade -y
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安装Python依赖： 确保您的系统安装了pip和必要的开发工具。
sudo apt install python3-pip python3-dev build-essential -y
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安装Ultralytics： 使用pip安装Ultralytics库。这将自动安装所有必要的Python依赖。
pip install ultralytics
如果您遇到权限问题，可以尝试使用--user标志：
pip install ultralytics --user
3. 运行自定义训练的YOLOv8n模型
安装Ultralytics后，您可以像在其他Linux系统上一样，直接运行您的自定义训练YOLOv8n模型（.pt文件）。
准备模型文件： 将您的自定义训练模型文件（例如best.pt）传输到Jetson Nano上。
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执行预测： 使用Ultralytics提供的CLI（命令行接口）进行预测。以下是一个基本示例，用于对图像或视频文件进行推理：
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对单个图像进行预测：
yolo predict model=path/to/your/best.pt source=path/to/your/image.jpg
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对视频文件进行预测：
yolo predict model=path/to/your/best.pt source=path/to/your/video.mp4
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对摄像头实时流进行预测（如果已连接摄像头）：
yolo predict model=path/to/your/best.pt source=0 # '0' 通常代表默认摄像头
请根据您的实际模型路径和输入源进行调整。
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4. 性能考量与注意事项
尽管YOLOv8n可以在Jetson Nano上成功运行，但在实际部署中，可能会遇到显著的性能挑战，特别是内存使用方面。
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高内存占用： 根据实践经验，即使是YOLOv8n这样的小型模型，在Jetson Nano上运行时也可能占用高达2GB或更多的系统内存，即使是通过CLI进行预测。Jetson Nano通常配备2GB或4GB的总RAM，高内存占用意味着：
- 系统资源紧张： 如果您的Jetson Nano只有2GB RAM，YOLOv8模型可能会消耗大部分甚至全部可用内存，导致系统运行缓慢、卡顿，甚至其他后台进程被终止。
- 多任务处理受限： 如果您计划在Jetson Nano上同时运行其他应用程序或服务，高内存占用将严重限制其可行性。
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潜在的优化方向：
- 模型量化： 考虑将模型进一步量化为INT8格式。Ultralytics和NVIDIA TensorRT都支持模型量化，这可以显著减少模型大小和内存占用，同时提高推理速度。
- TensorRT优化： 将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用NVIDIA TensorRT进行优化。TensorRT可以针对Jetson平台的GPU架构进行深度优化，提供更高的推理性能和更低的资源消耗。
- 精简操作系统： 移除不必要的系统服务和应用程序，以释放更多系统资源。
- 交换空间（Swap Space）： 虽然增加交换空间可以缓解内存不足的问题，但由于microSD卡的读写速度限制，过度依赖交换空间会严重影响系统性能。
总结
在Jetson Nano上运行自定义训练的YOLOv8n模型是可行的，关键在于选择一个兼容性更好的操作系统，如Qengineering提供的Ubuntu 20.04镜像。然而，开发者必须警惕模型运行时可能出现的高内存占用问题。为了在资源有限的Jetson Nano上实现高效稳定的运行，建议深入探索模型量化、TensorRT优化等技术，以最大限度地提升性能并优化资源利用。
