YOLOv12提供成熟的模型导出方案，以下是关键部署策略：
1. 模型格式转换
- ONNX导出::
model.export(format='onnx', half=True)启用FP16可减小50%模型体积 - TensorRT加速：需配合
trtexec工具生成.engine文件，获得最佳推理性能
2. 部署环境适配
- エッジ装置（如Jetson系列）：
- 使用Nano/Small模型
- 启用TensorRT和INT8量化
- 建议帧率控制在30FPS以内
- 云服务器::
- 选择Large/X模型
- 部署为gRPC微服务
- 结合Redis实现请求队列
3. 性能优化技巧
- 输入尺寸调整：根据实际场景调整
imgsz（如384×640可能比640×640更适合宽屏摄像头） - 批量推理优化：使用
model.predict(source, stream=True, batch=8)处理视频流 - 内存管理：Python端启用
torch.cuda.empty_cache()定期清理显存
4. 生产监控
集成Supervision库实现：
- 实时检测框渲染
- 性能指标可视化（FPS/mAP）
- 异常检测日志记录
この答えは記事から得たものである。YOLOv12：リアルタイム画像・ビデオターゲット検出のためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " YOLOv12的模型导出和生产部署有哪些最佳实践？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil