YOLOv12的技术部署要求
YOLOv12的部署环境需要Python3.11及以上版本的支持，并推荐使用Linux操作系统以获得最佳性能。硬件方面建议配置NVIDIA GPU及对应CUDA加速环境，CUDA版本推荐11.8或更高，这是因为它需要与PyTorch2.2及flash-attn2.7.3等组件保持版本兼容。
完整的安装流程分为四个关键步骤：首先是基础环境准备，包括Git代码管理工具的安装；其次是仓库克隆和虚拟环境创建；然后是核心依赖项的安装，特别需要注意flash-attention组件的定制化安装；最后是环境验证。
为保证系统稳定性，建议使用conda管理Python环境，并在安装过程中严格遵循官方文档指定的版本要求。值得注意的是，Windows和Mac用户需要根据各自平台特性调整部分配置，如DirectML或Metal框架的适配设置。
开发团队提供了详实的安装指南和故障排查文档，大大降低了技术部署的门槛。
本答案来源于文章《YOLOv12：实时图像和视频目标检测的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » YOLOv12的安装流程需要配置特定版本的CUDA和PyTorch环境
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