一、docker
以yolov8为例进行探索：
https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_ultralytics#__tabbed_2_1
- 拉取对应docker镜像
注意要先把原先的东西删除彻底了再安装
停止服务
sudo systemctl stop docker.service
安装后赶紧先改默认路径位置 + 换源
sudo vim /etc/docker/daemon.json
docker Root Dir: /home/user/docker_work/docker
重启
sudo systemctl daemon-reexec
sudo systemctl start docker
- 进入镜像
启动容器：
t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack6
sudo docker pull t \&\& sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia --network=host t
配置http代理：
root@ubuntu:/ultralytics# export http_proxy="http://127.0.0.1:7897"
root@ubuntu:/ultralytics# export https_proxy="http:/127.0.0.1:7897"
配置pip源
设置默认镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
设置信任主机
pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
二、conda配置
如果不想用docker 怎么配置呢：以为ultralytics为例
首先要确认自己的版本信息
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Cuda版本 nvcc 这里是12.6
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安装好jet-pack, 确认对应版本， 这里是6.2.1
https://pypi.jetson-ai-lab.io/jp6/cu126 这里便会有jetson的一些python轮子,可以看出都要求python=3.10
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创建虚拟环境 注意创建前最好更新一下conda, 注意指定python版本
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根据上述网址，下载torch torchvision onnx 的whl并安装
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Pip install ultralytics numpy==1.26.1 torch==2.8.0总而言之，一定要指定你必须要使用的版本，否则pip会直接给你下载兼容ultralytics的最新的torch， 这个torch可就未必兼容你的jetpack了
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还没有装tensorrt, 这个网址里是找不到的，但是jetpack已经给你装过了，在/usr/lib/python3.10/dist-packages, 软链接过去，注意换成自己的路径。
设置一下路径变量，注意先进入你要配置的conda虚拟环境
CONDA_SITE_PACKAGES=$(python -c 'import site; print(site.getsitepackages()[-1])')
SYSTEM_PATH="/usr/lib/python3.10/dist-packages"
链接核心模块文件夹
sudo ln -s SYSTEM_PATH/tensorrt CONDA_SITE_PACKAGES/tensorrt
sudo ln -s SYSTEM_PATH/tensorrt_dispatch CONDA_SITE_PACKAGES/tensorrt_dispatch
sudo ln -s SYSTEM_PATH/tensorrt_lean CONDA_SITE_PACKAGES/tensorrt_lean
复制元数据（让 pip 和 Conda 识别版本信息）
sudo cp -r SYSTEM_PATH/tensorrt-10.3.0.dist-info CONDA_SITE_PACKAGES/
sudo cp -r SYSTEM_PATH/tensorrt_dispatch-10.3.0.dist-info CONDA_SITE_PACKAGES/
sudo cp -r SYSTEM_PATH/tensorrt_lean-10.3.0.dist-info CONDA_SITE_PACKAGES/