崔怂包1. 环境准备：Ubuntu 22.04基础配置
在开始配置YOLO推理环境之前，我们需要确保系统基础环境正确无误。Ubuntu 22.04 LTS作为长期支持版本，提供了稳定的运行基础。我建议使用全新安装的系统开始配置，避免已有环境造成的冲突。
1.1 系统更新与基础依赖
首先执行系统更新并安装必要的编译工具链：
bash复制sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y build-essential cmake git wget unzip pkg-config
对于深度学习开发环境，建议禁用系统的自动休眠和锁屏功能，避免长时间编译过程中断：
bash复制gsettings set org.gnome.desktop.session idle-delay 0
gsettings set org.gnome.desktop.screensaver lock-enabled false
1.2 多版本Python管理
YOLO相关工具链对Python版本有特定要求，建议使用conda管理多Python环境：
bash复制wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda
source ~/miniconda/bin/activate
conda init
创建专用环境（以Python 3.9为例）：
bash复制conda create -n yolo python=3.9 -y
conda activate yolo
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2. 显卡驱动与CUDA安装
2.1 显卡驱动安装
对于NVIDIA显卡，推荐使用官方驱动而非开源nouveau驱动。首先检查系统当前驱动状态：
bash复制ubuntu-drivers devices
根据输出选择推荐版本安装（示例为515版本）：
bash复制sudo apt install -y nvidia-driver-515
安装完成后必须重启系统：
bash复制sudo reboot
验证驱动安装：
bash复制nvidia-smi
注意：驱动版本与CUDA版本有严格对应关系。如果计划使用CUDA 12.x，建议安装515或更高版本的驱动。
2.2 CUDA Toolkit安装
CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，建议从官网获取.run安装包而非使用apt仓库：