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手把手教学：如何在Conda环境下运行万物识别推理脚本

1. 引言

1.1 学习目标

本文将带你从零开始，在 Conda 环境下成功运行阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型推理脚本。你将掌握：

• 如何激活指定的 Conda 环境
• 如何正确执行推理脚本
• 如何复制和修改文件路径以适配工作区
• 实际图片上传与推理结果查看方法

完成本教程后，你将能够独立部署并测试该图像识别模型，为后续的定制化开发打下基础。

1.2 前置知识

建议具备以下基础知识：

• 基础 Linux 命令行操作（cd、cp、ls）
• Python 脚本执行经验
• 对 Conda 环境管理有基本了解

无需深度学习或模型训练背景，本教程聚焦于工程落地与环境配置。

1.3 教程价值

该镜像基于 YOLOE 架构，支持开放词汇检测（Open-Vocabulary Detection），可实现“实时识别万物”。相比传统 YOLO 模型仅能识别预定义类别，YOLOE 支持文本提示、视觉提示甚至无提示场景下的任意物体识别，适用于智能监控、自动化标注、内容审核等实际业务场景。

本教程提供完整可复现的操作流程，避免官方文档中常见的路径错误、环境冲突等问题。

2. 环境准备

2.1 查看基础环境信息

根据镜像文档说明，当前环境已预装以下核心依赖：

你可以通过以下命令确认环境状态：

# 查看当前 Python 版本 python --version # 查看 PyTorch 是否可用 python -c "import torch; print(torch.__version__)" # 查看依赖列表（可选） cat /root/requirements.txt

2.2 激活 Conda 环境

使用如下命令激活预设的 Conda 环境：

conda activate py311wwts

重要提示：
若提示conda: command not found，请先初始化 Conda：

source ~/miniconda3/bin/activate

或根据你的 Conda 安装路径调整。

激活成功后，终端前缀应显示(py311wwts)，表示已进入目标环境。

3. 文件操作与路径配置

3.1 复制推理脚本到工作区

为了便于编辑和调试，建议将原始脚本复制到工作目录/root/workspace：

cp /root/推理.py /root/workspace/

3.2 复制示例图片到工作区

同时复制示例图片以便测试：

cp /root/bailing.png /root/workspace/

3.3 进入工作目录

切换至工作区进行后续操作：

cd /root/workspace

此时可通过ls命令验证文件是否存在：

ls -l

输出应包含：

-rw-r--r-- 1 root root ... 推理.py -rw-r--r-- 1 root root ... bailing.png

4. 修改推理脚本中的文件路径

4.1 使用编辑器打开脚本

推荐使用nano或vim编辑器修改路径：

nano 推理.py

4.2 定位图片加载代码

在脚本中查找类似以下代码段（具体形式可能略有不同）：

image_path = "/root/bailing.png"

或

img = Image.open("bailing.png")

4.3 更新路径为当前工作区路径

将其修改为相对路径或绝对路径指向新位置：

方式一：使用相对路径（推荐）

image_path = "./bailing.png"

方式二：使用绝对路径

image_path = "/root/workspace/bailing.png"

4.4 保存并退出编辑器

• 若使用nano：按Ctrl+O写入，回车确认，再按Ctrl+X退出
• 若使用vim：按Esc，输入:wq回车保存退出

5. 运行推理脚本

5.1 执行推理命令

确保已在/root/workspace目录下，并执行：

python 推理.py

5.2 预期输出示例

正常运行时，控制台将输出类似以下信息：

加载模型中... 模型加载完成！ 正在处理图像：./bailing.png 检测到对象： - 人物: 0.98 - 白色帽子: 0.92 - 太阳镜: 0.87 - 领带: 0.76 分割掩码已生成。 结果保存至 output.png

5.3 常见问题排查

6. 自定义图片推理流程

6.1 上传自定义图片

通过 JupyterLab、SFTP 或 Web UI 将你的图片上传至/root/workspace/，例如命名为test.jpg。

6.2 修改脚本中的图片路径

再次编辑推理.py，更新图像路径：

image_path = "./test.jpg"

6.3 添加图像格式兼容性处理（可选）

为增强鲁棒性，可在代码中加入自动格式判断逻辑：

from PIL import Image import os def load_image(image_path): if not os.path.exists(image_path): raise FileNotFoundError(f"图像文件不存在: {image_path}") return Image.open(image_path).convert("RGB") # 使用示例 img = load_image("./test.jpg")

6.4 支持命令行参数（进阶）

可改造脚本支持传参方式运行：

import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--image", type=str, required=True, help="输入图像路径") args = parser.parse_args() img = load_image(args.image)

调用方式变为：

python 推理.py --image ./test.jpg

7. 性能优化与最佳实践

7.1 启用半精度推理（FP16）

若 GPU 支持，可在模型加载时启用 FP16 提升速度：

model.half() # 转换为 float16 input_tensor = input_tensor.half()

注意：需确保所有运算均支持半精度。

7.2 批量推理优化

对于多图批量处理，建议使用 DataLoader 或简单循环：

import glob for img_path in glob.glob("./*.jpg"): result = infer_one_image(img_path) print(f"{img_path}: {result}")

7.3 结果可视化增强

添加 OpenCV 或 Matplotlib 可视化边界框与标签：

import cv2 import numpy as np def draw_boxes(image, boxes, labels, scores): for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): x1, y1, x2, y2 = map(int, box) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, f"{label} {score:.2f}", (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) return image

8. FAQ 常见问题解答

8.1 为什么必须复制文件到 workspace？

• /root目录通常为只读或受限访问
• /root/workspace是用户可写区域，适合开发调试
• 部分平台左侧文件浏览器仅挂载 workspace 目录

8.2 如何查看 GPU 使用情况？

nvidia-smi

观察python进程是否占用显存。

8.3 推理速度慢怎么办？

尝试以下优化：

• 使用 TensorRT 加速（如有支持）
• 降低输入分辨率（如 resize 到 640x640）
• 启用 FP16 推理
• 关闭不必要的日志输出

8.4 如何导出推理结果？

可在脚本末尾添加 JSON 输出：

import json results = { "objects": [ {"class": "person", "score": 0.98, "bbox": [100, 50, 200, 300]} ] } with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)

9. 总结

9.1 核心步骤回顾

1. 激活环境：conda activate py311wwts
2. 复制文件：cp /root/推理.py /root/workspace/
3. 修改路径：将脚本中图片路径改为./bailing.png
4. 运行脚本：cd /root/workspace && python 推理.py

9.2 实践建议

• 所有修改应在workspace目录进行
• 每次更换图片务必检查路径一致性
• 推荐使用命令行参数方式传递图像路径，提升灵活性
• 生产环境中应增加异常捕获与日志记录

9.3 下一步学习方向

• 学习 YOLOE 模型结构（参考 GitHub 项目地址）
• 尝试添加自定义文本提示功能
• 探索视觉提示（Visual Prompt）应用场景
• 将模型封装为 REST API 服务

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