30分钟搞定从基础测评到YOLOv8推理全流程

?️ 30分钟快速测评流程（附关键命令）

1. 基础信息速查（5分钟）

先搞清楚开发板底细，终端敲这几条命令就行：

• 系统版本：cat /etc/os-release（我的是Ubuntu 22.04）
• CPU/内存/存储：lscpu+free -h+df -h
• 温度监控：sensors（避免后续测试过热崩溃）
  
  
  
  

2. 核心功能必测（10分钟）

• 网络：ping www.baidu.com -c 5（有线联网稳，丢包率0%，无线就不折腾了，省资源）
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• U盘读写：lsblk识别设备→sudo mount /dev/sda1 /mnt/usb挂载→dd if=/dev/zero of=/mnt/usb/test.bin bs=1M count=10
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• Python环境：python3 --version（3.10刚好支持YOLO）→pip3 install numpy opencv-python --break-system-packages（无报错，基础库能装）

3. 轻量性能测试（5分钟）

别跑复杂跑分，测日常开发负载就够：

• CPU单线程：time python3 -c "import math; print(math.pi)"（计算π耗时12秒，能接受）
• 内存负载：python3 -c "a = [i for i in range(10**6)]; input('按回车释放...')"（占用约800MB，无溢出）
  

4. 实战：YOLOv8n图片推理（8分钟）

1. 装依赖：pip3 install ultralytics --break-system-packages（超快，2分钟搞定）
2. 推理命令：yolo predict model=yolov8n.pt source=test.jpg imgsz=320 device=cpu conf=0.3（用最小尺寸320，省内存）
3. 结果：单张图片推理耗时7秒，能精准框出人、杯子等目标，无卡顿崩溃！

? 避坑指南（实测踩过的雷）

1. pip安装报错「externally-managed-environment」：加--break-system-packages参数直接解决，应急用完全没问题
2. U盘识别不到：换FAT32格式，别用NTFS！弱板对NTFS兼容性差
3. YOLO推理慢：一定要用yolov8n.pt（最小模型）+imgsz=320，不然会卡死

? 最终结论

✅ 基础开发没问题（Python脚本、简单数据处理）
✅ 轻量化AI推理能扛（YOLOv8n图片识别完全OK）
✅ 稳定性在线（连续开机1小时无崩溃，温度控制在65℃以内）