目标检测工程化最佳实践：Python 并行条件下YOLOv8的模型推理，线程安全的模型推理！

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本文提供了使用 YOLOv8 模型执行线程安全推理的最佳实践，确保在多线程应用程序中进行可靠和并发的预测。

关键词：线程安全，YOLO推理，多线程，并发预测，YOLO模型，Ultralytics，Python线程，YOLO安全使用，AI并发

我们今天为什么要讨论Python 线程安全下的模型推理呢？ GIL 的限制众所周知，但是放眼未来，这个限制器马上就要在3.12 后学的版本替换掉了呀，想象一下，你写的线程安全代码未来将会有极大的性能提升，这能不让人兴奋吗？

This guide provides best practices for performing thread-safe inference with YOLO models, ensuring reliable and concurrent predictions in multi-threaded applications.
keywords: thread-safe, YOLO inference, multi-threading, concurrent predictions, YOLO models, Ultralytics, Python threading, safe YOLO usage, AI concurrency

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YOLOv8模型的线程安全推理 背景简介

Thread-Safe Inference with YOLO Models

这里我觉的主要针对 YOLOv8 模型，v5模型的框架设计和改写主要是把数据源多线程，而模型是单线程推理。要改她们的代码动作比较大。

在多线程环境