YOLOv8 是目前最新的 YOLO 模型版本，但是请注意，在撰写本回答时（2023年），YOLOv8 可能尚未发布或者还在开发中。因此，以下指导适用于如何安装任何 YOLO 模型的典型源代码。

1. 确保你有正确的 Python 环境。YOLO 模型通常需要 Python 3.6 或更高版本。

2. 安装必要的依赖库。YOLO 模型通常需要 Pytorch 框架，你可以使用 pip 来安装：               pip install torch torchvision

3. 克隆 YOLOv8 的源代码库。你可以从 YOLOv8 的官方仓库（如果有的话）克隆它：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov8.gitcd yolov8

1. 安装 YOLOv8 的依赖项。通常，在源代码目录中会有一个 requirements.txt 文件，你可以使用它来安装所需的依赖库：

pip install -r requirements.txt

1. 安装 YOLOv8 本身。通常，在源代码目录中会有一个 setup.py 文件，你可以使用它来安装 YOLOv8：

pip install .

如果在克隆仓库或安装依赖时遇到问题，请检查 YOLOv8 的官方文档或仓库以获取最新的安装指南。

请注意，上述指南可能需要根据 YOLOv8 的具体情况进行调整。如果 YOLOv8 还未发布或者有重大变化，请参考最新的官方文档和源代码。