Python に YOLO を導入する際は

Windows 環境に YOLO の環境を構築する際は、

git for wndows をインストール
git clone https://github.com/ultralytics/ultralyticsで YOLO (ultralytics) のクローン作製
Python の仮想環境作成・アクティベート
python -m pip install --upgrade pip setuptools
pip install -r requirements.txt (requirements.txt は、クローンした ultralytics のどこかにある)

という手順で行うと思うのですが、Python のバージョンが高すぎると、5番目のinstallでエラーが出る事があります。
今は解消されているかもしれませんが、昨年 2024/12/26 の段階で、3.13 では上手くインストールできませんでした。
情報を集めた所、別のパッケージですが、同じ様なエラーメッセージでインストールできない方の Web ページを参考に、Python のバージョンを下げてインストールした所、上手くインストールできました。
ただし、この事が後に別の問題を生みます・・・

YOLO を CUDA (GPU) を使用して動作させるには

YOLO に CUDA の環境を構築するには

GPU のドライバを最新にする
C++ のコンパイラを入れる
PyTorch のサイトで、インストールする CUDA のバージョンを確認
CUDA toolkit をインストール
cuDNN をインストール
PyTorch のサイトで、pip コマンドを生成し、実行

という手順になると思われます。
なお、YOLO をインストールした段階で、CPU 版の PyTorch がインストールされており、GPU 版の PyTorch が上手くインストールできない場合は
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 --upgrade --force-reinstall
の様に、--upgrade --force-reinstallオプションを付ける事で強制的にインストール出来るらしいです。

さて、この PyTorch のサイトに、うっすらと灰色で「Latest PyTorch requires Python 3.9 or later.」と書いてあります。
そう、YOLO をインストールする際に、Python のバージョンが高すぎるとインストールできないからと、3.6 や 3.7 を入れると、PyTorch がインストールできません・・・

結論

この記事を書いている時点では、YOLO で GPU を使う際は、Python のバージョンは 3.9 ベストと思われます。