autodl运行yolo
时间: 2025-03-24 14:08:28 浏览: 46
### 如何在 AutoDL 平台上运行 YOLO 模型
#### 准备工作
为了能够在 AutoDL 上成功运行 YOLO 模型,首先需要完成账户注册并获取必要的资源。访问 AutoDL 官网 https://www.autodl.com/home[^1],通过右上角的“立即注册”按钮进行账号创建。注册完成后,用户将获得一张 10 元代金券用于初步体验。
#### 创建计算实例
进入 AutoDL 的算力市场页面,选择适合的 GPU 显卡配置以及所需的内存大小[^4]。确认无误后点击“立即创建”,等待实例启动完毕。
#### 访问 JupyterLab 环境
当计算实例准备就绪后,在控制台界面找到对应的连接方式链接(通常为 JupyterLab 或其他 IDE 支持)。点击该链接跳转至交互式开发环境[^2]。
#### 下载与安装依赖项
根据所使用的具体版本下载对应官方仓库中的源码文件。例如对于 yolov9 可以从地址 https://github.com/WongKinYiu/yolov9 获取最新版代码[^3];如果是针对 yolov8,则按照如下命令执行:
```bash
wget https://github.com/ultralytics/ultralytics/archive/refs/tags/v8.0.zip -O v8.zip
unzip v8.zip
cd ultralytics-v8.0/
pip install -r requirements.txt
```
上述脚本实现了自动拉取指定标签下的项目副本、解压缩存档包以及加载必需库列表的功能。
#### 数据集处理
确保已准备好训练所需的数据集,并将其上传到远程服务器的工作目录下。如果数据量较大建议借助工具如 Xftp 来加速传输效率。接着利用 Python 脚本或者 shell 命令实现数据预处理步骤,比如划分验证集合比例调整等操作。
#### 开始模型训练
最后一步就是调用框架自带API接口来发起实际的学习流程啦!以下是一个简单的演示例子适用于大多数情况:
```python
from models.yolo import Model
import yaml
with open('data.yaml', 'r') as f:
data_dict = yaml.safe_load(f)
model = Model(cfg='models/yolov5s.yaml', ch=3, nc=data_dict['nc'])
model.train(data='data.yaml', epochs=50, batch_size=16)
```
此段程序片段展示了如何定义一个基于 yolo 架构的新对象 instance ,并通过读取外部参数描述文档初始化其属性值 。随后即刻开启为期五十轮 epoches 的迭代优化过程。
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