autodl跑yolov8
时间: 2025-03-22 08:06:07 浏览: 69
### 在 AutoDL 平台上训练或部署 YOLOv8 模型
YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个先进的目标检测框架,基于 PyTorch 实现。要在 AutoDL 上运行 YOLOv8 模型,可以按照以下方法操作:
#### 1. 创建并配置环境
在 AutoDL 的云端环境中创建一个新的项目,并安装必要的依赖项。YOLOv8 需要 Python 和 PyTorch 支持。
```bash
pip install ultralytics torch torchvision
```
此命令会自动下载并安装最新版本的 `ultralytics` 库以及其所需的依赖项[^1]。
#### 2. 下载预训练权重(可选)
如果计划微调现有模型,则需要先加载官方提供的预训练权重文件。可以通过以下方式获取默认权重:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载小型预训练模型
```
上述代码片段展示了如何通过名称直接加载特定大小的 YOLOv8 版本(如 nano, small, medium)。更多细节参见 Ultralytics 官方文档[^2]。
#### 3. 准备数据集
为了适应 YOLOv8 训练需求,需将自定义的数据集转换成 COCO 或其他支持格式。假设已准备好标注后的图像及其对应的标签文件夹结构如下所示:
```
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
```
接着编写 YAML 文件描述路径信息以便于后续脚本读取:
```yaml
train: ../dataset/images/train
val: ../dataset/images/val
nc: 80
names: ['person', 'bicycle', ... ] # 类别列表
```
完成以上设置之后上传至 AutoDL 存储空间中。
#### 4. 开始训练过程
利用 CLI 工具启动训练流程非常简便,只需指定参数即可执行完整的端到端工作流:
```bash
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.yaml data=custom_data.yaml epochs=100 imgsz=640
```
其中各选项含义分别为:
- **task**: 设定目标任务类型为物体识别;
- **mode**: 表明当前处于训练模式下;
- **model**: 使用的小规模基础架构作为起点;
- **data**: 自己准备好的数据源位置链接;
- **epochs**: 整体迭代次数设定为目标值;
- **imgsz**: 输入图片尺寸调整标准设为固定数值像素宽高一致。
当一切就绪后提交作业给 GPU 节点处理直至结束为止。
---
#### 注意事项
- 确认所选用实例规格满足最低硬件条件要求,尤其是显存容量方面。
- 如果遇到内存不足错误提示考虑降低批量大小或者裁剪分辨率来缓解压力情况发生概率减少资源消耗程度提升效率表现效果更佳。
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