在云服务器上训练yolov8
时间: 2025-07-04 19:45:01 浏览: 4
### 如何在云服务器上设置和运行 YOLOv8 训练任务
#### 创建并配置云服务器实例
为了在云服务器上训练 YOLOv8 模型,首先需要完成云服务器的创建与基础环境配置。这通常涉及以下几个方面的工作:
- **注册账号**
需要先访问云服务提供商(如 AutoDL 或恒源云),按照提示完成账号注册流程[^1]。
- **租用 GPU 实例**
租赁一台具有足够计算能力的 GPU 服务器用于深度学习任务。选择合适的硬件规格(例如 NVIDIA A100 或 V100 显卡)以及操作系统版本(通常是 Ubuntu)。此过程可能需要支付一定的费用[^2]。
- **初始化开发环境**
安装必要的软件包来支持 PyTorch 和 Ultralytics 的 YOLOv8 库。可以通过 SSH 登录到远程服务器执行命令行操作,比如更新系统、安装依赖项等。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install git python3-pip wget unzip -y
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
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#### 数据准备与传输
数据集对于任何机器学习项目都是至关重要的资源之一。以下是具体做法:
- 使用工具如 Xftp 下载客户端程序并将本地计算机中的图片文件夹上传至云端存储位置;或者直接通过网络链接抓取公开可用的数据集合。
```bash
mkdir datasets && cd datasets/
wget YOUR_DATASET_URL.zip
unzip *.zip && rm *.zip
```
- 确保标注信息符合 COCO JSON 或者其他被支持的标准格式以便后续处理阶段能够顺利读取这些标签内容。
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#### 启动 Jupyter Notebook/Lab 并加载代码库
许多开发者更倾向于图形界面来进行实验探索工作流管理等活动因此可以考虑启动 web-based notebook server:
- 如果尚未克隆官方仓库,则需执行如下指令获取最新版源码副本:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
jupyter lab &
```
此时应该可以在浏览器地址栏输入指定端口号查看页面效果了!
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#### 调整超参数及正式开启训练进程
最后一步就是定义好所有的选项参数之后就可以调用 train 函数开始漫长的等待时间啦~记得定期保存checkpoint以防万一中途发生意外中断情况哦~
示例脚本如下所示:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重
results = model.train(
data='path/to/dataset.yaml',
epochs=100, batch=-1,
imgsz=640, device=[0], workers=8)
```
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