利用恒源云在云端租用GPU服务器训练YOLOv8模型(包括Linux系统命令讲解)

### 恒源云平台 YOLOv8 训练 数据集 使用方法及教程 #### 准备工作 为了在恒源云平台上使用YOLOv8进行模型训练，首先需要准备必要的环境和工具。这包括但不限于安装Python、PyTorch以及其他依赖库。确保所使用的环境中已经正确配置了这些组件[^2]。 #### 创建并启动GPU实例 通过登录到恒源云控制台来创建一个新的GPU实例用于训练YOLOv8模型。选择合适的镜像文件（建议选用预装有CUDA和cuDNN支持的深度学习框架），设置好网络连接和其他参数后即可启动实例[^3]。 #### 配置数据集 对于YOLOv8而言，其输入格式通常遵循COCO标准或自定义标签格式。因此，在上传自己的图像之前，应当先整理成上述两种之一的形式。具体操作如下： 1. 将标注好的图片及其对应的`.txt`文件放置在同一目录下； 2. 编写一个包含所有路径信息的列表文档（train.txt/val.txt）； 3. 修改配置文件中的类别名称与数量以匹配实际项目需求； ```bash # 示例：转换为yolo格式 python convert.py --input_dir ./images --output_dir ./labels ``` #### 开始训练过程 当一切就绪之后便可以在终端执行相应的脚本来开启正式的训练流程。这里推荐采用官方提供的默认超参作为起点，并根据实际情况调整batch size等关键选项以获得更好的性能表现。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载YOLOv8 nano版本架构 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ```