服务器训练yolov8

### 配置和运行YOLOv8模型训练

#### 选择合适的云服务器
对于没有GPU硬件资源的人来说，在云服务器上训练YOLOv8是一个明智的选择[^3]。可以选择按需付费的方式开启具有GPU的实例，完成训练后关闭实例以节省成本。

#### 准备工作环境
确保所选云服务提供商支持创建带有GPU加速功能的虚拟机，并安装必要的依赖库如CUDA、cuDNN等来适配YOLOv8所需的计算需求。通常情况下，供应商会提供预装这些组件的镜像供快速搭建开发环境使用。

#### 获取并上传预训练模型
考虑到直接在网络环境中获取官方发布的预训练权重文件可能会遇到加载缓慢的问题，建议提前下载所需版本的YOLOv8预训练参数到本地计算机后再通过FTP或其他方式传输至上文提到的工作站内[^1]。这一步骤能够有效减少因网络波动带来的不确定性因素影响项目进度安排。

#### 编写与执行训练脚本
编写Python脚本来调用`ultralytics/yolov8`库中的API接口实现自定义数据集上的目标检测任务学习过程。当一切准备就绪之后，可以通过命令行工具提交作业给后台处理单元负责具体运算操作：

python run.py --data custom_dataset.yaml --weights yolov8n.pt --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 50

上述指令假设已经准备好了一个名为`custom_dataset.yaml`的数据描述文档以及指定了初始状态迁移点(`yolov8n.pt`)作为起点继续优化现有架构性能表现；同时设定了图片尺寸大小为640×640像素、批次数量设定为16张图像一组批量送入网络内部参与前向传播计算流程之中循环迭代五十轮次直至收敛稳定为止[^2]。

#### 测试与评估
一旦训练阶段顺利完成，则可利用新生成的最佳权值记录针对未知样本实施推理分析动作检验实际应用效果如何。例如采用如下形式发起请求对特定路径下的单幅或多帧连续画面序列开展物体识别活动，并最终输出可视化标注成果存档于指定目录下以便后续查阅参考[^4]:

yolo predict model=./runs/train/exp/weights/best.pt source='/path/to/test_images'