yolov8 训练华为云

### 华为云平台训练YOLOv8模型

#### 配置环境

为了在华为云平台上顺利运行YOLOv8模型，需先创建虚拟机实例并安装必要的依赖项。建议选用GPU加速实例来提升训练效率[^1]。

选择适合的镜像非常重要，推荐使用Ubuntu操作系统作为基础环境。通过SSH连接至新建立的服务器之后，更新软件包列表，并安装Python3及相关开发工具：

sudo apt-y
sudo apt install python3-pip git -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel

接着克隆官方仓库获取最新版本的YOLOv8源码：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip3 install -r requirements.txt

#### 数据准备

完成上述准备工作后，接下来处理数据集部分。可以利用华为云对象存储服务（OBS）保存大型文件资料库。首先，在本地机器上压缩整理好所需的数据集；随后借助`obscmd`命令行工具实现高效便捷地传输操作[^2]。

具体步骤如下所示：

- 安装obscmd客户端；

  pip3 install obscmd

- 初始化配置账户信息

  obscmd config

- 将本地路径下的zip格式打包好的数据集上传到指定桶内

  obscmd cp your_dataset.zip obs://your-bucket-name/dataset/

最后解压下载后的压缩包即可得到可供使用的图像资源集合。

#### 启动训练任务

当一切就绪以后就可以着手编写脚本提交作业请求了。考虑到分布式计算场景下可能涉及到多节点协同工作的情况，这里采用Horovod框架简化跨设备间的通信流程[^3]。

下面给出一段简单的PyTorch风格代码片段用于定义参数解析器以及调用fit方法执行实际运算过程：

import torch
from yolov8 import YOLOv8Model, train_loop
from horovod import torch as hvd


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    
    # 添加超参选项...
    
    args = parser.parse_args()

    hvd.init()  # Horovod初始化
    
    model = YOLOv8Model().cuda()
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=args.learning_rate * hvd.size())
    ...
    
    train_loader = ...  # 构建DataLoader实例
    
    state_dict = None if not os.path.exists(args.checkpoint_path) else torch.load(args.checkpoint_path)
    trainer = Trainer(
        model=model,
        dataloader=train_loader,
        criterion=loss_fn(),
        opt=optimizer,
        device='cuda',
        checkpoint_dir='./checkpoints/',
        resume_from_checkpoint=state_dict
    )
    
    trainer.fit(epochs=args.num_epochs)

以上即是在华为云环境中部署YOLOv8项目的全流程概述。