云服务器运行YOLO可视化界面
时间: 2025-07-01 13:42:04 浏览: 12
### 部署YOLO模型并创建可视化界面
为了在云服务器上部署 YOLO 模型并创建可视化界面,可以选择 Gradio 或 Flask 这样的工具来构建和发布交互式的Web应用程序。
#### 使用Gradio进行快速部署
Gradio 提供了一种简便的方式将机器学习模型转换成可分享的 Web 应用程序。对于希望迅速搭建起能够展示 YOLO 结果的应用场景来说非常合适[^1]。下面是一个简单的例子:
```python
import gradio as gr
from ultralytics import YOLO
def predict(image):
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型
results = model.predict(image, conf=0.25) # 对输入图片做预测
return results[0].plot() # 返回带有标注框的结果图
demo = gr.Interface(fn=predict, inputs="image", outputs="image")
demo.launch()
```
这段代码定义了一个函数 `predict` 来接收图像作为输入,并返回经过 YOLO 处理后的带标签图像。接着利用 Gradio 的 Interface 类封装此逻辑,最后调用 launch 方法启动服务。
要将其部署至云端,比如 Heroku 或 GCP,则需按照官方文档指导设置相应的环境变量以及配置文件(如 Procfile 和 requirements.txt),之后借助命令行工具完成上传过程。
#### 构建更复杂的仪表板应用
如果需求更为复杂,可能涉及到更多定制化选项或是需要集成额外的功能模块时,可以考虑采用 Flask 框架配合前端技术栈开发一个完整的 Web 应用——即所谓的 "YOLOv8 Training Dashboard"[^3]。这类项目通常会涉及以下几个方面的工作:
- **后端API接口**:负责处理来自客户端的数据请求,执行推理操作并将结果反馈给前端;
- **前端页面布局**:设计美观易用的操作面板,让用户能方便地上载待检测对象、调整参数设定等;
- **实时日志流传输**:为了让使用者了解当前任务进度情况,在线查看训练过程中产生的各类统计信息图表也是必不可少的一部分。
综上所述,无论是追求效率还是灵活性都可以找到适合自己的解决方案。而具体选择哪种方式取决于个人偏好和技术背景等因素影响下的权衡考量。
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