云服务器部署yolo
时间: 2025-03-21 19:08:06 浏览: 67
### 如何在云服务器上部署 YOLO 模型
#### 选择合适的云服务提供商
为了高效完成 YOLO 模型的训练和部署,可以选择支持 GPU 的云服务平台。推荐使用 AutoDL 或其他类似的云端计算资源提供方[^1]。这些平台通常按小时计费,价格合理且灵活。
#### 租用并配置云服务器
1. 登录所选云服务商网站,创建账户并充值。
2. 根据需求选择适合的 GPU 配置实例(如 NVIDIA Tesla V100、A100 等),注意不同型号对性能的影响。
3. 创建虚拟机时需指定操作系统镜像以及预装框架版本。例如,在引用中提到 PyTorch 1.1.0 和 Python 3.7 组合可以满足大部分深度学习项目的需求;不过最新版可能更优,请确认目标模型兼容性后再决定具体参数设置。
#### 准备工作环境
- 完成上述操作后启动机器并通过 SSH 工具连接至新分配给用户的 IP 地址登录远程终端界面执行后续命令行脚本文件传输等动作前先更新系统软件包列表以获取最新的依赖项信息 `sudo apt update && sudo apt upgrade -y` (适用于基于 Debian/Ubuntu Linux 发行版)[^2].
#### 数据集上传与处理
将本地已标注好的图片数据压缩打包成 zip/rar 形式再利用 SCP 命令或者通过 FTP/SFTP 协议工具把它们拷贝到对应目录下解压即可开始下一步骤之前记得检查路径是否正确无误同时也要确保所有必需库都已经成功安装完毕比如 NumPy Matplotlib OpenCV TorchVision等等可以通过 pip install 方式快速解决缺失问题.
#### 训练过程管理
编写自定义配置文件来调整超参设定值从而获得更好的检测效果另外还可以借助 TensorBoard 实现可视化监控进度等功能最后保存权重以便后期加载复用减少重复劳动成本提高效率.
```bash
nohup python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt > log.txt &
tail -f log.txt
```
以上代码片段展示了如何后台运行训练程序并将日志重定向存储起来方便随时查看当前状态变化情况而不会因为意外断开连接而导致丢失重要消息提示等内容.
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