--- comments: true description: Guia passo a passo para treinar modelos YOLOv8 com a YOLO da Ultralytics, incluindo exemplos de treinamento com uma única GPU e múltiplas GPUs keywords: Ultralytics, YOLOv8, YOLO, detecção de objetos, modo de treino, conjunto de dados personalizado, treinamento com GPU, multi-GPU, hiperparâmetros, exemplos de CLI, exemplos em Python --- # Treinamento de Modelos com a YOLO da Ultralytics Ecossistema e integrações da YOLO da Ultralytics ## Introdução O treinamento de um modelo de aprendizado profundo envolve fornecer dados e ajustar seus parâmetros para que ele possa fazer previsões precisas. O modo de treino na YOLOv8 da Ultralytics é projetado para um treinamento eficaz e eficiente de modelos de detecção de objetos, aproveitando totalmente as capacidades do hardware moderno. Este guia visa cobrir todos os detalhes que você precisa para começar a treinar seus próprios modelos usando o robusto conjunto de recursos da YOLOv8.



Assista: Como Treinar um modelo YOLOv8 no Seu Conjunto de Dados Personalizado no Google Colab.

## Por Que Escolher a YOLO da Ultralytics para Treinamento? Aqui estão algumas razões convincentes para optar pelo modo de Treino da YOLOv8: - **Eficiência:** Aproveite ao máximo seu hardware, seja em um setup com uma única GPU ou expandindo para múltiplas GPUs. - **Versatilidade:** Treine em conjuntos de dados personalizados, além dos já disponíveis, como COCO, VOC e ImageNet. - **Facilidade de Uso:** Interfaces de linha de comando (CLI) e em Python simples, porém poderosas, para uma experiência de treinamento direta. - **Flexibilidade de Hiperparâmetros:** Uma ampla gama de hiperparâmetros personalizáveis para ajustar o desempenho do modelo. ### Principais Recursos do Modo de Treino Os seguintes são alguns recursos notáveis ​​do modo de Treino da YOLOv8: - **Download Automático de Datasets:** Datasets padrões como COCO, VOC e ImageNet são baixados automaticamente na primeira utilização. - **Suporte a Multi-GPU:** Escalone seus esforços de treinamento de maneira uniforme entre várias GPUs para acelerar o processo. - **Configuração de Hiperparâmetros:** Opção de modificar hiperparâmetros através de arquivos de configuração YAML ou argumentos de CLI. - **Visualização e Monitoramento:** Acompanhamento em tempo real das métricas de treinamento e visualização do processo de aprendizagem para obter melhores insights. !!! Tip "Dica" * Conjuntos de dados YOLOv8 como COCO, VOC, ImageNet e muitos outros são baixados automaticamente na primeira utilização, ou seja, `yolo train data=coco.yaml` ## Exemplos de Uso Treine o YOLOv8n no conjunto de dados COCO128 por 100 épocas com tamanho de imagem de 640. O dispositivo de treinamento pode ser especificado usando o argumento `device`. Se nenhum argumento for passado, a GPU `device=0` será usado se disponível, caso contrário, `device=cpu` será usado. Veja a seção Argumentos abaixo para uma lista completa dos argumentos de treinamento. !!! Example "Exemplo de Treinamento em Uma Única GPU e CPU" O dispositivo é determinado automaticamente. Se uma GPU estiver disponível, ela será usada, caso contrário, o treinamento começará na CPU. === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # Carregar um modelo model = YOLO('yolov8n.yaml') # construir um novo modelo a partir do YAML model = YOLO('yolov8n.pt') # carregar um modelo pré-treinado (recomendado para treinamento) model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # construir a partir do YAML e transferir pesos # Treinar o modelo results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` === "CLI" ```bash # Construir um novo modelo a partir do YAML e começar o treinamento do zero yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640 # Começar o treinamento a partir de um modelo *.pt pré-treinado yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 # Construir um novo modelo a partir do YAML, transferir pesos pré-treinados para ele e começar o treinamento yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 ``` ### Treinamento com Multi-GPU O treinamento com múltiplas GPUs permite uma utilização mais eficiente dos recursos de hardware disponíveis, distribuindo a carga de treinamento entre várias GPUs. Esse recurso está disponível por meio da API do Python e da interface de linha de comando. Para habilitar o treinamento com várias GPUs, especifique os IDs dos dispositivos de GPU que deseja usar. !!! Example "Exemplo de Treinamento com Multi-GPU" Para treinar com 2 GPUs, dispositivos CUDA 0 e 1 use os seguintes comandos. Expanda para GPUs adicionais conforme necessário. === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # Carregar um modelo model = YOLO('yolov8n.pt') # carregar um modelo pré-treinado (recomendado para treinamento) # Treinar o modelo com 2 GPUs results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, device=[0, 1]) ``` === "CLI" ```bash # Começar o treinamento a partir de um modelo *.pt pré-treinado usando as GPUs 0 e 1 yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 device=0,1 ``` ### Treinamento com Apple M1 e M2 MPS Com a integração do suporte para os chips Apple M1 e M2 nos modelos YOLO da Ultralytics, agora é possível treinar seus modelos em dispositivos que utilizam o poderoso framework Metal Performance Shaders (MPS). O MPS oferece uma forma de alto desempenho de executar tarefas de computação e processamento de imagens no silício personalizado da Apple. Para habilitar o treinamento nos chips Apple M1 e M2, você deve especificar 'mps' como seu dispositivo ao iniciar o processo de treinamento. Abaixo está um exemplo de como você pode fazer isso em Python e via linha de comando: !!! Example "Exemplo de Treinamento com MPS" === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # Carregar um modelo model = YOLO('yolov8n.pt') # carregar um modelo pré-treinado (recomendado para treinamento) # Treinar o modelo com MPS results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, device='mps') ``` === "CLI" ```bash # Começar o treinamento a partir de um modelo *.pt pré-treinado usando MPS yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 device=mps ``` Ao aproveitar o poder computacional dos chips M1/M2, isso possibilita o processamento mais eficiente das tarefas de treinamento. Para orientações mais detalhadas e opções avançadas de configuração, consulte a [documentação do PyTorch MPS](https://pytorch.org/docs/stable/notes/mps.html). ## Registro de Logs Ao treinar um modelo YOLOv8, você pode achar valioso acompanhar o desempenho do modelo ao longo do tempo. É aqui que o registro de logs se torna útil. O YOLO da Ultralytics oferece suporte para três tipos de loggers - Comet, ClearML e TensorBoard. Para usar um logger, selecione-o no menu suspenso no trecho de código acima e execute-o. O logger escolhido será instalado e inicializado. ### Comet [Comet](https://www.comet.ml/site/) é uma plataforma que permite a cientistas de dados e desenvolvedores rastrear, comparar, explicar e otimizar experimentos e modelos. Oferece funcionalidades como métricas em tempo real, diffs de código e acompanhamento de hiperparâmetros. Para usar o Comet: !!! Example "Exemplo" === "Python" ```python # pip install comet_ml import comet_ml comet_ml.init() ``` Lembre-se de fazer login na sua conta Comet no site deles e obter sua chave de API. Você precisará adicionar isso às suas variáveis de ambiente ou ao seu script para registrar seus experimentos. ### ClearML [ClearML](https://www.clear.ml/) é uma plataforma de código aberto que automatiza o rastreamento de experimentos e ajuda com o compartilhamento eficiente de recursos. É projetada para ajudar as equipes a gerenciar, executar e reproduzir seus trabalhos de ML de maneira mais eficiente. Para usar o ClearML: !!! Example "Exemplo" === "Python" ```python # pip install clearml import clearml clearml.browser_login() ``` Após executar este script, você precisará fazer login na sua conta ClearML no navegador e autenticar sua sessão. ### TensorBoard [TensorBoard](https://www.tensorflow.org/tensorboard) é um kit de ferramentas de visualização para TensorFlow. Permite visualizar o seu gráfico TensorFlow, plotar métricas quantitativas sobre a execução do seu gráfico e mostrar dados adicionais como imagens que passam por ele. Para usar o TensorBoard em [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/ultralytics/ultralytics/blob/main/examples/tutorial.ipynb): !!! Example "Exemplo" === "CLI" ```bash load_ext tensorboard tensorboard --logdir ultralytics/runs # substitua pelo diretório 'runs' ``` Para usar o TensorBoard localmente, execute o comando abaixo e veja os resultados em http://localhost:6006/: !!! Example "Exemplo" === "CLI" ```bash tensorboard --logdir ultralytics/runs # substitua pelo diretório 'runs' ``` Isso irá carregar o TensorBoard e direcioná-lo para o diretório onde seus logs de treinamento estão salvos. Depois de configurar o seu logger, você pode então prosseguir com o treinamento do seu modelo. Todas as métricas de treinamento serão registradas automaticamente na sua plataforma escolhida, e você pode acessar esses logs para monitorar o desempenho do seu modelo ao longo do tempo, comparar diferentes modelos e identificar áreas para melhoria.