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YOLO11环境部署教程：Jupyter与SSH双模式使用详解

YOLO11是Ultralytics公司推出的最新一代目标检测算法，作为YOLO系列的最新演进版本，在检测精度、推理速度和模型轻量化方面实现了显著提升。该算法延续了YOLO系列“单阶段端到端检测”的核心设计理念，同时引入了更高效的特征提取网络结构与动态标签分配机制，适用于工业质检、智能安防、自动驾驶等多种计算机视觉场景。

本文介绍的YOLO11完整可运行环境，基于官方发布的ultralytics-8.3.9代码库构建，封装为深度学习镜像，集成了PyTorch、CUDA、OpenCV等必要依赖项，开箱即用。该环境支持两种主流交互方式：图形化Jupyter Notebook和命令行SSH远程访问，满足不同开发习惯用户的需求。

1. Jupyter的使用方式

1.1 启动与连接

当镜像成功部署并启动后，系统会自动运行Jupyter Notebook服务，默认监听在8888端口。用户可通过浏览器访问提供的公网IP地址或内网URL，格式如下：

http://<your-server-ip>:8888

首次访问时需输入Token验证（通常由平台自动生成并展示在实例详情页），验证通过后即可进入Jupyter主界面。

1.2 环境功能概览

进入Jupyter后，可以看到预置的项目目录结构，其中包含ultralytics-8.3.9/主工程文件夹、示例Notebook脚本（如demo.ipynb）、数据集模板及配置文件。

主要优势包括：

• 可视化编码：支持分块执行Python代码，便于调试训练流程。
• 实时结果展示：可直接嵌入图像、视频输出和损失曲线图。
• 文档一体化：结合Markdown说明与代码注释，适合教学与协作开发。

1.3 在Jupyter中运行YOLO11任务

推荐使用.ipynb格式进行实验性开发。以下是一个典型训练任务的操作步骤：

1. 打开ultralytics-8.3.9/目录下的train_yolo11.ipynb示例文件；
2. 修改数据路径、类别数、batch size等参数；
3. 按单元格逐步执行，观察每一步的输出日志；
4. 训练过程中可实时查看runs/train/exp/中的loss曲线与mAP变化图表。

这种方式特别适合初学者快速上手，也方便研究人员做小规模迭代测试。

2. SSH的使用方式

2.1 连接准备

对于需要长期运行、批量处理或多节点调度的生产级任务，建议使用SSH方式进行远程操作。首先确保已获取以下信息：

• 实例公网IP地址
• 登录用户名（通常为root或ubuntu）
• 密钥文件（.pem）或密码

使用终端执行连接命令：

ssh -i your_key.pem root@<your-server-ip>

连接成功后将进入Linux shell环境，具备完整的命令行控制权限。

2.2 命令行操作优势

相比Jupyter，SSH模式具有以下特点：

• 资源占用低：无Web服务开销，更适合高负载训练；
• 脚本自动化强：可编写Shell脚本实现定时训练、模型导出、日志归档等；
• 兼容CI/CD流程：易于集成到DevOps流水线中；
• 多窗口管理：配合tmux或screen工具可实现后台持久化运行。

2.3 使用tmux保持后台运行

为防止网络中断导致训练中断，推荐使用tmux创建独立会话：

# 创建名为yolo-train的新会话 tmux new -s yolo-train # 在会话中执行训练命令 cd ultralytics-8.3.9/ python train.py --data coco.yaml --cfg yolo11.yaml --weights '' --batch-size 16

若需暂时退出，按Ctrl+B后输入D即可分离会话。后续可通过以下命令重新连接：

tmux attach -t yolo-train

此方法保障长时间任务稳定运行，是工业级部署的标准实践之一。

3. 使用YOLO11进行模型训练

3.1 进入项目目录

无论采用Jupyter还是SSH方式，均需先进入YOLO11主项目目录以确保路径正确：

cd ultralytics-8.3.9/

该目录包含了核心模块：

• ultralytics/：算法核心代码包
• cfg/：模型结构定义文件
• datasets/：数据集配置样例
• train.py、val.py、detect.py：标准执行脚本

3.2 运行训练脚本

最基础的训练命令如下：

python train.py

该命令将加载默认配置，使用COCO格式数据集开始训练。可根据需求添加参数定制行为，常见选项包括：

例如完整训练命令：

python train.py \ --data custom_dataset.yaml \ --cfg yolo11l.yaml \ --weights yolov11l.pt \ --batch-size 32 \ --epochs 100 \ --imgsz 640 \ --name exp_custom_v11l

3.3 查看运行结果

训练启动后，系统将在runs/train/目录下生成实验记录文件夹（如exp/,exp2/等）。每个文件夹包含：

• weights/：保存最佳（best.pt）和最后（last.pt）权重
• results.png：训练指标曲线图（mAP、precision、recall、loss等）
• confusion_matrix.png：分类混淆矩阵
• labels_correlogram.jpg：标签相关性热力图

通过分析这些图表，可以判断模型是否过拟合、学习率设置是否合理、数据标注质量如何，进而指导下一步优化方向。

4. 总结

本文详细介绍了YOLO11完整可运行环境的两种主要使用模式：Jupyter与SSH，并提供了从连接到实际训练的全流程操作指南。

• Jupyter模式适合快速验证想法、教学演示和交互式开发，其图形化界面降低了入门门槛；
• SSH模式则更适合生产环境下的自动化任务管理，配合tmux等工具可实现高可靠性训练；
• 两种方式共享同一套文件系统与环境配置，可根据项目阶段灵活切换；
• 实际使用中建议：前期探索用Jupyter，后期规模化训练转至SSH。

此外，YOLO11本身具备良好的模块化设计，支持自定义数据集、多尺度训练、分布式加速等功能，结合本环境可实现“一键部署 → 快速训练 → 高效调优”的完整工作流。

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