YOLOv5 🚀 关于 AWS 深度学习实例：您的完整指南
对于新手来说，建立高性能的深度学习环境可能令人望而生畏，但不要担心！🛠️ 通过本指南，我们将指导您完成在 AWS 深度学习实例上启动和运行YOLOv5 的过程。通过利用亚马逊网络服务（AWS）的强大功能，即使是机器学习的新手也能以经济高效的方式快速入门。AWS 平台的可扩展性非常适合实验和生产部署。
YOLOv5 的其他快速启动选项包括我们的 Colab 笔记本 
, GCP 深度学习虚拟机以及我们的 Docker 镜像 Docker Hub 
步骤 1：登录 AWS 控制台
首先创建一个账户或登录 AWS 控制台https://aws.amazon.com/console/。登录后，选择EC2服务来管理和设置实例。
第 2 步：启动实例
在 EC2 控制面板中，你可以找到 "启动实例"按钮，它是创建新虚拟服务器的入口。
选择正确的亚马逊机器映像（AMI）
在这里，您可以为实例选择操作系统和软件栈。在搜索栏中输入 "深度学习"，然后选择最新的基于 Ubuntu 的深度学习 AMI，除非你有其他需求。亚马逊的深度学习 AMI 预装了常用框架和 GPU 驱动程序，可简化设置过程。
选择实例类型
对于深度学习任务，一般建议选择 GPU 实例类型，因为它可以大大加快模型训练速度。在考虑实例大小时，请记住模型的内存需求绝不能超过实例所能提供的容量。
注意：选择实例时应考虑模型的大小。如果您的模型超过了实例的可用内存，请为您的应用程序选择内存足够大的其他实例类型。
有关可用 GPU 实例类型的列表，请访问EC2 Instance Types，特别是加速计算下的内容。
有关 GPU 监控和优化的更多信息，请参阅GPU 监控和优化。有关定价，请参阅按需定价和现货定价。
配置您的实例
Amazon EC2 Spot Instances 允许您以标准成本的一小部分竞标未使用的容量，从而为运行应用程序提供了一种经济高效的方式。要获得即使 Spot Instance 出现故障也能保留数据的持久体验，请选择持久请求。
记住在启动前根据需要在步骤 4-7 中调整实例设置和安全配置的其余部分。
第 3 步：连接到您的实例
实例运行后，选择其复选框并单击 "连接 "访问 SSH 信息。在首选终端中使用显示的 SSH 命令与实例建立连接。
步骤 4：运行YOLOv5
登录到您的实例后，您就可以克隆YOLOv5 仓库，并在Python 3.8 或更高版本的环境中安装依赖项。YOLOv5模型和数据集将自动从最新版本下载。
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies
环境设置完成后，您就可以开始训练、验证、执行推理并导出YOLOv5 模型：
# Train a model on your data
python train.py
# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt
# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images
# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite
可选附加功能
要添加更多交换内存（这对大型数据集来说是个救星），请运行
sudo fallocate -l 64G /swapfile # allocate 64GB swap file
sudo chmod 600 /swapfile # modify permissions
sudo mkswap /swapfile # set up a Linux swap area
sudo swapon /swapfile # activate swap file
free -h # verify swap memory
就是这样！您已成功创建 AWS 深度学习实例并运行YOLOv5 。无论您是刚刚开始进行对象检测，还是扩大规模用于生产，这种设置都能帮助您实现机器学习目标。祝您训练、验证和部署愉快！如果您在使用过程中遇到任何问题，强大的 AWS 文档和活跃的Ultralytics 社区将为您提供支持。