外观
03 训练与记录
准备外部包
YOLO 训练工具和基础模型需要单独下载，不包含在连线玩安装包中。解压后，在 YOLO 训练窗口分别选择：
- 训练包：目录根部包含
trainer.json。 - 基础模型包：目录根部包含
models.json。
选择目录，不要直接选择 ZIP 文件。CPU 训练包可使用 自动或 CPU；NVIDIA 训练包还提供 NVIDIA GPU，并要求电脑具备可用的 NVIDIA 显卡和驱动。两种训练包都不要求另行安装 Python 或 CUDA。
开始训练
- 完成训练前检查。
- 选择 YOLOv8n 或 YOLOv8s 基础模型。
n较小，适合低功耗推理；s计算量更高。 - 选择设备、训练尺寸、训练轮数和 Batch；默认设备为自动、轮数
100、尺寸640 x 640、Batch 自动。 - 点击 开始训练，在状态区查看 Epoch、Loss、mAP、日志和输出路径。
训练进行时当前数据集会锁定。点击 停止训练后，训练器会先保存最近检查点再结束。项目目录、训练包和模型包可以使用中文路径；训练过程中不要移动、重命名或删除这些目录。
训练记录和输出
训练历史下拉框保留每次任务的状态、参数、指标和日志。可以打开选中记录的输出目录，也可以在没有训练运行时删除该记录及其整个输出目录。
成功任务的输出目录包含best.onnx。训练完成不会自动把模型导入项目；回到抓抓 YOLO 调试区，手动导入best.onnx并重新执行检测测试。
打包只复制星链实际引用的项目 YOLO 模型。外部训练包、基础模型包、数据集、检查点和训练历史不会进入运行成品，见成品目录与交付。