探索Ultralytics YOLOv8 ，了解最先进的实时物体检测技术，现在还集成了Paperspace ，可轻松进行模型训练。
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探索Ultralytics YOLOv8 ，了解最先进的实时物体检测技术，现在还集成了Paperspace ，可轻松进行模型训练。
从自动驾驶汽车到安全系统，物体检测对许多计算机视觉应用都至关重要。 Ultralytics YOLOv8是一种先进的物体检测算法，在实时高速运行的同时还能达到最先进的精度，是适用于各种应用案例的强大工具。我们创建了 YOLOv8的目的是帮助人们和公司释放人工智能的积极潜力。
在Ultralytics，我们很高兴地宣布与以下公司的最新合作关系 Paperspace的最新合作。他们的Gradient 环境功能强大，可以让您训练您的 YOLOv5和YOLOv8 模型。通过Paperspace Gradient，您可以在几秒钟内建立一个可管理的GPU 环境。
由于我们与Paperspace 建立了合作伙伴关系，YOLOv8 现在可以在其强大的云基础设施上使用。这意味着您可以快速轻松地训练和部署YOLOv8 模型，而无需昂贵的硬件或耗时的设置过程。Paperspace 的可扩展基础架构确保您可以处理最大的数据集和训练工作量，而所有这些都可以通过基于云的解决方案轻松实现。
在Ultralytics，我们热衷于让每个人都能使用计算机视觉技术。我们与Paperspace 的合作是实现这一目标的重要一步。我们很高兴能继续合作，推动计算机视觉技术的发展。无论您是开发人员、研究人员还是企业主，我们都邀请您加入我们的旅程，亲自探索YOLOv8 和Paperspace 云基础设施的强大功能。
YOLOv8 是更广泛的Ultralytics python 框架产品的一部分。这一新框架从头开始构建，吸收了从我们大获成功的产品YOLOv5 中获得的所有反馈和经验。
有关使用、设计和模型架构的更多详情，请参阅Ultralytics 文档。
从Ultralytics README 中可以访问Paperspace 集成。它将带你进入Paperspace 梯度上的Ultralytics YOLOv8 笔记本。要开始使用梯度上的Ultralytics ，只需登录并开始执行单元格即可。
在Ultralytics，我们经常与其他初创公司合作，为我们的开源工具的研究和开发提供资金支持，以保证这些工具对所有人都是免费的。本文可能包含这些合作伙伴的联盟链接。
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