1.需要先安装ultralytics和streamlit
# Install or upgrade the ultralytics package from PyPI
pip install -U ultralytics
pip install streamlit 2.再安装volcengine-python-sdk,这个必须要装！
pip install volcengine-python-sdk[ark]3.不同的目标需要自己去写不同的提示词
streamlit run streamlit_app.py图像缩放、豆包标注、训练yolo，这三个功能都是可以单独运行的，即可以只运行他们独立的py文件夹，并且在配置项中有no_skip，哪些功能不用的，可以直接跳过，无须从头开始运行。
doubao_config:
no_skip: true # 是否跳过豆包标注步骤，True=执行标注，False=跳过
api_key: cb..... # 豆包API密钥，用于认证API请求
model: doubao-seed-2-0-mini-260215 # 豆包视觉大模型名称
api_url: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions # 豆包API调用地址（固定的,无须更改）
input_images_path: C:\Users\Administrator\Desktop\me\test\images # 待标注图片所在文件夹路径，文件夹名必须以images结尾
prompt_path: E:/Auto_YOLO/Data_Process/prompt.txt # 标注提示词文件路径
label_class: '0' # 目标类别ID，YOLO标注文件中的类别编号
concurrency: 20 # 异步并发数，同时处理的图片数量
timeout: 60 # API请求超时时间，单位秒
resize_data_config:
no_skip: true # 是否跳过缩放步骤，True=执行缩放，False=跳过
input_path: C:\Users\Administrator\Desktop\me\test\images_org # 原始图片文件夹路径
output_path: C:\Users\Administrator\Desktop\me\test\images # 缩放后图片输出文件夹路径，文件夹名必须以images结尾
target_size: 640 # 目标尺寸，图片最长边将缩放至此值
train_config:
no_skip: true # 是否跳过训练步骤，True=执行训练，False=跳过
model_path: E:/Auto_YOLO/yolov8n.pt # 预训练模型权重文件路径
data_yaml: E:/All_Data/face/f.yaml # 数据集配置文件路径
imgsz: 640 # 训练图像尺寸，正方形边长
name: face # 训练任务名称，用于区分不同实验
epochs: 100 # 训练轮数，整个数据集训练遍历次数
batch: 64 # 批次大小，每次迭代处理的图片数量
device: 0 # 训练设备，0=GPU:0，cpu=使用CPU训练
patience: 300 # 早停耐心值，验证集指标未改善的最多epoch数
lr0: 0.01 # 初始学习率，训练开始时的学习率
lrf: 0.01 # 最终学习率，训练结束时的学习率
momentum: 0.937 # SGD优化器的动量参数
weight_decay: 0.0005 # 权重衰减，防止模型过拟合的正则化参数
warmup_epochs: 3.0 # 预热轮数，学习率从低到正常值的过渡轮数
warmup_momentum: 0.8 # 预热阶段动量值
box: 7.5 # 框损失权重，边界框回归损失在总损失中的占比
cls: 0.5 # 分类损失权重，分类损失在总损失中的占比
dfl: 1.5 # DFL损失权重，分布焦点损失在总损失中的占比
hsv_h: 0.015 # HSV色调增强范围，色相随机扰动系数
hsv_s: 0.7 # HSV饱和度增强范围，饱和度随机扰动系数
hsv_v: 0.4 # HSV亮度增强范围，亮度随机扰动系数
degrees: 0.0 # 随机旋转角度范围，单位度
translate: 0.1 # 平移变换比例，图片随机平移的比例
scale: 0.5 # 缩放变换比例，图片随机缩放的比例
shear: 0.0 # 剪切变换角度，图片随机剪切的角度
perspective: 0.0 # 透视变换范围，图片随机透视变换的程度
flipud: 0.5 # 上下翻转概率，图片随机上下翻转的比例
fliplr: 0.5 # 左右翻转概率，图片随机左右翻转的比例
mosaic: 1.0 # Mosaic增强概率，将4张图片拼接成1张的比例
mixup: 0.0 # Mixup增强概率，两张图片混合叠加的比例
copy_paste: 0.0 # Copy-Paste增强概率，目标复制粘贴的比例
optimizer: auto # 优化器类型，auto/SGD/Adam/AdamW自动选择
plots: true # 是否生成训练可视化图表
resume: false # 是否断点续训，从上次中断处继续训练
exist_ok: true # 是否允许同名任务存在，True=覆盖已有结果