在训练Yolov8模型时，使用AMP（Automatic Mixed Precision）可以加速训练过程并减少显存的使用。AMP是一种混合精度训练技术，它通过将模型参数的计算转换为低精度（如半精度）来提高训练速度，同时保持模型的精度。

在Yolov8模型中，v8n是指使用了Tensor Core的NVIDIA GPU。Tensor Core是NVIDIA GPU中的硬件加速器，可以在矩阵运算中提供更高的性能。通过使用v8n，可以进一步加速Yolov8模型的训练过程。

因此，训练Yolov8模型时，可以结合使用AMP和v8n来提高训练速度和效率。

禁用amp（混合精度)

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