Projekt – Ultralytics HUB-SDK Operationen
Willkommen bei der Ultralytics HUB-SDK Dokumentation! Dieser Leitfaden führt Sie durch die Grundlagen der Verwaltung Ihrer Machine-Learning-Projekte mit dem HUB-SDK. Wir behandeln alles von der Erstellung eines neuen Projekts und der Aktualisierung bestehender Projekte bis hin zur Navigation durch Projektlisten, alles mit einfach zu befolgenden Python-Code-Snippets. Unser Ziel ist es, eine nahtlose und unkomplizierte Erfahrung zu bieten, damit Sie sich auf das Erstellen und Bereitstellen außergewöhnlicher Machine-Learning-Modelle konzentrieren können. Lassen Sie uns eintauchen 🏊!
Abrufen eines Projekts anhand der ID
Um ein auf der Ultralytics-Plattform gehostetes Projekt abzurufen und dessen Details anzuzeigen oder Änderungen vorzunehmen, rufen Sie es anhand seiner eindeutigen ID ab. Übergeben Sie die ID an den client.project Funktion, wie im folgenden Snippet gezeigt:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # Replace with your API key
client = HUBClient(credentials)
project = client.project("<Project ID>") # Replace '<Project ID>' with your actual project ID
print(project.data) # Displays the project's data
Weitere Details finden Sie im Referenz für hub_sdk/modules/projects.py.
Ein neues Projekt erstellen
Beginnen Sie ein neues Projekt für maschinelles Lernen mit Erstellung eines Projekts in Ultralytics HUB. Der folgende Python-Code beschreibt, wie Projektdetails (in diesem Fall der Name) definiert und das Projekt mit dem erstellt werden create_project Methode auf:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # Replace with your API key
client = HUBClient(credentials)
data = {"meta": {"name": "my project"}} # Define the project name
project = client.project() # Initialize a project instance
project.create_project(data) # Create the new project with the specified data
Ein bestehendes Projekt aktualisieren
Aktualisieren Sie auf einfache Weise die Metadaten Ihres Projekts, indem Sie die Projekt-ID und die neuen Details angeben. Dies kann eine Namensänderung, eine Aktualisierung der Beschreibung oder andere modifizierbare Eigenschaften umfassen. Führen Sie diese Änderungen mit dem folgenden Code-Snippet aus:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # Replace with your API key
client = HUBClient(credentials)
project = client.project("<Project ID>") # Replace with your actual project ID
project.update({"meta": {"name": "Project name update"}}) # Update the project's name or other metadata
Projekt löschen
Um ein Projekt von der Ultralytics-Plattform zu entfernen, verwenden Sie den delete Methode für das Projektobjekt. Der folgende Codeausschnitt führt Sie durch das Löschen eines Projekts anhand seiner ID:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # Replace with your API key
client = HUBClient(credentials)
project = client.project("<Project ID>") # Replace with the project ID to delete
project.delete() # Permanently deletes the project
Projekte auflisten und navigieren
Durchsuchen Sie Ihre Projekte oder erkunden Sie öffentliche Projekte auf Ultralytics, indem Sie eine Liste mit der gewünschten Seitengröße abrufen. Der folgende Code-Snippet zeigt, wie Sie die aktuellen Seitenergebnisse anzeigen, zur nächsten Seite navigieren und zur vorherigen zurückkehren:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # Replace with your API key
client = HUBClient(credentials)
projects = client.project_list(page_size=10) # Fetch a list of projects with a specified page size
print("Current result:", projects.results) # Display the projects on the current page
projects.next() # Navigate to the next page
print("Next page result:", projects.results) # Display the projects on the next page
projects.previous() # Go back to the previous page
print("Previous page result:", projects.results) # Confirm the projects on the previous page
Herzlichen Glückwunsch! Sie sind nun in der Lage, Ihre Machine-Learning-Projekte auf Ultralytics HUB mühelos zu verwalten. Experimentieren Sie mit diesen Vorgängen, um die Organisation und Effizienz Ihrer ML-Bemühungen zu verbessern. Bei Fragen oder für weitere Unterstützung können Sie sich gerne an unsere Community wenden. Viel Spaß beim Programmieren! 🚀
