Link to this sectionGoogle Cloud Storage-Integration#

Die Google Cloud Storage-Integration verbindet deine GCS-Buckets mit der Ultralytics Platform. Deine Bilder verbleiben in deinen Buckets – die Platform indexiert sie direkt dort, sodass du YOLO-Modelle durchsuchen, annotieren und trainieren kannst, ohne eine Kopie hochladen zu müssen.

Pro-Funktion

Google Cloud Storage-Datensätze erfordern einen Pro- oder Enterprise-Plan. Kostenlose Workspaces sehen die Integration und werden beim Verbinden dazu aufgefordert, ein Upgrade durchzuführen. Bestehende Google Cloud Storage-Datensätze bleiben voll zugänglich, wenn ein Abonnement endet – nur neue Verbindungen und Importe erfordern Pro.

Link to this sectionErstelle ein schreibgeschütztes Dienstkonto#

Die Platform liest immer nur aus deinem Speicher – sie schreibt, modifiziert oder löscht niemals deine Objekte. Erstelle ein dediziertes Dienstkonto nur mit Lesezugriff:

1. Gehe in der Google Cloud-Konsole zu IAM & Admin > Service Accounts und erstelle ein Dienstkonto.
2. Gewähre ihm die Rolle Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer) für die Buckets, die du verbinden möchtest.
3. Öffne das Dienstkonto, wähle Keys > Add key > Create new key, wähle JSON und lade die Schlüsseldatei herunter.

Link to this sectionVerbindung zur Platform herstellen#

1. Gehe zu Settings > Integrations und suche die Karte Google Cloud.
2. Klicke auf Connect und füge den Inhalt des JSON-Schlüssels des Dienstkontos ein.
3. Die Platform listet die Buckets auf, die das Dienstkonto lesen kann. Wähle die zu verbindenden aus oder gib manuell einen Bucket-Namen ein, falls das Konto keine Buckets auflisten kann.
4. Klicke auf Connect. Die Platform prüft, ob sie jeden ausgewählten Bucket auflisten und lesen kann, bevor sie irgendetwas speichert.

Das spätere erneute Verbinden desselben Dienstkontos fügt der bestehenden Integration neue Buckets hinzu. Ein gespeicherter Anmeldedaten-Datensatz wird erst ersetzt, wenn die neue Version jeden bereits verbundenen Bucket weiterhin lesen kann.

Sicherheit der Anmeldedaten

Anmeldedaten werden im Ruhezustand mit AES-256-GCM verschlüsselt, niemals an den Browser zurückgegeben und gelangen niemals in die Payloads von Trainings-Jobs. Um den Zugriff zu widerrufen, lösche den Dienstkonto-Schlüssel in Google Cloud.

Link to this sectionErstelle einen Datensatz aus einem GCS-Bucket#

1. Klicke auf New Dataset und öffne den Tab Cloud storage.
2. Wähle einen verbundenen Bucket aus und navigiere zu dem Ordner, der deine Daten enthält.
3. Bestätige den Ordner, passe den Datensatznamen an und erstelle den Datensatz.

Die Plattform listet den Ordner einmalig auf und indiziert die gefundenen Inhalte:

• Bilder – .jpg-, .jpeg-, .png-, .webp- und .avif-Objekte werden indexiert, wobei die Dimensionen über begrenzte Header-Anfragen ausgelesen werden. Die Quellpixel werden niemals aus deinem Bucket kopiert.
• Labels — YOLO .txt Sidecar-Dateien werden in Plattform-Annotationen umgewandelt, passend zum Standard-Layout images/ → labels/ oder als Geschwisterdateien im gleichen Ordner.
• Metadaten — eine data.yaml/data.yml Datei liefert Klassennamen, Aufgabentyp und Pose-Keypoint-Formate, genau wie bei einem Archiv-Upload.
• Splits — Ordnernamen wie train, val und test im Objektpfad weisen die Splits automatisch zu.

Der Datensatz verhält sich dann wie jeder andere: Durchsuche und annotiere ihn, mache ihn öffentlich oder privat, teile ihn mit deinem Team und trainiere damit durch verwaltetes Training. Originale werden bei Bedarf gestreamt und indexierte Bilder verbrauchen nicht dein Speicherkontingent der Platform.

Einschränkungen

Ein einzelner Import indexiert bis zu 50.000 Objekte und Label- oder YAML-Dateien bis zu 1 MB pro Datei. Größere Buckets sollten auf mehrere Datensätze aufgeteilt werden.

Indizierte Objekte unveränderlich halten

Jedes indexierte Bild wird an seine GCS-Objektgeneration geheftet, und die Platform bricht den Vorgang ab, falls sich ein Objekt darunter ändert. Füge neue Objekte hinzu, anstatt bestehende zu überschreiben.

Link to this sectionFehlgeschlagene Importe#

Wenn ein Import fehlschlägt – ein leerer Ordner, ein Tippfehler im Pfad oder widerrufene Berechtigungen – zeigt der Datensatz den Fehler auf seiner Seite an. Editoren können auf Retry import klicken, um ihn mit dem gespeicherten Bucket und Ordner neu zu starten oder einen neuen Datensatz zu erstellen, der auf den korrigierten Pfad zeigt.

Link to this sectionTraining#

Verwaltetes Training funktioniert über den normalen Trainingsablauf. Worker laden die angehefteten Originale zur Laufzeit in den temporären Job-Speicher und entfernen sie nach Abschluss des Jobs – deine Google Cloud-Anmeldedaten erreichen niemals die Compute-Umgebung.

Link to this sectionAktuelle Einschränkungen#

GCS-gestützte Datensätze schließen derzeit Funktionen aus, die Platform-eigene Kopien deiner Bilder erfordern: Auto-Annotation, Clustering-Analyse, Datensatz-Klonen und unveränderliche Versions-Snapshots.

Das Löschen eines GCS-gestützten Datensatzes oder einzelner Bilder daraus entfernt nur die Referenzen der Platform – deine Objekte werden niemals berührt.

Siehe auch die Amazon S3- und Azure Blob Storage-Integrationen.