Link to this sectionIntegración con Amazon S3#

La integración con Amazon S3 conecta tus buckets de S3 a Ultralytics Platform. Tus imágenes permanecen en tus buckets: Platform las indexa en su ubicación original, por lo que puedes navegar, anotar y entrenar modelos YOLO sin necesidad de cargar una copia.

Funcionalidad Pro

Los datasets de Amazon S3 requieren un plan Pro o Enterprise. Los espacios de trabajo gratuitos ven la integración y reciben un aviso para actualizar al intentar conectarse. Los datasets de Amazon S3 existentes siguen siendo totalmente accesibles si una suscripción finaliza; solo las nuevas conexiones e importaciones requieren Pro.

Link to this sectionCrea un usuario de IAM de solo lectura#

Platform solo lee de tu almacenamiento; nunca escribe, modifica ni elimina tus objetos. Utiliza un usuario de IAM dedicado con acceso solo de lectura y listado, nunca con credenciales root:

1. En la consola de AWS, ve a IAM > Users y crea un usuario sin acceso a la consola.

2. Adjunta una política que conceda únicamente acceso de lectura y listado a los buckets que quieras conectar:

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           { "Effect": "Allow", "Action": "s3:ListAllMyBuckets", "Resource": "*" },
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": ["s3:ListBucket", "s3:GetObject"],
               "Resource": ["arn:aws:s3:::my-bucket", "arn:aws:s3:::my-bucket/*"]
           }
       ]
   }

   s3:ListAllMyBuckets es opcional; permite que Platform descubra tus buckets para que no tengas que escribir sus nombres manualmente.

3. Abre la pestaña Security credentials del usuario, crea una access key y copia el access key ID y la secret access key.

Link to this sectionConéctate a Platform#

1. Ve a Settings > Integrations y busca la tarjeta Amazon S3.
2. Haz clic en Connect e introduce el access key ID, la secret access key y la región del bucket (por ejemplo, us-east-1).
3. Platform listará los buckets que la credencial puede leer. Selecciona los que quieras conectar o introduce el nombre de un bucket manualmente si la política no permite el descubrimiento.
4. Haz clic en Conectar. Platform verificará que puede enumerar y leer cada bucket seleccionado antes de guardar nada.

Volver a conectar el mismo usuario de IAM más tarde añade nuevos buckets a la integración existente. Una credencial guardada solo se reemplaza una vez que su reemplazo pueda seguir leyendo todos los buckets que ya habías conectado.

Una región por conexión

Una conexión lee los buckets de la región que introduzcas. Si tus buckets residen en varias regiones, conéctate una vez por cada región.

Seguridad de las credenciales

Las credenciales se cifran en reposo con AES-256-GCM, nunca se devuelven al navegador y nunca entran en los payloads de los trabajos de entrenamiento. Para revocar el acceso, desactiva la access key en AWS IAM.

Link to this sectionCrea un dataset desde un bucket de S3#

1. Haz clic en New Dataset y abre la pestaña Cloud storage.
2. Elige un bucket conectado y navega hasta la carpeta que contiene tus datos.
3. Confirma la carpeta, ajusta el nombre del conjunto de datos y créalo.

La plataforma lista la carpeta una vez e indexa lo que encuentra:

• Imágenes: los objetos .jpg, .jpeg, .png, .webp y .avif se indexan con dimensiones leídas a partir de solicitudes de cabecera acotadas. Los píxeles originales nunca se copian fuera de tu bucket.
• Labels — los archivos adjuntos YOLO .txt se analizan para convertirse en anotaciones de la plataforma, emparejados mediante el diseño estándar images/ → labels/ o como hermanos en la misma carpeta.
• Metadata — un archivo data.yaml/data.yml proporciona los nombres de las clases, el tipo de tarea y la forma de los keypoints de pose, exactamente igual que una carga de archivo.
• Splits: los nombres de las carpetas train, val y test en la clave del objeto asignan los splits automáticamente.

El dataset se comporta entonces como cualquier otro: explóralo y anótalo, configúralo como público o privado, compártelo con tu equipo y entrénate en él mediante entrenamiento gestionado. Los originales se transmiten bajo demanda y las imágenes indexadas no consumen tu cuota de almacenamiento de Platform.

Límites

Una única importación indexa hasta 50 000 objetos y archivos de etiquetas o YAML de hasta 1 MB cada uno. Los buckets más grandes deben dividirse en varios datasets.

Mantén los objetos indexados inmutables

Cada imagen indexada se vincula al ETag de su objeto S3, y Platform se detiene si un objeto cambia subyacente. Añade nuevos objetos en lugar de sobrescribir los existentes.

Link to this sectionImportaciones fallidas#

Si una importación falla (una carpeta vacía, un error tipográfico en la ruta o permisos revocados), el dataset muestra el error en su página. Los editores pueden hacer clic en Reintentar importación para reiniciarla con el bucket y la carpeta almacenados, o crear un nuevo dataset que apunte a la ruta corregida.

Link to this sectionEntrenamiento#

El entrenamiento gestionado funciona a través del flujo de entrenamiento habitual. Los trabajadores descargan los originales vinculados en un almacenamiento temporal para la ejecución y los eliminan al limpiar el trabajo; tus credenciales de AWS nunca llegan al proceso de computación.

Link to this sectionLimitaciones actuales#

Los datasets respaldados por S3 excluyen actualmente funciones que requieren copias de tus imágenes propiedad de Platform: auto-anotación, análisis de clústeres, clonación de datasets e instantáneas de versión inmutables.

Eliminar un dataset respaldado por S3, o imágenes individuales del mismo, solo elimina las referencias de Platform; tus objetos nunca se ven afectados.

Consulta también las integraciones con Google Cloud Storage y Azure Blob Storage.