Integración con Google Cloud Storage#

La integración con Google Cloud Storage conecta tus buckets de GCS con Ultralytics Platform. Tus imágenes permanecen en tus buckets: Platform las indexa allí mismo para que puedas explorarlas, anotarlas y entrenar modelos YOLO sin subir una copia.

Crear una cuenta de servicio de solo lectura#

Platform solo lee de tu almacenamiento: nunca escribe, modifica ni elimina tus objetos. Crea una cuenta de servicio específica con acceso de solo lectura:

1. En la consola de Google Cloud, ve a IAM y administración > Cuentas de servicio y crea una cuenta de servicio.
2. Asígnale el rol Visualizador de objetos de Storage (roles/storage.objectViewer) en los buckets que quieras conectar.
3. Abre la cuenta de servicio, selecciona Claves > Añadir clave > Crear clave nueva, elige JSON y descarga el archivo de clave.

Conectar con Platform#

1. Ve a Configuración > Integraciones y selecciona Google Cloud Storage en la lista de integraciones.
2. Pega el contenido de la clave JSON de la cuenta de servicio.
3. Haz clic en Buscar buckets disponibles y selecciona los buckets que quieras conectar. Si la cuenta de servicio no puede enumerar los buckets, escribe manualmente el nombre de un bucket que conozcas.
4. Haz clic en Conectar. Platform verifica que puede enumerar y leer cada bucket seleccionado antes de guardar nada.

Necesitas el rol de administrador o propietario del espacio de trabajo para conectar el almacenamiento en la nube. Puedes añadir hasta 50 buckets a la vez y el descubrimiento muestra hasta 300 de los buckets visibles para la cuenta de servicio.

Tu navegador lee el archivo de clave pegado y envía solo los tres campos que necesita Platform: client_email, private_key y project_id. El resto del JSON nunca sale de la página.

Si vuelves a conectar más adelante la misma cuenta de servicio, se añadirán nuevos buckets a la integración existente. Una credencial guardada solo se sustituye si la nueva puede seguir leyendo todos los buckets que ya has conectado. Si no se puede leer algún bucket, el error lo indica, incluidos los buckets conectados anteriormente con la misma cuenta de servicio.

Crear un conjunto de datos desde un bucket de GCS#

1. Haz clic en Nuevo conjunto de datos y abre la pestaña Nube.
2. Elige un bucket conectado y busca la carpeta que contiene tus datos.
3. Confirma la carpeta, ajusta el nombre del conjunto de datos y créalo.

Platform enumera la carpeta una vez e indexa lo que encuentra:

• Imágenes — Se indexan los objetos .jpg, .jpeg, .png, .webp y .avif; las dimensiones se leen mediante solicitudes acotadas. Platform no guarda una segunda copia de la imagen original.
• Etiquetas — Los archivos auxiliares .txt de YOLO se analizan y se convierten en anotaciones de Platform, asociadas mediante la estructura estándar images/ → labels/ o como archivos hermanos en la misma carpeta.
• Metadatos — Un archivo YAML proporciona los nombres de las clases y la estructura de los puntos clave de pose, igual que una carga de archivo. Se prefieren data.yaml y data.yml cuando la carpeta contiene varios archivos.
• Tarea — Una muestra de los archivos de etiquetas determina la tarea, por lo que las carpetas de segmentación, pose y OBB se reconocen por la estructura de sus etiquetas, no por la tarea que hayas seleccionado en el cuadro de diálogo.
• Divisiones — Los nombres de carpeta train, val y test en la ruta del objeto asignan automáticamente las divisiones.

Después, el conjunto de datos funciona como cualquier otro: explóralo y anótalo, configúralo como público o privado, compártelo con tu equipo y entrena con él mediante el entrenamiento gestionado. Los originales se transmiten cuando se necesitan y las imágenes indexadas no consumen tu cuota de almacenamiento de Platform.

Importaciones fallidas#

Si falla una importación —por una carpeta vacía, un error tipográfico en la ruta o permisos revocados—, el conjunto de datos muestra el error en su página. Los editores pueden hacer clic en Reintentar importación para reiniciarla con el contenedor y la carpeta guardados, o crear un conjunto de datos nuevo que apunte a la ruta corregida.

Al reintentar, se vuelve a listar la carpeta en lugar de reanudar la importación: se incluyen los objetos añadidos desde el primer intento y se descartan del conjunto de datos los que ya no están.

Entrenamiento#

El entrenamiento gestionado funciona con el flujo de entrenamiento habitual. Durante la ejecución, el entrenamiento utiliza las propias copias de las imágenes vinculadas de Platform, y tus credenciales de Google Cloud nunca se exponen a las cargas de trabajo de entrenamiento.

Desconectar una conexión#

Al desconectar, se eliminan las credenciales guardadas sin modificar nada en Google Cloud. Los conjuntos de datos creados a partir de esos contenedores permanecen en tu espacio de trabajo con sus clases, etiquetas y anotaciones, pero sus imágenes no se pueden cargar, previsualizar ni utilizar para entrenar hasta que vuelvas a conectar la misma cuenta de servicio. Aunque estén desconectados, puedes cambiarles el nombre, editar sus etiquetas o eliminarlos.

Para desconectar, ve a Configuración > Integraciones, selecciona Google Cloud Storage, haz clic en Desconectar junto a la credencial y confirma. Al abrir uno de sus conjuntos de datos, aparecerá Google Cloud Storage desconectado con un enlace a esta configuración; el conjunto de datos volverá a estar disponible automáticamente cuando te conectes de nuevo.

También puedes desconectar mediante la API REST, usando el ID de integración que devuelve GET /api/integrations/buckets:

curl -X DELETE \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  https://platform.ultralytics.com/api/integrations/buckets/INTEGRATION_ID

from ultralytics_platform import Platform

client = Platform()  # reads ULTRALYTICS_API_KEY
integrations = client.storage_integrations.list()
client.storage_integrations.delete("INTEGRATION_ID")

Para revocar el acceso directamente en el origen, elimina la clave de la cuenta de servicio en Google Cloud.

Limitaciones actuales#

Los conjuntos de datos vinculados a GCS no incluyen actualmente las funciones que requieren copias de tus imágenes propiedad de Platform: anotación automática, análisis de agrupamiento, clonación de conjuntos de datos y instantáneas de versiones inmutables.

Al eliminar un conjunto de datos vinculado a GCS o imágenes individuales de este, solo se eliminan las referencias de Platform; tus objetos no se modifican.

Consulta también las integraciones de Amazon S3 y Azure Blob Storage.

Preguntas frecuentes#