Intégration de Google Cloud Storage

L’intégration Google Cloud Storage connecte tes compartiments GCS à Ultralytics Platform. Tes images restent dans tes compartiments : Platform les indexe sur place, pour que tu puisses parcourir, annoter et entraîner des modèles YOLO sans en téléverser de copie. Lorsque les fonctionnalités d’IA sont activées, Platform peut également les utiliser pour l’annotation intelligente, l’annotation automatique, la recherche d’images similaires et l’entraînement dans le cloud.

Créer un compte de service#

L’accès en lecture couvre tout, sauf la génération d’images, qui crée également des objets. Platform ne modifie ni ne supprime jamais tes objets. Crée un compte de service dédié :

1. Dans la console Google Cloud, va dans IAM et administration > Comptes de service et crée un compte de service.
2. Attribue-lui le rôle Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer) sur les compartiments que tu veux connecter. Pour la génération d’images, attribue-lui également le rôle Storage Object Creator (roles/storage.objectCreator), qui permet de créer des objets, mais pas de les remplacer ni de les supprimer.
3. Ouvre le compte de service, choisis Clés > Ajouter une clé > Créer une clé, sélectionne JSON, puis télécharge le fichier de clé.

Se connecter à Platform#

1. Va dans Paramètres > Intégrations et sélectionne Google Cloud Storage dans la liste des intégrations.
2. Colle le contenu du fichier de clé JSON du compte de service.
3. Clique sur Rechercher les buckets disponibles, puis sélectionne ceux à connecter. Si le compte de service ne peut pas afficher la liste des buckets, saisis manuellement le nom d’un bucket connu.
4. Clique sur Connect. Avant tout enregistrement, Platform vérifie qu’il peut répertorier et lire chaque compartiment sélectionné, puis demande à Google Cloud si le compte de service peut également créer des objets. Aucune donnée n’est écrite.

Chaque identifiant connecté comporte une option AI features. Après avoir modifié ses rôles, reconnecte le même compte de service pour vérifier à nouveau l’accès en écriture.

Tu dois avoir le rôle d’administrateur ou de propriétaire de l’espace de travail pour connecter un stockage cloud. Tu peux ajouter jusqu’à 50 buckets à la fois, et la découverte en répertorie jusqu’à 300 parmi ceux auxquels le compte de service a accès.

Ton navigateur lit le fichier de clé collé et n’envoie que les trois champs dont Platform a besoin — client_email, private_key et project_id. Le reste du JSON ne quitte jamais la page.

Reconnecter le même compte de service ultérieurement ajoute de nouveaux buckets à l’intégration existante. Un identifiant enregistré n’est remplacé que si son remplaçant peut toujours lire tous les buckets déjà connectés. Si la lecture d’un bucket échoue, le message d’erreur indique son nom, y compris pour les buckets connectés précédemment avec le même compte de service.

Fonctionnalités d’IA#

Chaque identifiant connecté comporte une option AI features dans Settings > Integrations, activée par défaut. Lorsqu’elle est activée, les GPU Ultralytics et les fournisseurs de modèles d’IA peuvent utiliser les images de cet identifiant pour :

• L’annotation intelligente SAM, ainsi que l’annotation automatique d’une image ou par lot
• La recherche d’images similaires et l’analyse de regroupement
• L’entraînement dans le cloud
• La génération d’images, pour les compartiments autorisant l’écriture

Les fournisseurs de modèles d'IA interviennent uniquement pour la génération d'images, dont Google Gemini élabore les requêtes à partir de l'image source, et pour les modèles d'annotation payants, qui utilisent la propre clé fournisseur de ton espace de travail. Platform ne conserve aucune copie de tes images : les fonctionnalités les lisent à la demande, l'entraînement cloud en utilise des copies temporaires pendant l'exécution, et la recherche d'images similaires conserve une représentation vectorielle de chaque image, supprimée lorsque l'image quitte Platform.

Désactive l’option pour empêcher l’envoi des images aux GPU Ultralytics et aux fournisseurs de modèles d’IA. Sa désactivation interrompt le lancement de nouveaux traitements d’IA, mais les traitements déjà en cours vont jusqu’au bout. Les jeux de données associés à cet identifiant affichent alors AI features off, avec un lien vers ces paramètres, et chaque fonctionnalité indisponible en indique la raison. L’annotation manuelle, le partage et l’entraînement local restent disponibles, et les étiquettes, modèles et résultats de recherche déjà créés sont conservés.

Tu dois avoir le rôle d’administrateur ou de propriétaire de l’espace de travail pour modifier cette option : rôle. Tu peux aussi le faire avec la REST API, à l’aide de l’identifiant d’intégration renvoyé par GET /api/integrations/buckets :

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"processing": false}' \
  https://platform.ultralytics.com/api/integrations/buckets/INTEGRATION_ID

Génération d’images#

La fonction Générer des images similaires est disponible pour les jeux de données Google Cloud Storage dont le compte de service peut modifier le compartiment, lorsque les fonctionnalités d’IA sont activées. Les images que tu ajoutes sont enregistrées dans un dossier generated/ du dossier du jeu de données, puis ajoutées au jeu de données comme toute autre image indexée. Platform crée uniquement de nouveaux objets à cet emplacement et ne remplace ni ne supprime jamais les objets existants. Si l’action indique qu’un accès en écriture est nécessaire, accorde-le si besoin, puis reconnecte le même compte de service dans Settings > Integrations.

Créer un jeu de données depuis un bucket GCS#

1. Clique sur Nouveau jeu de données, puis ouvre l’onglet Cloud.
2. Choisis un bucket connecté et accède au dossier contenant tes données.
3. Confirme le dossier, ajuste le nom du jeu de données, puis crée-le.

Platform répertorie le dossier une fois et indexe les éléments trouvés :

• Images — les objets .jpg, .jpeg, .png, .webp et .avif sont indexés ; leurs dimensions sont lues au moyen de requêtes limitées. Platform ne conserve pas de deuxième copie de l’image source.
• Labels — les fichiers annexes YOLO .txt sont analysés et convertis en annotations Platform, associées selon la structure standard images/ → labels/ ou comme fichiers frères dans le même dossier.
• Métadonnées — un fichier YAML fournit les noms de classes et la structure des points clés de pose, exactement comme lors d’un téléversement d’archive. Les fichiers data.yaml et data.yml sont prioritaires lorsque le dossier en contient plusieurs.
• Tâche — un échantillon des fichiers de labels détermine la tâche ; les dossiers de segmentation, de pose et OBB sont donc reconnus à partir de la structure de leurs labels, et non de la tâche choisie dans la boîte de dialogue.
• Sous-ensembles — les noms de dossiers train, val et test dans le chemin de l’objet attribuent automatiquement les sous-ensembles.

Le jeu de données fonctionne ensuite comme n’importe quel autre : tu peux le parcourir et l’annoter, le rendre public ou privé, le partager avec ton équipe et l’utiliser pour l’entraînement via l’entraînement géré. Les originaux sont transmis à la demande, et les images indexées ne consomment pas ton quota de stockage Platform.

Échecs d’importation#

Si une importation échoue — dossier vide, faute de frappe dans le chemin ou autorisations révoquées — le jeu de données affiche l’erreur sur sa page. Les éditeurs peuvent cliquer sur Réessayer l’importation pour la relancer avec le compartiment et le dossier enregistrés, ou créer un nouveau jeu de données en indiquant le chemin corrigé.

Une nouvelle tentative réénumère le dossier au lieu de reprendre l’importation : les objets ajoutés depuis la première tentative sont récupérés, et ceux qui n’y figurent plus sont retirés du jeu de données.

Entraînement#

L’entraînement géré suit le flux d’entraînement habituel lorsque les fonctionnalités d’IA sont activées. Pendant toute la durée de l’exécution, l’entraînement utilise les propres copies par Platform des images épinglées ; tes identifiants Google Cloud ne sont jamais exposés aux charges de travail d’entraînement. Si les fonctionnalités d’IA sont désactivées, la boîte de dialogue d’entraînement explique pourquoi l’entraînement dans le cloud n’est pas disponible et propose plutôt l’entraînement local.

Déconnecter une intégration#

La déconnexion supprime les identifiants enregistrés sans rien modifier dans Google Cloud. Les jeux de données créés à partir de ces compartiments restent dans ton espace de travail avec leurs classes, leurs étiquettes et leurs annotations, mais leurs images ne peuvent pas être chargées, prévisualisées ni utilisées pour l’entraînement tant que le même compte de service n’est pas reconnecté. Tu peux toujours les renommer, modifier leurs étiquettes ou les supprimer lorsqu’ils sont déconnectés.

Pour te déconnecter, accède à Settings > Integrations, sélectionne Google Cloud Storage, clique sur Disconnect à côté de l’identifiant, puis confirme. Si tu ouvres l’un de ses jeux de données, le message Google Cloud Storage Disconnected s’affiche, avec un lien vers ces paramètres. Le jeu de données redevient automatiquement accessible une fois la connexion rétablie.

Tu peux aussi te déconnecter avec l’API REST, en utilisant l’identifiant d’intégration renvoyé par 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")

Pour révoquer l’accès à la source, supprime plutôt la clé du compte de service dans Google Cloud.

Limites actuelles#

Les jeux de données adossés à GCS n’offrent pas les fonctionnalités qui nécessitent des copies des images gérées par Platform : le clonage de jeux de données, les instantanés de version immuables, le floutage des visages et le collage d’images provenant d’autres jeux de données. L’annotation intelligente, l’annotation automatique, la recherche d’images similaires, le regroupement, l’entraînement dans le cloud et la génération d’images nécessitent que les fonctionnalités d’IA soient activées.

La suppression d’un jeu de données associé à GCS, ou d’images individuelles qui en font partie, supprime uniquement les références de Platform : tes objets ne sont jamais modifiés.

Consulte aussi les intégrations Amazon S3 et Azure Blob Storage.

FAQ#