Intégration de Google Cloud Storage#

L'intégration de Google Cloud Storage connecte tes buckets GCS à Ultralytics Platform. Tes images restent dans tes buckets — la Platform les indexe sur place, ce qui te permet de parcourir, d'annoter et d'entraîner des modèles YOLO sans en télécharger de copie.

Fonctionnalité Pro

Les datasets Google Cloud Storage nécessitent un plan Pro ou Enterprise. Les espaces de travail gratuits peuvent voir l'intégration mais seront invités à passer à un plan supérieur lors de la connexion. Les datasets Google Cloud Storage existants restent entièrement accessibles si un abonnement se termine — seules les nouvelles connexions et importations nécessitent un plan Pro.

Créer un compte de service en lecture seule#

La Platform lit uniquement tes données de stockage — elle ne modifie, n'écrit et ne supprime jamais tes objets. Crée un compte de service dédié avec un accès en lecture seule :

1. Dans la console Google Cloud, va dans IAM & Admin > Service Accounts et crée un compte de service.
2. Attribue-lui le rôle Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer) sur les buckets que tu souhaites connecter.
3. Ouvre le compte de service, choisis Keys > Add key > Create new key, sélectionne JSON, et télécharge le fichier de clé.

Se connecter à la Platform#

1. Va dans Settings > Integrations et sélectionne Google Cloud Storage dans la liste des intégrations.
2. Colle le contenu de la clé JSON du compte de service.
3. Clique sur Find available buckets, puis sélectionne les buckets à connecter. Si le compte de service ne peut pas lister les buckets, entre un nom de bucket connu manuellement.
4. Clique sur Connect. La Platform vérifie qu'elle peut lister et lire chaque bucket sélectionné avant de sauvegarder quoi que ce soit.

Reconnecter le même compte de service plus tard ajoute de nouveaux buckets à l'intégration existante. Une information d'identification sauvegardée n'est remplacée que si son remplaçant peut toujours lire chaque bucket que tu as déjà connecté.

Sécurité des identifiants

Les identifiants sont chiffrés au repos avec AES-256-GCM, ne sont jamais renvoyés au navigateur et n'entrent jamais dans les charges utiles des travaux d'entraînement. Pour révoquer l'accès, supprime la clé du compte de service dans Google Cloud.

Créer un dataset à partir d'un bucket GCS#

1. Clique sur New Dataset et ouvre l'onglet Cloud storage.
2. Choisis un bucket connecté et navigue jusqu'au dossier contenant tes données.
3. Confirme le dossier, ajuste le nom du jeu de données et crée-le.

Platform liste le dossier une fois et indexe ce qu'elle trouve :

• Images — Les objets .jpg, .jpeg, .png, .webp et .avif sont indexés avec des dimensions lues via des requêtes limitées. La plateforme ne conserve pas de deuxième copie de l'image source.
• Labels — les fichiers sidecar YOLO .txt sont analysés en tant qu'annotations Platform, mis en correspondance par la disposition standard images/ → labels/ ou en tant que fichiers frères dans le même dossier.
• Metadata — un fichier data.yaml/data.yml fournit les noms des classes, le type de tâche et la forme des keypoints de pose, exactement comme pour un téléchargement d'archive.
• Splits — les noms de dossiers train, val et test dans le chemin de l'objet assignent automatiquement les divisions.

Le dataset se comporte ensuite comme n'importe quel autre : parcours et annote-le, définis-le comme public ou privé, partage-le avec ton équipe, et entraîne-toi dessus via l'entraînement géré. Les originaux sont diffusés à la demande, et les images indexées ne consomment pas ton quota de stockage sur la Platform.

Limites

Une seule importation indexe jusqu'à 50 000 objets, et les fichiers de labels ou YAML jusqu'à 1 Mo chacun. Les buckets plus volumineux devraient être répartis sur plusieurs datasets.

Garde les objets indexés immuables

Chaque image indexée est liée à sa génération d'objet GCS, et la Platform bloque l'accès si un objet change en arrière-plan. Ajoute de nouveaux objets plutôt que d'écraser ceux existants.

Importations échouées#

Si une importation échoue — dossier vide, faute de frappe dans le chemin ou permissions révoquées — le dataset affiche l'erreur sur sa page. Les éditeurs peuvent cliquer sur Retry import pour recommencer avec le bucket et le dossier enregistrés, ou créer un nouveau dataset pointant vers le chemin corrigé.

Entraînement#

L'entraînement géré fonctionne via le flux d'entraînement normal. Les workers téléchargent les originaux liés dans le stockage temporaire du travail pour l'exécution et les suppriment lors du nettoyage du travail — tes identifiants Google Cloud n'atteignent jamais le calcul.

Limitations actuelles#

Les datasets basés sur GCS excluent actuellement les fonctionnalités nécessitant que la Platform détienne des copies de tes images : auto-annotation, analyse par clustering, clonage de dataset et instantanés de version immuables.

Supprimer un dataset basé sur GCS, ou des images individuelles de celui-ci, ne supprime que les références de la Platform — tes objets ne sont jamais touchés.

Consulte également les intégrations Amazon S3 et Azure Blob Storage.