Integrazione Amazon S3#

L'integrazione con Amazon S3 collega i tuoi bucket S3 a Ultralytics Platform. Le tue immagini rimangono nei tuoi bucket: la Platform le indicizza direttamente sul posto, così puoi esplorare, annotare e addestrare modelli YOLO senza caricarne una copia.

Crea un utente IAM in sola lettura#

La Platform si limita a leggere dal tuo archivio: non scrive, modifica o elimina mai i tuoi oggetti. Usa un utente IAM dedicato con soli permessi di elenco e lettura; non usare mai le credenziali di root:

1. Nella console AWS, vai su IAM > Utenti e crea un utente senza accesso alla console.

2. Allega una policy che conceda solo l'accesso in elenco e lettura ai bucket che vuoi collegare:

   {
       "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 è facoltativo: consente alla Platform di individuare i tuoi bucket così non devi digitare i loro nomi.

3. Apri la scheda Credenziali di sicurezza dell'utente, crea una chiave di accesso e copia l'ID chiave di accesso e la chiave di accesso segreta.

Collegarsi alla piattaforma#

1. Vai su Settings > Integrations e seleziona Amazon S3 dall'elenco delle integrazioni.
2. Inserisci l'ID della chiave di accesso, la chiave di accesso segreta e la regione del bucket (ad esempio us-east-1).
3. Fai clic su Find available buckets, quindi seleziona i bucket da connettere. Se la policy non consente il rilevamento, inserisci manualmente il nome di un bucket noto.
4. Clicca su Connect (Connetti). La piattaforma verifica di poter elencare e leggere ogni bucket selezionato prima di salvare qualsiasi cosa.

Ti serve il ruolo di amministratore o proprietario del workspace per connettere lo storage cloud. Una connessione gestisce fino a 50 bucket e l'individuazione elenca fino a 300 dei bucket visibili dalla chiave.

Ricollegare lo stesso utente IAM in seguito aggiunge nuovi bucket all'integrazione esistente. Una credenziale salvata viene sostituita solo se la nuova può ancora leggere ogni bucket che hai già collegato.

Crea un dataset da un bucket S3#

1. Fai clic su Nuovo set di dati e apri la scheda Cloud.
2. Scegli un bucket collegato e naviga nella cartella che contiene i tuoi dati.
3. Conferma la cartella, regola il nome del dataset e crea il dataset.

La Platform elenca la cartella una volta e indicizza ciò che trova:

• Images — Gli oggetti .jpg, .jpeg, .png, .webp e .avif vengono indicizzati con dimensioni lette tramite richieste limitate. La Platform non memorizza una seconda copia dell'immagine sorgente.
• Labels — I file di supporto .txt YOLO vengono analizzati nelle annotazioni della Platform, abbinati dal layout standard images/ → labels/ o come elementi fratelli nella stessa cartella.
• Metadati: un file YAML fornisce i nomi delle classi e la forma dei keypoint di posa, esattamente come un caricamento di un archivio. data.yaml e data.yml sono preferiti quando la cartella ne contiene diversi.
• Attività: un campione dei file di etichetta determina l'attività, per cui le cartelle di segment, pose e OBB vengono riconosciute dalla forma delle loro etichetta piuttosto che dall'attività scelta nella finestra di dialogo.
• Splits — I nomi delle cartelle train, val e test nella chiave dell'oggetto assegnano automaticamente le suddivisioni.

Il dataset si comporta quindi come qualsiasi altro: sfoglialo e annotalo, impostalo come pubblico o privato, condividilo con il tuo team e addestra su di esso tramite l'addestramento gestito. Gli originali vengono trasmessi in streaming su richiesta e le immagini indicizzate non consumano la tua storage quota della Platform.

Importazioni fallite#

Se un'importazione fallisce (una cartella vuota, un errore di battitura nel percorso o permessi revocati), il dataset mostra l'errore sulla sua pagina. Gli editori possono cliccare su Retry import (Riprova importazione) per riavviarla con il bucket e la cartella archiviati, oppure creare un nuovo dataset che punta al percorso corretto.

Un nuovo tentativo elenca nuovamente la cartella anziché riprendere: gli oggetti aggiunti dal primo tentativo vengono inclusi e gli oggetti non più presenti vengono rimossi dal set di dati.

Addestramento#

Il training gestito funziona tramite il normale flusso di training. Il training utilizza le copie proprietarie di Platform delle immagini bloccate per la durata dell'esecuzione e le tue credenziali AWS non vengono mai esposte ai carichi di lavoro di training.

Disconnetti una connessione#

La disconnessione elimina le credenziali memorizzate senza toccare nulla in AWS. I dataset creati da quei bucket rimangono nel tuo workspace con le relative classi, etichette e annotazioni, ma le loro immagini non possono essere caricate, visualizzate in anteprima o utilizzate per il training finché lo stesso utente IAM non viene riconnesso.

Usa la REST API con l'ID di integrazione restituito da 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")

Per revocare invece l'accesso alla fonte, disattiva o elimina la chiave di accesso in AWS IAM.

Limitazioni attuali#

I dataset basati su S3 attualmente escludono le funzioni che richiedono copie delle tue immagini di proprietà della Platform: auto-annotazione, analisi di clustering, clonazione del dataset e istantanee di versione immutabili.

L'eliminazione di un dataset basato su S3, o di singole immagini in esso contenute, rimuove solo i riferimenti della piattaforma: i tuoi oggetti non vengono mai toccati.

Consulta anche le integrazioni Google Cloud Storage e Azure Blob Storage.