Integrazione Amazon S3#

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

Crea un utente IAM di sola lettura#

Platform legge soltanto dal tuo spazio di archiviazione: non scrive, modifica né elimina mai i tuoi oggetti. Usa un utente IAM dedicato con il solo accesso per elencare e leggere i contenuti, mai le credenziali root:

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

2. Collega una policy che conceda solo l'accesso per elencare e leggere i contenuti dei bucket che vuoi connettere:

   {
       "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 a Platform di individuare i tuoi bucket, così non devi digitarne i nomi.

3. Apri la scheda Security credentials dell'utente, crea una access key e copia l'ID della chiave di accesso e la chiave di accesso segreta.

Connettiti a Platform#

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 l'individuazione, inserisci manualmente il nome di un bucket noto.
4. Fai clic su Connect. Platform verifica di poter elencare e leggere ogni bucket selezionato prima di salvare qualsiasi dato.

Per connettere lo spazio di archiviazione cloud, devi avere il ruolo di amministratore o proprietario dello spazio di lavoro. Una connessione supporta fino a 50 bucket e l'individuazione elenca fino a 300 dei bucket visibili alla chiave.

Riconnettendo in seguito lo stesso utente IAM, aggiungi nuovi bucket all'integrazione esistente. Una credenziale salvata viene sostituita solo quando la credenziale sostitutiva può ancora leggere ogni bucket già connesso.

Crea un dataset da un bucket S3#

1. Fai clic su New Dataset e apri la scheda Cloud.
2. Scegli un bucket collegato e vai alla cartella che contiene i tuoi dati.
3. Conferma la cartella, modifica il nome del dataset se necessario e crea il dataset.

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

• Immagini — Gli oggetti .jpg, .jpeg, .png, .webp e .avif vengono indicizzati con dimensioni lette tramite richieste vincolate. Platform non conserva una seconda copia dell'immagine sorgente.
• Etichette — I file associati YOLO .txt vengono analizzati nelle annotazioni di Platform e associati secondo la struttura standard images/ → labels/ o come elementi adiacenti nella stessa cartella.
• Metadati — Un file YAML fornisce i nomi delle classi e la struttura dei keypoint della posa, esattamente come un caricamento di archivio. data.yaml e data.yml hanno la precedenza quando la cartella ne contiene diversi.
• Attività — Un campione dei file delle etichette determina l'attività, quindi le cartelle di segmentazione, posa e OBB vengono riconosciute dalla struttura delle etichette anziché dall'attività scelta nella finestra di dialogo.
• Suddivisioni — I nomi delle cartelle train, val e test nella chiave dell'oggetto assegnano automaticamente le suddivisioni.

Il dataset si comporta quindi come qualsiasi altro: puoi esplorarlo e annotarlo, renderlo pubblico o privato, condividerlo con il tuo team e addestrare modelli su di esso tramite l'addestramento gestito. Gli originali vengono trasmessi su richiesta e le immagini indicizzate non consumano la tua quota di archiviazione di Platform.

Importazioni non riuscite#

Se un'importazione non riesce — a causa di una cartella vuota, di un errore nel percorso o di autorizzazioni revocate — il dataset mostra l'errore nella relativa pagina. Gli editor possono fare clic su Retry import per riavviarla usando il bucket e la cartella memorizzati, oppure creare un nuovo dataset che punti al percorso corretto.

Un nuovo tentativo elenca nuovamente la cartella invece di riprendere l'operazione: gli oggetti aggiunti dopo il primo tentativo vengono acquisiti, mentre quelli che non si trovano più vengono rimossi dal dataset.

Addestramento#

L'addestramento gestito funziona attraverso il normale flusso di addestramento. Durante l'esecuzione, l'addestramento utilizza le copie delle immagini associate create da Platform e le tue credenziali AWS non vengono mai esposte ai carichi di lavoro di addestramento.

Disconnetti una connessione#

La disconnessione elimina le credenziali memorizzate senza modificare nulla in AWS. I dataset creati da quei bucket rimangono nel tuo spazio di lavoro con le relative classi, etichette e annotazioni, ma le loro immagini non possono essere caricate, visualizzate in anteprima o utilizzate per l'addestramento finché lo stesso utente IAM non viene connesso nuovamente.

Usa la REST API con l'ID dell'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 all'origine, disattiva o elimina la chiave di accesso in AWS IAM.

Limitazioni attuali#

I dataset basati su S3 attualmente non includono le funzionalità che richiedono copie delle immagini di proprietà di Platform: annotazione automatica, analisi di clustering, clonazione del dataset e snapshot di versione immutabili.

L'eliminazione di un dataset basato su S3, o di singole immagini al suo interno, rimuove solo i riferimenti di Platform: i tuoi oggetti non vengono mai modificati.

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

FAQ#