Link to this sectionIntegrazione di Azure Blob Storage#

L'integrazione con Azure Blob Storage collega i contenitori del tuo account di archiviazione alla Ultralytics Platform. Le tue immagini rimangono nei tuoi contenitori: la Platform le indicizza in loco, così puoi sfogliare, annotare e addestrare modelli YOLO senza doverne caricare una copia.

Funzionalità Pro

I dataset di Azure Blob Storage richiedono un piano Pro o Enterprise. Gli spazi di lavoro gratuiti visualizzano l'integrazione e ricevono un invito a eseguire l'upgrade quando tentano la connessione. I dataset Azure Blob Storage esistenti rimangono pienamente accessibili se un abbonamento termina; solo le nuove connessioni e le importazioni richiedono il piano Pro.

Link to this sectionOttieni una stringa di connessione#

La Platform legge solo dai tuoi archivi: non scrive, modifica o elimina mai i tuoi blob. L'attuale integrazione richiede una stringa di connessione tramite chiave di accesso all'account, che concede privilegi a livello di account anche se la Platform utilizza solo operazioni di elenco e lettura:

1. Nel portale Azure, apri il tuo account di archiviazione.
2. Vai su Security + networking > Access keys (Sicurezza + rete > Chiavi di accesso).
3. Copia una connection string (stringa di connessione).

Solo cloud pubblico Azure

Le connessioni utilizzano l'endpoint standard blob.core.windows.net. I cloud sovrani (Azure China, Azure Government) e gli endpoint blob personalizzati non sono supportati.

Link to this sectionCollegarsi alla piattaforma#

1. Vai su Settings > Integrations (Impostazioni > Integrazioni) e trova la scheda Microsoft Azure.
2. Fai clic su Connect (Connetti) e incolla la stringa di connessione.
3. La Platform elenca i contenitori nell'account di archiviazione. Seleziona quelli da connettere o inserisci manualmente il nome di un contenitore.
4. Fai clic su Connect (Connetti). La Platform verifica di poter elencare e leggere ogni contenitore selezionato prima di salvare qualsiasi cosa.

Riconnettere lo stesso account di archiviazione in seguito aggiunge nuovi contenitori all'integrazione esistente. Una credenziale salvata viene sostituita solo se la sua sostituta è in grado di leggere ogni contenitore che hai già connesso.

Sicurezza delle credenziali

Una chiave dell'account può autorizzare operazioni di scrittura ed eliminazione o creare token SAS se esposta al di fuori della Platform. Le credenziali sono crittografate a riposo con AES-256-GCM, non vengono mai restituite al browser e non entrano mai nei payload dei processi di addestramento. Usa un account di archiviazione dedicato dove possibile. Per revocare l'accesso, ruota le chiavi di accesso dell'account di archiviazione in Azure.

Link to this sectionCrea un dataset da un contenitore blob#

1. Fai clic su New Dataset e apri la scheda Cloud storage.
2. Scegli un contenitore connesso e naviga fino alla cartella contenente 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:

• Immagini: i blob .jpg, .jpeg, .png, .webp e .avif vengono indicizzati con le dimensioni lette da richieste di intestazione limitate. I pixel originali non vengono mai copiati fuori dal tuo contenitore.
• Labels — i file sidecar YOLO .txt vengono analizzati nelle annotazioni della Platform, abbinati secondo il layout standard images/ → labels/ o come fratelli nella stessa cartella.
• Metadata — un data.yaml/data.yml fornisce nomi delle classi, tipo di task e forma dei keypoint della posa, esattamente come un caricamento di archivio.
• Suddivisioni (Splits): i nomi delle cartelle train, val e test nel percorso del blob assegnano automaticamente le suddivisioni.

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

Limiti

Una singola importazione indicizza fino a 50.000 blob e file di etichette o YAML fino a 1 MB ciascuno. I contenitori più grandi dovrebbero essere suddivisi tra più dataset.

Mantieni i blob indicizzati immutabili

Ogni immagine indicizzata è bloccata al suo ETag blob e la Platform interrompe l'operazione se un blob cambia al di sotto di essa. Aggiungi nuovi blob invece di sovrascrivere quelli esistenti.

Link to this sectionImportazioni fallite#

Se un'importazione fallisce (cartella vuota, errore di battitura nel percorso o autorizzazioni revocate), il dataset mostra l'errore sulla sua pagina. Gli editor possono fare clic su Retry import (Riprova importazione) per riavviarla con il contenitore e la cartella archiviati, oppure creare un nuovo dataset che punta al percorso corretto.

Link to this sectionAddestramento#

L'addestramento gestito funziona tramite il normale flusso di addestramento. I worker scaricano gli originali bloccati nell'archiviazione temporanea del processo per l'esecuzione e li rimuovono con la pulizia del processo; le tue credenziali Azure non raggiungono mai la risorsa di calcolo.

Link to this sectionLimitazioni attuali#

I dataset basati su Azure escludono attualmente le funzionalità che richiedono copie delle tue immagini di proprietà della Platform: annotazione automatica, analisi di clustering, clonazione di dataset e version snapshots immutabili.

L'eliminazione di un dataset basato su Azure, o di singole immagini al suo interno, rimuove solo i riferimenti della Platform: i tuoi blob non vengono mai toccati.

Vedi anche le integrazioni con Google Cloud Storage e Amazon S3.