Ultralytics HUB-SDK によるデータセット管理操作
Ultralytics HUB-SDK データセット管理ドキュメントへようこそ!👋
機械学習の世界では、データセットを効率的に管理することが重要です。ベテランのデータサイエンティストであれ、この分野の初心者であれ、データセットの操作方法を知っていれば、ワークフローを効率化できる。このページでは、Python のUltralytics HUB-SDK を使ったデータセット操作の基本について説明します。データセットの取得、作成、更新、削除、データセットの一覧表示、データセットアクセス用URLの取得、データセットのアップロードの方法を例示している。
さあ、飛び込もう!🚀
IDによるデータセットの取得
特定のデータセットをお探しですか?以下のコード・スニペットで、一意のIDを使って素早くデータセットを取得してください。これでデータを含む重要な情報にアクセスできます。
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Fetch a dataset by ID
dataset = client.dataset("<Dataset ID>") # Replace with your actual Dataset ID
print(dataset.data) # This prints the dataset information
データセットの作成
新しいプロジェクトを始める準備はできましたか?以下の手順に従って、新しいデータセットを作成してください。必要なのは、データセットのフレンドリーな名前を定義して create_dataset
メソッドを使用する。
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Define your dataset properties
data = {"meta": {"name": "My Dataset"}} # Replace 'My Dataset' with your desired dataset name
# Create the dataset
dataset = client.dataset()
dataset.create_dataset(data)
print("Dataset created successfully!")
データセットを更新する
プロジェクトが進化するにつれて、データセットも進化するはずです。データセットのメタデータを修正する必要がある場合は、以下のコードに新しい情報を追加して実行するだけでよい。
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Obtain the dataset
dataset = client.dataset("<Dataset ID>") # Insert the correct Dataset ID
# Update the dataset's metadata
dataset.update({"meta": {"name": "Updated Name"}}) # Modify 'Updated Name' as required
print("Dataset updated with new information.")
データセットを削除する
ワークスペースを整理するため、あるいは不要になったため、データセットを削除する必要が生じた場合は delete
メソッドを使用する。
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Select the dataset by its ID
dataset = client.dataset("<Dataset ID>") # Ensure the Dataset ID is specified
# Delete the dataset
dataset.delete()
print("Dataset has been deleted.")
データセット一覧
データセットをブラウズしたり,必要なデータセットを探したりするために,すべてのデータセットをページネーション付きでリストすることができる.大量のデータセットを扱うときに便利です.
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Retrieve the first page of datasets
dataset = client.dataset_list(page_size=10)
print("Current dataset:", dataset.results) # Show the datasets on the current page
# Move to the next page and show results
dataset.next()
print("Next page result:", dataset.results)
# Go back to the previous page
dataset.previous()
print("Previous page result:", dataset.results)
ストレージからURLを取得
この便利な機能は、データセット・ストレージにアクセスするためのURLを取得し、遠隔地に保存されているデータセット・ファイルや成果物を簡単にダウンロードすることができます。
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Define the dataset ID for which you want a download link
dataset = client.dataset("<Dataset ID>") # Don't forget to replace Dataset ID with the actual dataset ID
# Retrieve the URL for downloading dataset contents
url = dataset.get_download_link()
print("Download URL:", url)
データセットのアップロード
データセットのアップロードは簡単です。データセットのIDとアップロードしたいファイルパスを設定してから upload_dataset
機能については後述する。
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)
# Select the dataset
dataset = client.dataset("<Dataset ID>") # Substitute with the real dataset ID
# Upload the dataset file
dataset.upload_dataset(file="<Dataset File>") # Make sure to specify the correct file path
print("Dataset has been uploaded.")
データセットを扱うときは、プロセスの各ステップをチェックし、検証することが常に良い習慣であることを忘れないでください。データセットIDとファイルパスをダブルチェックして、すべてがスムーズに進むようにしてください。
何か問題やご質問がございましたら、フレンドリーなサポートチームがお手伝いいたします。🤝
あなたのモデルが正確で洞察に満ちたものでありますように!🌟