Ultralytics HUB-SDKプロジェクト管理業務
Ultralytics HUB-SDK ドキュメントへようこそ!ここでは、HUB-SDKを使用した機械学習プロジェクトの管理の基本について説明します。新しいプロジェクトの作成から、既存のプロジェクトの更新、プロジェクト一覧のナビゲートまで、Python のコードスニペットで簡単に説明します。私たちのゴールは、シームレスで簡単な操作で、優れた機械学習モデルの構築とデプロイという重要なことに集中できるようにすることです。さあ、飛び込みましょう🏊!
IDでプロジェクトを取り出す
Ultralytics プラットフォームでホストされているプロジェクトがすでにある場合、その詳細を確認したり、変更を加えたりするために、プロジェクトを取得したいと思うかもしれません。一意なIDでプロジェクトを取得するには、IDを client.project
関数を使うことができる。以下は、それを可能にするスニペットで、プロジェクトのデータを素早く覗き見ることができる:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # api key
client = HUBClient(credentials)
project = client.project("<Project ID>") # Replace '<Project ID>' with your actual project ID
print(project.data)
新規プロジェクトの作成
新しいMLプロジェクトを始めていますか?素晴らしい!次のPython のコードは、Ultralytics で新しいプロジェクトを作成する手順の概要です。必要なライブラリをインポートし、プロジェクトの詳細(ここでは名前)を定義し、最後に create_project
メソッドを呼び出します。これがその方法だ:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # api key
client = HUBClient(credentials)
data = {"meta": {"name": "my project"}} # Name your project
project = client.project() # Initialize a project instance
project.create_project(data) # Create your new project with the specified data
既存プロジェクトの更新
プロジェクトIDを指定して、プロジェクトのメタデータを簡単に更新できます。これは、名前の変更、説明の更新、その他の変更可能なプロパティなどです。この簡単なコード・スニペットで、これらの変更を実行する方法をご覧ください:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # api key
client = HUBClient(credentials)
project = client.project("<Project ID>") # Provide your actual project ID here
project.update({"meta": {"name": "Project name update"}}) # Update the project's name or other metadata
プロジェクトの削除
プロジェクトが不要になり、Ultralytics プラットフォームから削除したい場合は、単純に delete
メソッドを使ってプロジェクトを削除します。次のスニペットは、IDを使ってプロジェクトを削除する方法を説明します:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # api key
client = HUBClient(credentials)
project = client.project("<Project ID>") # Input the project ID for the project to delete
project.delete() # This will permanently delete your project
プロジェクトのリストとナビゲート
場合によっては、自分のプロジェクトをブラウズしたり、Ultralytics で公開されているプロジェクトをチェックしたいこともあるでしょう。これは、希望するページサイズのプロジェクト一覧を取得することで可能です。このコード・スニペットは、現在のページの結果を表示し、次のページに移動して、前のページに戻る方法を示しています。これは、利用可能なプロジェクトの幅を調べるのに最適な方法です:
from hub_sdk import HUBClient
credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"} # api key
client = HUBClient(credentials)
projects = client.project_list(page_size=10) # Fetch a list of projects with specified page size
print("Current result:", projects.results) # Display the projects in the current page
projects.next() # Navigate to the next page
print("Next page result:", projects.results) # Display the projects after pagination
projects.previous() # Go back to the previous page
print("Previous page result:", projects.results) # Confirm the projects in the previous page
おめでとうございます!あなたは今、Ultralytics HUB-SDK上で機械学習プロジェクトを楽に管理するための知識を備えています。これらの操作を試して、あなたのMLの試みがより整理され、効率的になるのを見てください。もし何か質問があったり、さらにサポートが必要な場合は、遠慮なく私たちのサポートコミュニティに連絡してください。ハッピーコーディング!🚀