Azure Blob Storage連携#
Azure Blob Storage 連携機能により、ストレージアカウントのコンテナーと Ultralytics Platform が接続されます。画像はコンテナー内に保持され、Platform がインプレースでインデックス化するため、コピーをアップロードすることなく、YOLO モデルのブラウズ、アノテーション、トレーニングを行えます。
Azure Blob Storage データセットには Pro or Enterprise plan が必要です。無料のワークスペースでは連携機能が表示され、接続時にアップグレードを促されます。サブスクリプションが終了しても、既存の Azure Blob Storage データセットへのアクセスは完全に維持されますが、新規接続とインポートには Pro プランが必要です。
接続文字列の取得#
Platformはストレージから読み取りのみを行い、Blobの書き込み、変更、削除は一切行いません。現在の連携機能では、アカウントアクセスキーの接続文字列が必要です。これによりアカウント全体の権限が付与されますが、Platformが使用するのはリスト表示と読み取り操作のみです：
- Azureポータルで、ストレージアカウントを開きます。
- セキュリティとネットワーク > アクセスキー に移動します。
- 接続文字列 をコピーします。
接続には標準の blob.core.windows.net エンドポイントが使用されます。ソブリンクラウド (Azure China、Azure Government) およびカスタムの BLOB エンドポイントはサポートされていません。
Platform への接続#
- Settings > Integrations に移動し、連携機能のリストから Microsoft Azure を選択します。
- 接続文字列を貼り付けます。
- Find available containers をクリックし、接続するコンテナを選択します。コンテナ名を手動で入力することもできます。
- 接続 をクリックします。Platformは、保存前に各選択コンテナのリスト表示と読み取りが可能であることを検証します。
後で同じストレージアカウントを再接続すると、既存の連携に新しいコンテナが追加されます。保存された認証情報は、置換後の認証情報でも既に接続済みのすべてのコンテナを読み取れることが確認できた場合にのみ更新されます。
アカウントキーがPlatformの外部で公開された場合、書き込みや削除操作、あるいはSASトークンの作成を許可する恐れがあります。認証情報はAES-256-GCMで保存時に暗号化され、ブラウザに返されることはなく、トレーニングジョブのペイロードに含まれることもありません。可能であれば、専用のストレージアカウントを使用してください。アクセスを取り消すには、Azureでストレージアカウントのアクセスキーをローテーションしてください。
Blobコンテナからデータセットを作成#
- 新しいデータセット をクリックし、クラウドストレージ タブを開きます。
- 接続済みのコンテナを選択し、データが含まれるフォルダーを参照します。
- フォルダーを確認し、データセット名を調整して、データセットを作成します。
Platform がフォルダーを一度リスト表示し、見つかった内容をインデックス化します：
- Images —
.jpg、.jpeg、.png、.webp、および.avifの各 BLOB は、制限付きリクエストを通じて読み込まれた寸法でインデックス化されます。Platform は、ソース画像の2つ目のコピーを永続化しません。 - ラベル (Labels) — YOLO の
.txtサイドカーは Platform のアノテーションに解析され、標準のimages/→labels/レイアウト、または同一フォルダ内の兄弟ファイルとして一致させられます。 - メタデータ (Metadata) — アーカイブのアップロードと同様に、
data.yaml/data.ymlがクラス名、タスクタイプ、ポーズキーポイントの形状を提供します。 - Splits — BLOB パス内の
train、val、およびtestのフォルダー名によって、分割が自動的に割り当てられます。
その後、このデータセットは他のデータセットと同様に動作します。閲覧やアノテーションの実行、パブリックまたはプライベートの設定、チームとの共有、マネージドトレーニングを通じたトレーニングが可能です。オリジナル画像はオンデマンドでストリーミングされ、インデックス化された画像は Platform のストレージクォータを消費しません。
1回のインポートで最大50,000個のBlob、ラベルまたはYAMLファイルはそれぞれ最大1MBまでインデックス化可能です。これを超える大規模なコンテナは、複数のデータセットに分割してください。
インデックス化されたすべての画像は、そのBlobのETagに固定されます。Blobが背後で変更された場合、Platformはエラーを発生させて処理を停止します。既存のBlobを上書きするのではなく、新しいBlobを追加してください。
インポートの失敗#
空のフォルダー、パスのタイプミス、権限の取り消しなどでインポートが失敗した場合、データセットページにエラーが表示されます。編集者は インポートを再試行 をクリックして保存されたコンテナとフォルダーでやり直すか、正しいパスを指す新しいデータセットを作成できます。
トレーニング#
マネージドトレーニングは、通常のトレーニングフローを通じて実行されます。ワーカーは、実行のために固定されたオリジナルのデータを一時的なジョブストレージにダウンロードし、ジョブの完了時に削除します。Azureの認証情報がコンピュート環境に渡されることはありません。
現在の制限事項#
Azure バックアップのデータセットでは現在、Platform が所有する画像のコピーを必要とする機能（自動アノテーション、clustering analysis、データセットのクローン、変更不可能な version snapshots）は除外されています。
Azureベースのデータセットや個別の画像を削除しても、Platform側の参照が削除されるだけであり、実際のBlobデータに影響を与えることはありません。
Google Cloud Storage および Amazon S3 の連携機能も参照してください。