Google Cloud Storage 統合#

Google Cloud Storage 連携機能を使用すると、GCS バケットを Ultralytics Platform に接続できます。画像はバケット内に保持され、Platform がそのままの場所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 モデルの閲覧、アノテーション、トレーニングを行えます。

Pro 機能

Google Cloud Storage データセットには Pro または Enterprise プランが必要です。無料ワークスペースでは連携機能が表示されますが、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た場合でも、既存の Google Cloud Storage データセットは引き続き完全にアクセス可能です。Pro プランが必要なのは、新規の接続とインポートのみです。

読み取り専用サービスアカウントの作成#

Platform はストレージからの読み取りのみを行い、オブジェクトの書き込み、変更、削除を行うことは一切ありません。読み取りアクセスのみを持つ専用のサービスアカウントを作成してください。

1. Google Cloud コンソールで IAM と管理 > サービス アカウント に移動し、サービスアカウントを作成します。
2. 接続するバケットに対して、Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer) ロールを付与します。
3. サービスアカウントを開き、キー > キーを追加 > 新しいキーを作成 を選択し、JSON を選択してキーファイルをダウンロードします。

Platform への接続#

1. 設定 (Settings) > 連携 (Integrations) に移動し、連携リストから Google Cloud Storage を選択します。
2. サービスアカウントのJSONキーの内容を貼り付けます。
3. Find available buckets をクリックし、接続するバケットを選択します。サービス account がバケットをリストできない場合は、既知のバケット名を手動で入力します。
4. 接続 をクリックします。Platform は保存前に、選択された各バケットをリストおよび読み取り可能であることを検証します。

後で同じサービスアカウントを再接続すると、既存の統合に新しいバケットが追加されます。保存済みの認証情報は、その代わりとなる認証情報ですべての既存接続済みバケットが読み取れる場合にのみ置き換えられます。

資格情報のセキュリティ

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ありません。また、学習ジョブのペイロードに含まれることもありません。アクセスを取り消すには、Google Cloud でサービスアカウントキーを削除してください。

GCS バケットからのデータセット作成#

1. 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。
2. 接続済みのバケットを選択し、データを含むフォルダを参照します。
3. 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：

• 画像 (Images) — .jpg、.jpeg、.png、.webp、および .avif のオブジェクトは、範囲指定リクエストを通じて読み取られたディメンションでインデックス化されます。Platform は元画像の 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。
• 分割 (Splits) — オブジェクトパス内の train、val、および test のフォルダ名により、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。

制限事項

1 回のインポートで最大 50,000 個のオブジェクト、および各最大 1 MB のラベルファイルや YAML ファイルをインデックス化できます。より大きなバケットは、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オブジェクトを不変に保つ

インデックス化されたすべての画像は、その GCS オブジェクト生成に固定されます。基盤となるオブジェクトが変更された場合、Platform は安全のため処理を停止します。既存のオブジェクトを上書きするのではなく、新しいオブジェクトを追加してください。

インポートの失敗#

インポートが失敗した場合（空のフォルダ、パスの誤字、権限の取り消しなど）、データセットの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バケットとフォルダで再開するか、修正されたパスを指定して新しいデータセットを作成できます。

トレーニング#

管理された学習は、通常の学習フローを通じて動作します。ワーカーは学習実行時に固定されたオリジナル画像を一時的なジョブストレージにダウンロードし、ジョブ終了時に削除します。Google Cloud の認証情報が計算環境に渡ることはありません。

現在の制限事項#

GCS をバックエンドとする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、クラスタリング分析、データセットのクローン作成、不変のバージョン スナップショット）は除外されます。

GCS を使用するデータセットやその個別の画像を削除しても、Platform 上の参照が削除されるだけであり、実際のオブジェクトには一切影響しません。

また、Amazon S3 および Azure Blob Storage の連携機能もご覧ください。