エンタープライズレベルのセキュリティ: ISO 27001およびSOC 2 Type Iに準拠しています。

Google Cloud Storage 統合#

Google Cloud Storage 統合により、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たまま、Platform がその場でインデックスを作成するため、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、学習が可能です。

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。無料のワークスペースでも統合を確認することはできますが、接続時にアップグレードを促されます。既存の Google Cloud Storage データセットは、サブスクリプションが終了しても完全にアクセス可能な状態が維持されます。Pro 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ます。オブジェクトの書き込み、変更、削除は一切行いません。読み取り権限のみを持つ専用の 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. 接続したいバケットに対して、Storage オブジェクト閲覧者 (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. Settings > Integrations に移動し、統合リストから 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。

Ultralytics Platform Google Cloud Storage Integration Settings

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:

  • Images.jpg.jpeg.png.webp、および .avif オブジェクトは、範囲リクエストを通じて読み取ら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 — YOLO .txt サイドカーファイルは Platform のアノテーションに解析されます。標準の images/labels/ レイアウト、または同じフォルダー内の関連ファイルとして照合されます。
  • メタデータdata.yaml/data.yml は、アーカイブアップロード と同様に、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 — オブジェクトパス内の trainvaltest というフォルダー名は、分割を自動的に割り当てます。

データセットはその後、他のデータセットと同様に機能します。閲覧や アノテーション、公開・非公開の設定、チームとの共有、管理された学習による 学習 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 を使用するデータセットでは、Platform 側で画像のコピーを保持する必要がある機能(自動アノテーション、クラスタリング分析、データセットの複製、変更不可の バージョンスナップショット)は現在使用できません。

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。

Amazon S3 および Azure Blob Storage の統合もあわせてご覧ください。

コメント