Google Cloud Storage連携

Google Cloud Storageインテグレーションを使用すると、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は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せずに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。AI機能をオンにすると、Platformはスマートアノテーション、自動アノテーション、類似画像検索、クラウドトレーニングにも画像を使用できます。

サービスアカウントを作成する#

読み取りアクセスで利用できる機能のうち、画像生成だけはオブジェクトも作成するため例外です。Platformがオブジェクトを変更または削除することはありません。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 & Admin > Service Accounts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。画像生成を利用する場合は、オブジェクトを作成できますが、上書きや削除はできないStorage Object Creator（roles/storage.objectCreator）も付与してください。
3. サービスアカウントを開き、Keys > Add key > Create new keyを選択して、JSONを選び、キーファイルをダウンロードします。

Platformに接続する#

1. Settings > Integrationsに移動し、連携の一覧から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。サービスアカウントがバケット一覧を取得できない場合は、既知のバケット名を手動で入力してください。
4. Connectをクリックします。Platformは、何も保存する前に、選択した各バケットの一覧表示と読み取りが可能かを検証し、サービスアカウントがオブジェクトも作成できるかをGoogle Cloudに確認します。書き込みは行われません。

接続済みの各認証情報にはAI機能スイッチがあります。ロールを変更した後は、同じサービスアカウントを再接続して書き込みアクセス権を再確認してください。

クラウドストレージを接続するには、ワークスペースの管理者または所有者のロールが必要です。一度に最大50個のバケットを追加できます。検出機能では、サービスアカウントから参照できるバケットのうち最大300個が一覧表示されます。

ブラウザーは貼り付けられたキーファイルを読み取り、Platformが必要とする3つのフィールド、client_email、private_key、project_idのみを送信します。JSONの残りの内容がページ外に送信されることはありません。

後で同じサービスアカウントを再接続すると、既存の連携に新しいバケットが追加されます。保存済みの認証情報が置き換えられるのは、新しい認証情報でも接続済みのすべてのバケットを読み取れる場合のみです。いずれかのバケットを読み取れない場合、同じサービスアカウントで以前に接続したバケットも含め、エラーにそのバケット名が表示されます。

AI機能#

接続済みの各認証情報には、デフォルトでオンのSettings > Integrations内のAI機能スイッチがあります。オンの場合、UltralyticsのGPUとAIモデルプロバイダーは、その認証情報にある画像を次の用途に使用することがあります。

• SAMスマートアノテーション、および単一画像とバッチの自動アノテーション
• 類似画像検索とクラスタリング分析
• クラウドトレーニング
• 書き込みアクセス権のあるバケットでの画像生成

AIモデルプロバイダーが関与するのは、Google Geminiが元画像をもとにプロンプトを作成する画像生成と、ワークスペース独自のプロバイダーキーで実行する有料アノテーションモデルに限られます。Platformは画像のコピーを保持しません。各機能は必要に応じて画像を読み込み、クラウドトレーニングでは実行中のみ一時コピーを使用します。また、類似画像検索では各画像の埋め込みを保持し、画像がPlatformから削除されると埋め込みも削除されます。

スイッチをオフにすると、画像がUltralyticsのGPUやAIモデルプロバイダーに渡らないようにできます。オフにすると新しいAI処理は停止しますが、すでに実行中の処理は完了します。その認証情報を使用するデータセットには、これらの設定へのリンクとともにAI features offと表示され、利用できない各機能には理由が示されます。手動アノテーション、共有、ローカルトレーニングは引き続き利用でき、すでに作成したラベル、モデル、検索結果は保持されます。

スイッチを変更するには、ワークスペースの管理者またはオーナーのロールが必要です。REST APIを使用して、GET /api/integrations/bucketsから返されるインテグレーションIDを指定することもできます。

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"processing": false}' \
  https://platform.ultralytics.com/api/integrations/buckets/INTEGRATION_ID

画像生成#

類似画像の生成は、サービスアカウントがバケットに書き込めるGoogle Cloud Storageデータセットで、AI機能がオンの場合に利用できます。追加する画像は、データセットのフォルダー内のgenerated/フォルダーに書き込まれ、他のインデックス済み画像と同様にデータセットに追加されます。Platformはそこに新しいオブジェクトのみを作成し、既存のオブジェクトを上書きまたは削除することはありません。この操作で書き込みアクセス権が必要と表示された場合は、必要に応じて権限を付与し、Settings > Integrationsで同じサービスアカウントを再接続してください。

GCSバケットからデータセットを作成する#

1. New Datasetをクリックし、Cloud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ーを開きます。
3. フォルダーを確定し、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はフォルダーの一覧を一度取得し、見つかった内容をインデックス化します。

• 画像 — .jpg、.jpeg、.png、.webp、.avifの各オブジェクトをインデックス化し、上限付きリクエストで寸法を読み取ります。Platformはソース画像のコピーを別途保存しません。
• ラベル — YOLOの.txtサイドカーファイルを解析してPlatformのアノテーションに変換し、標準的なimages/ → labels/の構成、または同じフォルダー内のファイルとして対応付けます。
• メタデータ — YAMLファイルからクラス名とポーズのキーポイント形状を取得します。これはアーカイブのアップロードと同じです。フォルダーに複数のYAMLファイルがある場合は、data.yamlとdata.ymlが優先されます。
• タスク — ラベルファイルのサンプルからタスクを判定するため、ダイアログで選択したタスクではなく、ラベルの形状に基づいてセグメンテーション、ポーズ、OBBのフォルダーを認識します。
• 分割 — オブジェクトパス内のtrain、val、testというフォルダー名に基づき、分割が自動的に割り当てられます。

作成したデータセットは、他のデータセットと同様に利用できます。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、マネージドトレーニングによるトレーニングが可能です。元画像は必要に応じて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。

インポートの失敗#

空のフォルダー、パスの入力ミス、権限の取り消しなどが原因でインポートに失敗すると、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 Retry import をクリックすると、保存済みのバケットとフォルダーを使って再試行できます。または、修正したパスを指定して新しいデータセットを作成できます。

再試行では処理を再開せず、フォルダーを再度一覧表示します。最初の試行以降に追加されたオブジェクトは取り込まれ、すでに存在しないオブジェクトはデータセットから除外されます。

トレーニング#

AI機能がオンの場合、通常のトレーニングフローでマネージドトレーニングを実行できます。トレーニングでは、固定した画像のPlatform独自のコピーを実行中のみ使用します。Google Cloudの認証情報がトレーニングワークロードに公開されることはありません。AI機能がオフの場合、トレーニングダイアログにクラウドトレーニングを利用できない理由が表示され、代わりにローカルトレーニングが提示されます。

接続を解除する#

接続を解除すると、保存済みの認証情報が削除されますが、Google Cloud上のデータには影響しません。それらのバケットから作成したデータセットは、クラス、ラベル、アノテーションとともにワークスペースに残りますが、同じサービスアカウントを再接続するまで画像の読み込み、プレビュー、トレーニングはできません。接続解除中も、データセット名の変更、ラベルの編集、データセットの削除は可能です。

接続を解除するには、Settings > Integrations に移動し、Google Cloud Storage を選択して、認証情報の横にある Disconnect をクリックし、確認します。そのデータセットを開くと、これらの設定へのリンクとともに Google Cloud Storage Disconnected と表示されます。再接続すると、データセットは自動的に再び利用可能になります。

REST APIを使って接続を解除することもできます。その際は、GET /api/integrations/buckets が返すインテグレーションIDを使用します。

curl -X DELETE \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  https://platform.ultralytics.com/api/integrations/buckets/INTEGRATION_ID

from ultralytics_platform import Platform

client = Platform()  # reads ULTRALYTICS_API_KEY
integrations = client.storage_integrations.list()
client.storage_integrations.delete("INTEGRATION_ID")

接続元で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。

現在の制限事項#

GCSを使用するデータセットでは、Platformが所有する画像のコピーを必要とする機能（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、顔ぼかし、他のデータセットからの画像の貼り付け）は利用できません。スマートアノテーション、自動アノテーション、類似画像検索、クラスタリング、クラウドトレーニング、画像生成にはAI機能をオンにする必要があります。

GCS連携データセット、またはその個別画像を削除しても、Platformの参照情報のみが削除され、オブジェクトには一切触れません。

Amazon S3およびAzure Blob Storageのインテグレーションもご覧ください。

よくある質問#