Azure Blob Storage 통합#

Azure Blob Storage 연동을 통해 스토리지 계정 컨테이너를 Ultralytics Platform에 연결할 수 있습니다. 이미지는 컨테이너에 그대로 유지되며, Platform이 제자리에서 인덱싱하므로 복사본을 업로드하지 않고도 YOLO 모델을 탐색, 어노테이션, 학습할 수 있습니다.

연결 문자열(Connection String) 얻기#

Platform은 사용자의 스토리지를 읽기만 하며, Blob을 쓰거나 수정하거나 삭제하지 않습니다. 현재 통합 기능은 계정 액세스 키 연결 문자열을 요구하며, 이는 Platform이 나열 및 읽기 작업만 수행함에도 불구하고 계정 전체에 대한 권한을 부여합니다:

1. Azure 포털에서 스토리지 계정을 엽니다.
2. **보안 + 네트워킹(Security + networking) > 액세스 키(Access keys)**로 이동합니다.
3. **연결 문자열(connection string)**을 복사합니다.

문자열은 AccountName, AccountKey을 포함해야 하며, 프로토콜로는 HTTPS를 사용해야 합니다. 이는 Azure가 Access keys 아래에서 제공하는 형식입니다. AccountKey 대신 SharedAccessSignature를 포함하는 SAS 토큰 연결 문자열은 거부됩니다.

Platform에 연결#

1. **Settings > Integrations**로 이동하여 통합 목록에서 Azure Blob Storage를 선택합니다.
2. 연결 문자열을 붙여넣습니다.
3. Find available containers를 클릭한 다음 연결할 컨테이너를 선택합니다. 컨테이너 이름을 수동으로 입력할 수도 있습니다.
4. **연결(Connect)**을 클릭합니다. Platform은 데이터를 저장하기 전에 선택된 각 컨테이너를 나열하고 읽을 수 있는지 확인합니다.

클라우드 스토리지에 연결하려면 워크스페이스 관리자 또는 소유자 role이 필요합니다. 하나의 연결은 최대 50개의 컨테이너를 지원하며, 검색 기능은 스토리지 계정 내에서 최대 300개의 컨테이너를 나열합니다.

나중에 동일한 스토리지 계정을 다시 연결하면 기존 통합에 새 컨테이너가 추가됩니다. 저장된 자격 증명은 이미 연결된 모든 컨테이너를 새 자격 증명으로도 읽을 수 있는 경우에만 교체됩니다.

Blob 컨테이너에서 데이터셋 생성#

1. New Dataset을 클릭하고 Cloud 탭을 엽니다.
2. 연결된 컨테이너를 선택하고 데이터가 포함된 폴더로 이동합니다.
3. 폴더를 확인하고 데이터셋 이름을 조정한 뒤 데이터셋을 생성합니다.

플랫폼은 해당 폴더를 한 번 목록화하고 발견된 항목을 인덱싱합니다:

• 이미지(Images) — .jpg, .jpeg, .png, .webp, .avif 블롭은 제한된 요청을 통해 크기가 읽혀진 채로 인덱싱됩니다. Platform은 원본 이미지의 두 번째 복사본을 유지하지 않습니다.
• 라벨 — YOLO .txt 사이드카는 표준 images/ → labels/ 레이아웃으로 매칭되거나 동일 폴더 내의 형제 파일로 매칭되어 Platform 어노테이션으로 구문 분석됩니다.
• Metadata — archive upload와 마찬가지로 YAML 파일이 클래스 이름과 포즈 키포인트 형태를 제공합니다. 폴더에 여러 개가 포함되어 있을 때는 data.yaml 및 data.yml가 선호됩니다.
• Task — 라벨 파일의 샘플이 태스크를 결정하므로, 다이얼로그에서 선택한 태스크가 아니라 라벨 형태에 따라 세그멘테이션, 포즈, OBB 폴더가 인식됩니다.
• 분할(Splits) — 블롭 경로의 train, val, test 폴더 이름은 분할을 자동으로 할당합니다.

데이터셋은 다른 데이터셋처럼 작동합니다. 데이터셋을 탐색 및 어노테이션하고, 공개 또는 비공개로 설정하고, 팀과 공유하고, 관리형 학습을 통해 데이터셋으로 학습할 수 있습니다. 원본은 온디맨드로 스트리밍되며, 색인된 이미지는 Platform 스토리지 할당량을 소모하지 않습니다.

가져오기 실패#

가져오기에 실패한 경우(빈 폴더, 경로 오타, 권한 취소 등), 데이터셋 페이지에 오류가 표시됩니다. 편집자는 **가져오기 재시도(Retry import)**를 클릭하여 저장된 컨테이너 및 폴더로 다시 시작하거나, 수정된 경로를 가리키는 새 데이터셋을 생성할 수 있습니다.

재시도는 이어하기가 아니라 폴더를 다시 나열하는 방식으로 작동합니다. 첫 번째 시도 이후 추가된 블롭이 포함되며, 더 이상 존재하지 않는 블롭은 데이터셋에서 제외됩니다.

학습#

관리형 학습은 일반적인 학습 플로우를 통해 작동합니다. 학습은 실행 기간 동안 고정된 이미지의 Platform 자체 복사본을 사용하며, 사용자의 Azure 자격 증명은 학습 워크로드에 절대 노출되지 않습니다.

연결 해제하기#

연결을 해제해도 Azure의 어떤 항목도 건드리지 않고 저장된 연결 문자열만 삭제됩니다. 해당 컨테이너에서 구축된 데이터셋은 클래스, 라벨, 어노테이션과 함께 워크스페이스에 유지되지만, 동일한 스토리지 계정이 다시 연결될 때까지 이미지를 로드하거나 미리 보거나 학습에 사용할 수 없습니다.

GET /api/integrations/buckets에서 반환된 통합 ID와 함께 REST API를 사용하세요:

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")

대신 소스에서 액세스를 취소하려면 Azure에서 스토리지 계정 액세스 키를 교체하십시오.

현재 제한 사항#

현재 Azure 기반 데이터셋은 Platform 소유의 이미지 복사본이 필요한 기능(자동 어노테이션, 군집 분석(clustering analysis), 데이터셋 복제, 변경 불가능한 버전 스냅샷(version snapshots))을 지원하지 않습니다.

Azure 기반 데이터셋이나 개별 이미지를 삭제하면 Platform의 참조만 제거되며, 사용자의 Blob은 전혀 영향을 받지 않습니다.

Google Cloud Storage 및 Amazon S3 연동 기능도 참고하세요.