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Operações de gestão de conjuntos de dados com Ultralytics HUB-SDK

Bem-vindo à documentação de gestão do conjunto de dados do Ultralytics HUB-SDK! 👋

A gestão eficiente de conjuntos de dados é crucial no mundo da aprendizagem automática. Quer seja um cientista de dados experiente ou um principiante na área, saber como lidar com operações de conjuntos de dados pode simplificar o seu fluxo de trabalho. Esta página aborda os princípios básicos da execução de operações em conjuntos de dados usando Ultralytics HUB-SDK em Python. Os exemplos fornecidos ilustram como obter, criar, atualizar, eliminar, listar conjuntos de dados, obter um URL para acesso ao conjunto de dados e carregar conjuntos de dados.

Vamos mergulhar! 🚀

Obter um conjunto de dados por ID

Está à procura de um conjunto de dados específico? Obtenha-o rapidamente utilizando o seu ID único com o fragmento de código abaixo. Isto permitir-lhe-á aceder a informações essenciais, incluindo os seus dados.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Fetch a dataset by ID
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Replace with your actual Dataset ID
print(dataset.data)  # This prints the dataset information

Criar um conjunto de dados

Pronto para iniciar um novo projeto? Siga os passos abaixo para criar um novo conjunto de dados. Tudo o que precisa é de definir um nome amigável para o seu conjunto de dados e utilizar a função create_dataset método.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Define your dataset properties
data = {"meta": {"name": "My Dataset"}}  # Replace 'My Dataset' with your desired dataset name

# Create the dataset
dataset = client.dataset()
dataset.create_dataset(data)
print("Dataset created successfully!")

Atualizar um conjunto de dados

À medida que os projectos evoluem, os seus conjuntos de dados também devem evoluir. Se precisar de modificar os metadados do seu conjunto de dados, é tão simples como executar o seguinte código com os novos detalhes.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Obtain the dataset
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Insert the correct Dataset ID

# Update the dataset's metadata
dataset.update({"meta": {"name": "Updated Name"}})  # Modify 'Updated Name' as required
print("Dataset updated with new information.")

Eliminar um conjunto de dados

Se alguma vez precisar de remover um conjunto de dados, seja para organizar o seu espaço de trabalho ou porque já não é necessário, pode eliminá-lo permanentemente invocando a função delete como mostrado aqui.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Select the dataset by its ID
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Ensure the Dataset ID is specified

# Delete the dataset
dataset.delete()
print("Dataset has been deleted.")

Listar conjuntos de dados

Para navegar pelos seus conjuntos de dados ou encontrar o que precisa, pode listar todos os seus conjuntos de dados com paginação. É útil quando se lida com um grande número de conjuntos de dados.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Retrieve the first page of datasets
dataset = client.dataset_list(page_size=10)
print("Current dataset:", dataset.results)  # Show the datasets on the current page

# Move to the next page and show results
dataset.next()
print("Next page result:", dataset.results)

# Go back to the previous page
dataset.previous()
print("Previous page result:", dataset.results)

Obter URL do armazenamento

Esta prática função obtém um URL para acesso ao armazenamento de conjuntos de dados, facilitando a transferência de ficheiros de conjuntos de dados ou artefactos armazenados remotamente.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Define the dataset ID for which you want a download link
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Don't forget to replace Dataset ID with the actual dataset ID

# Retrieve the URL for downloading dataset contents
url = dataset.get_download_link()
print("Download URL:", url)

Carregar conjunto de dados

O carregamento do seu conjunto de dados é um processo simples. Defina o ID do seu conjunto de dados e o caminho do ficheiro que pretende carregar e, em seguida, utilize a função upload_dataset como indicado a seguir.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Select the dataset
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Substitute with the real dataset ID

# Upload the dataset file
dataset.upload_dataset(file="<Dataset File>")  # Make sure to specify the correct file path
print("Dataset has been uploaded.")

Lembre-se, quando estiver a trabalhar com conjuntos de dados, é sempre uma boa prática verificar cada passo do processo. Verifique novamente as IDs do conjunto de dados e os caminhos dos ficheiros para garantir que tudo corre bem.

Caso encontre algum problema ou tenha alguma dúvida, a nossa simpática equipa de apoio está aqui para o ajudar a ultrapassar quaisquer desafios. 🤝

Boa manipulação de dados, e que os vossos modelos sejam precisos e perspicazes! 🌟

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