Integração com Amazon S3#

A integração com o Amazon S3 conecta seus buckets do S3 à Ultralytics Platform. Suas imagens permanecem nos seus buckets — a Platform as indexa no local, para que você possa navegar, anotar e treinar modelos YOLO sem enviar uma cópia.

Criar um usuário IAM somente leitura#

A Platform apenas lê seu armazenamento — ela nunca grava, modifica ou exclui seus objetos. Use um usuário IAM dedicado com acesso somente para listar e ler — nunca use credenciais root:

1. No console da AWS, acesse IAM > Users e crie um usuário sem acesso ao console.

2. Anexe uma política que conceda apenas acesso para listar e ler os buckets que você deseja conectar:

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           { "Effect": "Allow", "Action": "s3:ListAllMyBuckets", "Resource": "*" },
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": ["s3:ListBucket", "s3:GetObject"],
               "Resource": ["arn:aws:s3:::my-bucket", "arn:aws:s3:::my-bucket/*"]
           }
       ]
   }

   s3:ListAllMyBuckets é opcional — ele permite que a Platform descubra seus buckets, para que você não precise digitar os nomes.

3. Abra a aba Security credentials do usuário, crie uma access key e copie o ID da chave de acesso e a chave de acesso secreta.

Ligar à Platform#

1. Acesse Settings > Integrations e selecione Amazon S3 na lista de integrações.
2. Insira o ID da chave de acesso, a chave de acesso secreta e a região do bucket (por exemplo, us-east-1).
3. Clique em Find available buckets e selecione os buckets a conectar. Se a política não permitir a descoberta, insira manualmente o nome de um bucket conhecido.
4. Clica em Connect. A Platform verifica se consegue listar e ler cada bucket selecionado antes de guardar qualquer informação.

Você precisa da função de administrador ou proprietário do espaço de trabalho para conectar o armazenamento em nuvem. Uma conexão comporta até 50 buckets, e a descoberta lista até 300 dos buckets que a chave pode acessar.

Conectar o mesmo usuário IAM novamente mais tarde adiciona novos buckets à integração existente. Uma credencial salva só é substituída quando a credencial substituta ainda consegue ler todos os buckets que você já conectou.

Criar um conjunto de dados a partir de um bucket S3#

1. Clica em New Dataset e abre o separador Cloud.
2. Seleciona um bucket ligado e navega até à pasta que contém os teus dados.
3. Confirma a pasta, ajusta o nome do dataset e cria o dataset.

A Platform lista a pasta uma vez e indexa o que encontra:

• Imagens — os objetos .jpg, .jpeg, .png, .webp e .avif são indexados com dimensões lidas através de pedidos limitados. A Platform não guarda uma segunda cópia da imagem de origem.
• Etiquetas — os ficheiros associados .txt do YOLO são analisados em anotações da Platform, correspondidos pelo esquema padrão images/ → labels/ ou como elementos irmãos na mesma pasta.
• Metadados — um ficheiro YAML fornece os nomes das classes e a estrutura dos pontos-chave de pose, exatamente como num carregamento de arquivo. Dá-se preferência a data.yaml e data.yml quando a pasta contém vários ficheiros.
• Tarefa — uma amostra dos ficheiros de etiquetas determina a tarefa, pelo que as pastas de segmentação, pose e OBB são reconhecidas pela estrutura das respetivas etiquetas, e não pela tarefa escolhida na caixa de diálogo.
• Divisões — os nomes de pastas train, val e test na chave do objeto atribuem as divisões automaticamente.

O dataset passa então a comportar-se como qualquer outro: explora-o e anota-o, define-o como público ou privado, partilha-o com a tua equipa e treina com ele através do treino gerido. Os originais são transmitidos conforme necessário, e as imagens indexadas não consomem a tua quota de armazenamento da Platform.

Importações falhadas#

Se uma importação falhar — devido a uma pasta vazia, a um erro no caminho ou a permissões revogadas — o dataset apresenta o erro na sua página. Os editores podem clicar em Retry import para a reiniciar com o bucket e a pasta guardados, ou criar um novo dataset que aponte para o caminho corrigido.

Uma nova tentativa volta a listar a pasta em vez de retomar a operação: os objetos adicionados desde a primeira tentativa são incluídos, e os objetos que já não existem são removidos do dataset.

Treino#

O treinamento gerenciado funciona por meio do fluxo normal de treinamento. O treinamento usa cópias próprias da Platform das imagens associadas durante a execução, e suas credenciais da AWS nunca são expostas às cargas de trabalho de treinamento.

Desligar uma ligação#

A desconexão exclui as credenciais armazenadas sem alterar nada na AWS. Os conjuntos de dados criados a partir desses buckets permanecem no seu espaço de trabalho com suas classes, rótulos e anotações, mas suas imagens não podem ser carregadas, visualizadas ou usadas em treinamentos até que o mesmo usuário IAM seja conectado novamente.

Utiliza a REST API com o ID da integração devolvido por GET /api/integrations/buckets:

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")

Para revogar o acesso diretamente na origem, desative ou exclua a chave de acesso no AWS IAM.

Limitações atuais#

Os conjuntos de dados vinculados ao S3 atualmente não incluem recursos que exigem cópias das imagens pertencentes à Platform: anotação automática, análise de agrupamento, clonagem de conjuntos de dados e instantâneos de versão imutáveis.

Excluir um conjunto de dados vinculado ao S3, ou imagens individuais dele, remove apenas as referências da Platform — seus objetos nunca são alterados.

Consulte também as integrações com Google Cloud Storage e Azure Blob Storage.

Perguntas frequentes#