Amazon S3 Entegrasyonu#

Amazon S3 entegrasyonu, S3 bucket'larını Ultralytics Platform hizmetine bağlar. Görüntülerin bucket'larında kalır; Platform görüntüleri bulundukları yerde dizine ekler, böylece kopya yüklemeden göz atabilir, açıklama ekleyebilir ve YOLO modelleri eğitebilirsin.

Salt Okunur IAM Kullanıcısı Oluştur#

Platform depolama alanından yalnızca okuma yapar; nesnelerine hiçbir zaman yazmaz, onları değiştirmez veya silmez. Yalnızca listeleme ve okuma erişimi olan özel bir IAM kullanıcısı kullan; root kimlik bilgilerini asla kullanma:

1. AWS konsolunda IAM > Users bölümüne git ve konsol erişimi olmayan bir kullanıcı oluştur.

2. Bağlamak istediğin bucket'lar için yalnızca listeleme ve okuma erişimi veren bir ilke ekle:

   {
       "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 isteğe bağlıdır; Platform'un bucket'larını bulmasını sağlar, böylece bucket adlarını yazman gerekmez.

3. Kullanıcının Security credentials sekmesini aç, bir access key oluştur ve erişim anahtarı kimliğiyle gizli erişim anahtarını kopyala.

Platform'a Bağlan#

1. Settings > Integrations bölümüne git ve entegrasyon listesinden Amazon S3 seçeneğini belirle.
2. Erişim anahtarı kimliğini, gizli erişim anahtarını ve bucket bölgesini gir (örneğin us-east-1).
3. Find available buckets seçeneğine tıkla ve bağlanacak bucket'ları seç. İlke keşfetmeye izin vermiyorsa bilinen bir bucket adını elle gir.
4. Connect'e tıkla. Platform herhangi bir şeyi kaydetmeden önce seçilen her bucket'ı listeleyip okuyabildiğini doğrular.

Bulut depolama alanını bağlamak için çalışma alanı yöneticisi veya sahibi rolüne sahip olman gerekir. Tek seferde en fazla 50 bucket ekleyebilirsin; keşif, anahtarın görebildiği bucket'lardan en fazla 300'ünü listeler.

Aynı IAM kullanıcısını daha sonra yeniden bağlamak, mevcut entegrasyona yeni bucket'lar ekler. Kayıtlı kimlik bilgisi yalnızca yenisi, daha önce bağladığın tüm bucket'ları okuyabildiğinde değiştirilir. Herhangi bir bucket okunamazsa hata, aynı IAM kullanıcısıyla daha önce bağlananlar dahil, bucket'ın adını belirtir.

S3 Bucket'ından Veri Kümesi Oluştur#

1. New Dataset'e tıkla ve Cloud sekmesini aç.
2. Bağlı bir bucket seç ve verilerinin bulunduğu klasöre git.
3. Klasörü onayla, veri kümesi adını düzenle ve veri kümesini oluştur.

Platform klasörü bir kez listeler ve bulduklarını dizine ekler:

• Görüntüler — .jpg, .jpeg, .png, .webp ve .avif nesneleri, boyutları sınırlandırılmış isteklerle okunarak dizine eklenir. Platform, kaynak görüntünün ikinci bir kopyasını saklamaz.
• Etiketler — YOLO .txt yan dosyaları ayrıştırılarak Platform anotasyonlarına dönüştürülür ve standart images/ → labels/ düzenine veya aynı klasördeki eş dosyalara göre eşleştirilir.
• Meta veriler — bir YAML dosyası, tıpkı bir arşiv yüklemesinde olduğu gibi sınıf adlarını ve poz anahtar noktası şeklini sağlar. Klasörde birden fazla dosya varsa data.yaml ve data.yml tercih edilir.
• Görev — etikete dayalı örneklem görev türünü belirler; bu nedenle segment, poz ve OBB klasörleri iletişim kutusunda seçtiğin göreve göre değil, etiketlerinin biçimine göre tanınır.
• Bölümler — Nesne anahtarındaki train, val ve test klasör adları, bölümleri otomatik olarak atar.

Veri kümesi de diğerleri gibi çalışır: veri kümesine göz atabilir, veri kümesini etiketleyebilir, herkese açık veya özel olarak ayarlayabilir, ekibinle paylaşabilir ve yönetilen eğitim aracılığıyla veri kümesi üzerinde eğitim yapabilirsin. Orijinaller talep üzerine akışla aktarılır ve dizine eklenen görüntüler Platform'daki depolama kotanı tüketmez.

Başarısız İçe Aktarmalar#

İçe aktarma işlemi başarısız olursa (klasörün boş olması, yolda yazım hatası veya izinlerin iptal edilmesi gibi), hata veri kümesinin sayfasında gösterilir. Düzenleyiciler, kayıtlı bucket ve klasörle işlemi yeniden başlatmak için Retry import seçeneğine tıklayabilir veya düzeltilmiş yolu gösteren yeni bir veri kümesi oluşturabilir.

Yeniden deneme, kaldığı yerden devam etmek yerine klasörü yeniden listeler: ilk denemeden sonra eklenen nesneler alınır, artık orada olmayan nesneler ise veri kümesinden çıkarılır.

Eğitim#

Yönetilen eğitim, normal eğitim akışı üzerinden çalışır. Eğitim boyunca Platform'un sabitlenmiş görüntülerin kendi kopyaları kullanılır ve AWS kimlik bilgilerin eğitim iş yüklerine hiçbir zaman açığa çıkmaz.

Bağlantıyı Kes#

Bağlantıyı kesmek, AWS'deki hiçbir şeye dokunmadan kayıtlı kimlik bilgilerini siler. Bu bucket'lardan oluşturulan veri kümeleri sınıfları, etiketleri ve açıklamalarıyla birlikte çalışma alanında kalır ancak aynı IAM kullanıcısı yeniden bağlanana kadar görüntüleri yüklenemez, önizlenemez veya eğitimde kullanılamaz. Bağlantı kesikken veri kümelerini yeniden adlandırabilir, etiketlerini düzenleyebilir veya silebilirsin.

Bağlantıyı kesmek için Settings > Integrations bölümüne git, Amazon S3 seçeneğini belirle, kimlik bilgisinin yanındaki Disconnect seçeneğine tıkla ve işlemi onayla. Bu veri kümelerinden birini açtığında ayarlara geri dönen bir bağlantıyla birlikte Amazon S3 Disconnected mesajı gösterilir; yeniden bağlandığında veri kümesi otomatik olarak kullanılabilir hâle gelir.

REST API üzerinden de bağlantıyı kesebilirsin; bunun için GET /api/integrations/buckets tarafından döndürülen entegrasyon kimliğini kullan:

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")

Bunun yerine erişimi kaynağında iptal etmek için AWS IAM'de erişim anahtarını devre dışı bırak veya sil.

Mevcut Sınırlamalar#

S3 destekli veri kümelerinde, görüntülerinin Platform tarafından yönetilen kopyalarını gerektiren özellikler şu anda kullanılamaz: otomatik açıklama, kümeleme analizi, veri kümesini klonlama ve değişmez sürüm anlık görüntüleri.

S3 destekli bir veri kümesini veya içindeki görüntüleri silmek yalnızca Platform'un referanslarını kaldırır; nesnelerine hiçbir zaman dokunulmaz.

Google Cloud Storage ve Azure Blob Storage entegrasyonlarına da göz at.

Sık Sorulan Sorular#