Amazon S3 Entegrasyonu#

Amazon S3 entegrasyonu, S3 bucket'larını Ultralytics Platform ile bağlar. Görsellerin bucket'larında kalır — Platform bunları yerinde dizine ekler; böylece YOLO modellerini bir kopya yüklemeden görüntüleyebilir, açıklama ekleyebilir ve 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'lara 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 — bucket adlarını yazmana gerek kalmadan Platform'un bucket'larını keşfetmesini sağlar.

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'ü seç.
2. Erişim anahtarı kimliğini, gizli erişim anahtarını ve bucket bölgesini gir (örneğin us-east-1).
3. Find available buckets'a tıkla, ardından bağlanacak bucket'ları seç. İlke keşfe izin vermiyorsa, bildiğin bir bucket adını elle gir.
4. Connect öğesine 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 olmalısın. Bir bağlantı en fazla 50 bucket'ı kapsar ve keşif, anahtarın erişebildiği en fazla 300 bucket'ı listeler.

Aynı IAM kullanıcısıyla daha sonra yeniden bağlanmak, mevcut entegrasyona yeni bucket'lar ekler. Kayıtlı kimlik bilgisi, yenisi daha önce bağladığın tüm bucket'ları okumaya devam edebildiğinde değiştirilir.

S3 Bucket'ından Veri Kümesi Oluştur#

1. New Dataset öğesine tıkla ve Cloud sekmesini aç.
2. Bağlı bir bucket seç ve verilerinin bulunduğu klasöre göz at.
3. Klasörü onayla, veri kümesinin adını düzenle ve veri kümesini oluştur.

Platform klasörü bir kez listeler ve bulduklarını dizine ekler:

• Görseller — .jpg, .jpeg, .png, .webp ve .avif nesneleri, sınırlandırılmış isteklerle okunan boyutlarıyla dizine eklenir. Platform, kaynak görselin ikinci bir kopyasını saklamaz.
• Etiketler — YOLO .txt yan dosyaları ayrıştırılarak Platform açıklamalarına dönüştürülür ve standart images/ → labels/ düzenine veya aynı klasördeki eş dosyalara göre eşleştirilir.
• Üst 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 — görevi, etiket dosyalarından alınan bir örnek belirler. Böylece segmentasyon, 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 bundan sonra diğer veri kümeleri gibi çalışır: ona göz atabilir, açıklama ekleyebilir, herkese açık veya özel olarak ayarlayabilir, ekibinle paylaşabilir ve yönetilen eğitim aracılığıyla üzerinde eğitim yapabilirsin. Orijinal görseller isteğe bağlı olarak aktarılır ve dizine eklenen görseller Platform depolama kotanı tüketmez.

Başarısız İçe Aktarma İşlemleri#

İçe aktarma işlemi başarısız olursa (boş klasör, yoldaki yazım hatası veya iptal edilmiş izinler gibi), veri kümesinin sayfasında hata gösterilir. Düzenleyiciler, kayıtlı bucket ve klasörü kullanarak işlemi yeniden başlatmak için Retry import öğesine tıklayabilir veya düzeltilmiş yolu gösteren yeni bir veri kümesi oluşturabilir.

Yeniden deneme işlemi 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, sabitlenmiş görsellerin Platform'un kendi kopyaları kullanılır ve AWS kimlik bilgilerin eğitim iş yüklerine hiçbir zaman açığa çıkarılmaz.

Bağlantıyı Kes#

Bağlantıyı kesmek, AWS'deki hiçbir şeye dokunmadan kayıtlı kimlik bilgilerini siler. Bu bucket'lardan oluşturulan veri kümeleri sınıfları, etiketleri ve açıklamalarıyla çalışma alanında kalır; ancak aynı IAM kullanıcısı yeniden bağlanana kadar görseller yüklenemez, önizlenemez veya eğitimde kullanılamaz.

GET /api/integrations/buckets tarafından döndürülen entegrasyon kimliğini kullanarak REST API üzerinden işlem yap:

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 şu anda görsellerinin Platform'a ait kopyalarını gerektiren özellikler kullanılamaz: otomatik açıklama ekleme, kümeleme analizi, veri kümesini klonlama ve değiştirilemez sürüm anlık görüntüleri.

S3 destekli bir veri kümesini veya içindeki tek tek görselleri silmek, yalnızca Platform'un referanslarını kaldırır — nesnelerine hiçbir zaman dokunulmaz.

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

Sık Sorulan Sorular#