Azure Blob Storage Entegrasyonu#

Azure Blob Storage entegrasyonu, depolama hesabındaki kapsayıcıları Ultralytics Platform ile bağlar. Görüntülerin kendi kapsayıcılarında kalır; Platform görüntüleri yerinde dizine ekler, böylece kopya yüklemeden YOLO modellerine göz atabilir, açıklama ekleyebilir ve modelleri eğitebilirsin.

Bağlantı dizesi edin#

Platform depolama alanından yalnızca okuma yapar; blob'larına hiçbir zaman yazmaz, onları değiştirmez veya silmez. Mevcut entegrasyon, Platform yalnızca listeleme ve okuma işlemleri yapsa da hesap genelinde ayrıcalıklar veren bir hesap erişim anahtarı bağlantı dizesi gerektirir:

1. Azure portalında depolama hesabını aç.
2. Security + networking > Access keys bölümüne git.
3. Bir connection string kopyala.

Dize, protokol olarak AccountName, AccountKey ve HTTPS içermelidir; Azure sana Access keys bölümünde bu biçimi verir. AccountKey yerine SharedAccessSignature içeren SAS belirteçli bağlantı dizeleri kabul edilmez.

Platform'a bağlan#

1. Settings > Integrations bölümüne git ve entegrasyon listesinden Azure Blob Storage'ı seç.
2. Bağlantı dizesini yapıştır.
3. Find available containers'a tıkla, ardından bağlamak istediğin kapsayıcıları seç. Kapsayıcı adını elle de girebilirsin.
4. Connect'e tıkla. Platform, herhangi bir şeyi kaydetmeden önce seçilen her kapsayıcıyı listeleyebildiğini ve okuyabildiğini doğrular.

Bulut depolama alanına bağlanmak için çalışma alanı yöneticisi veya sahibi rolüne sahip olmalısın. Tek bir bağlantı en fazla 50 kapsayıcı içerebilir; keşif sırasında depolama hesabındaki en fazla 300 kapsayıcı listelenir.

Aynı depolama hesabını daha sonra yeniden bağlamak, mevcut entegrasyona yeni kapsayıcılar ekler. Kaydedilmiş kimlik bilgisi, yenisi bağladığın tüm kapsayıcıları okuyabildiği sürece değiştirilmez.

Blob Kapsayıcısından Veri Kümesi Oluştur#

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

Platform klasörü bir kez listeler ve bulduklarını dizine ekler:

• Görüntüler — .jpg, .jpeg, .png, .webp ve .avif blob'ları, boyutları sınırlandırılmış isteklerle okunarak dizine eklenir. Platform, kaynak görüntünün 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.
• Bölmeler — Blob yolundaki train, val ve test klasör adları, bölmeleri 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 başarısız olursa (klasör boşsa, yolda yazım hatası varsa veya izinler iptal edilmişse) veri kümesi hatayı kendi sayfasında gösterir. Düzenleyiciler, Retry import'a tıklayarak kayıtlı kapsayıcı ve klasörle yeniden deneyebilir veya düzeltilmiş yolu gösteren yeni bir veri kümesi oluşturabilir.

Yeniden deneme, kaldığı yerden devam etmek yerine klasörü yeniden listeler: ilk denemeden sonra eklenen blob'lar içe alınır, artık klasörde olmayan blob'lar ise veri kümesinden çıkarılır.

Eğitim#

Yönetilen eğitim, normal eğitim akışıyla çalışır. Eğitim, çalıştırma süresince sabitlenmiş görüntülerin Platform'a ait kopyalarını kullanır ve Azure kimlik bilgilerin eğitim iş yüklerine hiçbir zaman açığa çıkmaz.

Bağlantıyı Kes#

Bağlantıyı kesmek, Azure'daki hiçbir şeye dokunmadan kayıtlı bağlantı dizesini siler. Bu kapsayıcılardan oluşturulan veri kümeleri sınıfları, etiketleri ve açıklamalarıyla çalışma alanında kalır; ancak aynı depolama hesabı yeniden bağlanana kadar görüntüleri 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 kaynaktaki erişimi iptal etmek için Azure'da depolama hesabının erişim anahtarlarını döndür.

Mevcut Sınırlamalar#

Azure destekli veri kümelerinde şu anda görüntülerinin Platform'a ait kopyalarını gerektiren özellikler kullanılamaz: otomatik açıklama ekleme, kümeleme analizi, veri kümesi klonlama ve değiştirilemez sürüm anlık görüntüleri.

Azure destekli bir veri kümesini veya bu veri kümesindeki tek tek görüntüleri silmek, yalnızca Platform'un referanslarını kaldırır; blob'larına hiçbir zaman dokunulmaz.

Ayrıca Google Cloud Storage ve Amazon S3 entegrasyonlarına da göz at.

Sık Sorulan Sorular#