Google Cloud Storage Entegrasyonu#

Google Cloud Storage entegrasyonu, GCS bucket'larını Ultralytics Platform hesabına bağlar. Görsellerin bucket'larında kalır; Platform onları bulundukları yerde dizine ekler. Böylece bir kopya yüklemeden YOLO modellerine göz atabilir, açıklama ekleyebilir ve modelleri eğitebilirsin.

Salt Okunur Hizmet Hesabı Oluştur#

Platform, depolama alanından yalnızca veri okur; nesnelerine hiçbir zaman yazmaz, onları değiştirmez veya silmez. Yalnızca okuma erişimi olan özel bir hizmet hesabı oluştur:

1. Google Cloud konsolunda IAM & Admin > Service Accounts bölümüne git ve bir hizmet hesabı oluştur.
2. Bağlamak istediğin bucket'lara Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer) rolünü ver.
3. Hizmet hesabını aç, Keys > Add key > Create new key öğesini seç, JSON biçimini belirle ve anahtar dosyasını indir.

Platform'a bağlan#

1. Settings > Integrations bölümüne git ve entegrasyon listesinden Google Cloud Storage öğesini seç.
2. Hizmet hesabının JSON anahtarının içeriğini yapıştır.
3. Find available buckets öğesine tıkla, ardından bağlamak istediğin bucket'ları seç. Hizmet hesabı bucket'ları listeleyemiyorsa, 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 alanına bağlanmak için çalışma alanı yöneticisi veya sahibi rolüne sahip olman gerekir. Bir bağlantı en fazla 50 bucket içerir ve keşif, hizmet hesabının görebildiği bucket'lardan en fazla 300 tanesini listeler.

Tarayıcın yapıştırılan anahtar dosyasını okur ve yalnızca Platform'un ihtiyaç duyduğu şu üç alanı gönderir: client_email, private_key, ve project_id. JSON'ın geri kalanı sayfadan ayrılmaz.

Aynı hizmet hesabını daha sonra yeniden bağlamak, mevcut entegrasyona yeni bucket'lar ekler. Kayıtlı bir kimlik bilgisi, yalnızca yenisi daha önce bağladığın tüm bucket'ları okuyabildiğinde değiştirilir.

GCS 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.
• Bölmeler — nesne 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 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 Platform, sabitlenmiş görsellerin kendi kopyalarını kullanır ve Google Cloud kimlik bilgilerin eğitim iş yüklerine hiçbir zaman açığa çıkmaz.

Bağlantıyı Kes#

Bağlantıyı kesmek, Google Cloud'daki hiçbir şeye dokunmadan kayıtlı kimlik bilgilerini siler. Bu bucket'lardan oluşturulan veri kümeleri sınıfları, etiketleri ve açıklamalarıyla çalışma alanında kalır ancak aynı hizmet hesabı 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")

Erişimi doğrudan kaynağında iptal etmek için Google Cloud'da hizmet hesabı anahtarını sil.

Mevcut Sınırlamalar#

GCS destekli veri kümelerinde, görsellerinin Platform'a ait kopyalarını gerektiren özellikler şu anda kullanılamaz: otomatik açıklama ekleme, kümeleme analizi, veri kümesini kopyalama ve değişmez sürüm anlık görüntüleri.

GCS destekli bir veri kümesini veya içindeki tek tek görselleri silmek yalnızca Platform'un başvurularını kaldırır; nesnelerine hiçbir zaman dokunulmaz.

Amazon S3 ve Azure Blob Storage entegrasyonlarına da göz at.

Sık Sorulan Sorular#