# 快速入门 - 开发者版
## 进入TensorBay
* 新用户初次注册、登陆Graviti AI Service 平台(简称 GAS 平台)，将会免费获得100GB数据存储空间的开发者社区版账号；老用户可直接登录进入自己的GAS控制台 ，开始使用TensorBay功能。您还可以邀请您的团队成员使用TensorBay进行协作，详情可查看[：](https://docs.graviti.cn/guide/tensorbay/collaboration)
{% content-ref url="/pages/-MWU98FNcG0isRpPVbLm" %}
[团队协作](/guide/tensorbay/collaboration.md)
{% endcontent-ref %}
### GAS控制台
登陆后，进入您的GAS控制台，将包含以下功能：
* **各功能模块：**包括数据托管、版本管理、数据可视化、团队协同和开发者工具。
* **数据使用概况：**包括数据集的数量，数据托管和授权存储使用的容量，以及数据使用流量。
* **切换工作空间：**右侧导航栏将展示您当前的工作空间及相关信息，您可以通过顶部栏导航栏切换当前的工作空间。
{% hint style="info" %}
个人空间和所加入的不同的团队空间中的数据以及权限互相独立，无法互通。
{% endhint %}
* **活动日志：**
* 查看TensorBay上的操作历史，包括对数据集、数据等的操作信息。
* 分享数据集权限后，可以查看到分享后其他用户对数据集的操作历史。
* 快速进入最近使用的数据集。
## 快速新建数据集
* 通过GAS主页的快速导航【新建】或顶部导航栏【我的数据集】点击进入您的TensorBay空间，选择【新建数据集】开始数据之旅。
* 进入【新建数据集】页面，填写数据集名称，选择数据集的存储配置以及可见范围，即可创建新的数据集。
* 更多关于新建数据集及存储配置的信息，详情请查看：
{% content-ref url="/pages/-MWSde6OncKl1OKYrLD\_" %}
[新建数据集](/guide/tensorbay/data/create.md)
{% endcontent-ref %}
* 【确认创建】数据集后，将自动创建Draft1，并将Draft1建在默认分支(main)上。然后进入【上传数据】，创建Segment，即可将数据上传至指定Segment中，支持本地上传和开发者工具上传两种方式。
* 点击【确定】，进入版本信息页面。填写**commit信息**和**Tag**，对当前数据创建版本。仅Commit后的数据集可用于标注、训练等数据的后续使用。
* 点击【commit】，新建数据集成功。
## 数据集版本管理
* 点击【立即前往】，或者点击您的数据集，进入数据集详情页。您可查看该数据集所有的Commit版本以及数据集的详情信息。在左侧版本列表中点击【查看所有Tags】，进入commits记录页面。
* 在Commits记录中，您可以查看所有的历史版本信息；点击版本右侧的
可以进入数据详情页看到该版本的详细数据。
* 通过版本管理，您可以便捷地对您需要的数据版本进行Commit，并详细查看所有历史Commit的数据以及数据集信息，详情请查看：
{% content-ref url="/pages/-MWTwpDTHZ1jkXGiySfi" %}
[数据版本管理](/guide/tensorbay/version.md)
{% endcontent-ref %}
## 使用TensorBay上的数据
* 通过开发者工具，包括Python SDK、CLI与Open API，读取您的在TensorBay上准备的数据集，与您的Pipeline快速集成。
{% content-ref url="/pages/-MWUBpTrcMvPUyNWXhPg" %}
[如何与Pipeline集成](/guide/tensorbay/pipeline.md)
{% endcontent-ref %}
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# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.graviti.cn/guide/tensorbay/quickstart-dev.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.