Firebase ML, आपके प्रोजेक्ट के प्राइसिंग प्लान के आधार पर, AutoML ट्रेनिंग डेटासेट को अलग-अलग तरीके से सेव करता है. अगर आपका प्रोजेक्ट ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान पर है, तो Firebase ML आपके प्रोजेक्ट में एक नया Cloud Storage बकेट बनाता है. इसमें AutoML Vision Edge का डेटा सेव किया जाता है. जब आपका प्रोजेक्ट Spark के प्राइसिंग प्लान पर होता है, तब Firebase ML आपके AutoML विज़न Edge डेटा को आपके प्रोजेक्ट के Cloud Storage का इस्तेमाल करने के बजाय, इंटरनल तौर पर सेव करता है.
अगर आपने Spark के प्राइसिंग प्लान में डेटासेट बनाया है और बाद में Blaze प्लान पर अपग्रेड किया है, तो आपका डेटासेट उपलब्ध रहेगा. हालांकि, इस पर Spark प्लान की सीमाएं लागू होंगी. इन डेटासेट को Firebase कंसोल में Spark डेटासेट के तौर पर लेबल किया जाता है. अगर आपको अपने डेटासेट में Blaze की सुविधाओं का इस्तेमाल करना है, जैसे कि ट्रेनिंग के लिए असीमित उदाहरण (स्टोरेज के इस्तेमाल के हिसाब से बिल किया जाता है), तो आपको Spark डेटासेट को नए डेटासेट में माइग्रेट करना होगा.
डेटासेट माइग्रेट करने के लिए:
Firebase कंसोल का AutoML सेक्शन खोलें. (जब कहा जाए, तब अपना प्रोजेक्ट चुनें.)
जिस डेटासेट को माइग्रेट करना है उस पर, देखें पर क्लिक करके जानकारी वाला पेज खोलें. इसके बाद, डेटासेट एक्सपोर्ट करें पर क्लिक करें. आपको एक ज़िप फ़ाइल डाउनलोड करनी होगी. इसमें डेटासेट की ट्रेनिंग इमेज और लेबल शामिल होंगे.
ज़िप फ़ाइल अपलोड करके, एक नया डेटासेट बनाएं. (अपने मॉडल को ट्रेन करना लेख पढ़ें.)