Firebase ML archivia i set di dati di addestramento AutoML in modo diverso, a seconda del piano tariffario del tuo progetto. Quando il tuo progetto è incluso nel piano tariffario Blaze, Firebase ML crea un nuovo bucket Cloud Storage nel tuo progetto per archiviare i dati AutoML Vision Edge. Quando il tuo progetto è incluso nel piano tariffario Spark, Firebase ML archivia internamente i dati AutoML Vision Edge invece di utilizzare il Cloud Storage del tuo progetto.
Se crei un set di dati mentre utilizzi il piano tariffario Spark e successivamente esegui l'aggiornamento al piano Blaze, il tuo set di dati sarà disponibile, ma sarà comunque soggetto alle limitazioni del piano Spark (questi set di dati sono etichettati set di dati Spark nella console Firebase). Se desideri che il tuo set di dati tragga vantaggio dalle funzionalità di Blaze, come esempi di formazione illimitati (fatturati in base all'utilizzo dello spazio di archiviazione), dovrai migrare il set di dati Spark in un nuovo set di dati.
Per migrare un set di dati:
Apri la sezione AutoML della console Firebase. (Seleziona il tuo progetto quando richiesto.)
Nel set di dati di cui desideri eseguire la migrazione, fai clic su Visualizza per aprire la pagina dei dettagli, quindi fai clic su Esporta set di dati . Scaricherai un file zip contenente le immagini e le etichette di addestramento del set di dati.
Crea un nuovo set di dati caricando il file zip. (Vedi Addestrare il modello .)