Firebase ML archivia i set di dati di addestramento AutoML in modo diverso, a seconda del piano tariffario del progetto. Quando il tuo progetto utilizza il piano tariffario Blaze, Firebase ML crea un nuovo bucket Cloud Storage nel tuo progetto per archiviare i dati di AutoML Vision Edge. Quando il tuo progetto utilizza il piano tariffario Spark, Firebase ML archivia internamente i dati di AutoML Vision Edge anziché utilizzare Cloud Storage del progetto.
Se crei un set di dati con il piano tariffario Spark ed esegui l'upgrade al piano Blaze, il set di dati sarà disponibile, ma sarà comunque soggetto alle limitazioni del piano Spark (questi set di dati sono etichettati come set di dati Spark nella console Firebase). Se vuoi che il tuo set di dati sfrutti le funzionalità di Blaze, come esempi di addestramento illimitati (fatturati in base all'utilizzo dello spazio di archiviazione), dovrai eseguire la migrazione del set di dati Spark a un nuovo set di dati.
Per eseguire la migrazione di un set di dati:
Apri la sezione AutoML della console Firebase. Se richiesto, seleziona il tuo progetto.
Nel set di dati di cui vuoi eseguire la migrazione, fai clic su Visualizza per aprire la pagina dei dettagli, quindi fai clic su Esporta set di dati. Verrà scaricato un file ZIP contenente le immagini di addestramento e le etichette del set di dati.
Crea un nuovo set di dati caricando il file zip. (vedi Addestrare il modello).