プロジェクトの料金プランに応じて、Firebase ML が AutoML トレーニング データセットを保存する方法が異なります。プロジェクトが Blaze 料金プランの場合、Firebase ML はプロジェクトに新しい Cloud Storage バケットを作成し、AutoML Vision Edge データに保存します。プロジェクトが Spark 料金プランの場合、AutoML Vision Edge データはプロジェクトの Cloud Storage ではなく、Firebase ML の内部に保存されます。
Spark 料金プランでデータセットを作成し、後で Blaze プランにアップグレードすると、データセットは使用可能ですが、Spark プランの制限が引き続き適用されます（これらのデータセットには Firebase コンソールで Spark データセットというラベルが付きます）。無制限のトレーニング サンプル数（使用したストレージに応じて課金されます）など、Blaze の機能を利用する場合は、Spark データセットを新しいデータセットに移行する必要があります。
データセットを移行するには:
Firebase コンソールの AutoML セクションを開きます（指示に従ってプロジェクトを選択します）。
移行するデータセットで、[表示] をクリックして詳細ページを開き、[データセットをエクスポート] をクリックします。データセットのトレーニング画像とラベルを含む zip ファイルをダウンロードします。
zip ファイルをアップロードして、新しいデータセットを作成します（モデルをトレーニングするをご覧ください）。