O Firebase ML armazena seus conjuntos de dados de treinamento do AutoML de maneira diferente, dependendo do plano de preços do seu projeto. Quando seu projeto está no plano de preços Blaze, o Firebase ML cria um novo bucket do Cloud Storage em seu projeto para armazenar dados do AutoML Vision Edge. Quando seu projeto está no plano de preços Spark, o Firebase ML armazena seus dados do AutoML Vision Edge internamente em vez de usar o Cloud Storage do seu projeto.
Se você criar um conjunto de dados enquanto estiver no plano de preços Spark e depois atualizar para o plano Blaze, seu conjunto de dados estará disponível, mas ainda estará sujeito às limitações do plano Spark (esses conjuntos de dados são rotulados como conjuntos de dados Spark no console do Firebase). Se quiser que seu conjunto de dados aproveite os recursos do Blaze, como exemplos de treinamento ilimitados (cobrados pelo uso do armazenamento), você terá que migrar o conjunto de dados do Spark para um novo conjunto de dados.
Para migrar um conjunto de dados:
Abra a seção AutoML do console do Firebase. (Selecione seu projeto quando solicitado.)
No conjunto de dados que você deseja migrar, clique em Exibir para abrir a página de detalhes e clique em Exportar conjunto de dados . Você fará download de um arquivo zip contendo as imagens e rótulos de treinamento do conjunto de dados.
Crie um novo conjunto de dados fazendo upload do arquivo zip. (Consulte Treine seu modelo .)