Firebase ML 以不同的方式儲存您的 AutoML 訓練資料集，具體取決於您專案的定價方案。當您的專案採用 Blaze 定價方案時，Firebase ML 在您的專案中建立一個新的 Cloud Storage 儲存桶來儲存 AutoML Vision Edge 資料。當您的專案採用 Spark 定價方案時，Firebase ML 會在內部儲存您的 AutoML Vision Edge 數據，而不是使用專案的 Cloud Storage。
如果您在使用 Spark 定價計劃時建立資料集並隨後升級至 Blaze 計劃，則您的資料集將可用，但仍會受到 Spark 計劃的限制（這些資料集在 Firebase 控制台中標記為Spark 資料集）。如果您希望資料集利用 Blaze 功能，例如無限的訓練範例（按儲存使用情況計費），則必須將 Spark 資料集遷移到新資料集。
遷移資料集：
開啟 Firebase 控制台的AutoML 部分。 （出現提示時選擇您的項目。）
在要遷移的資料集上，按一下「檢視」開啟詳細資料頁面，然後按一下「匯出資料集」 。您將下載一個包含資料集的訓練圖像和標籤的 zip 檔案。
透過上傳 zip 檔案建立新資料集。 （請參閱訓練您的模型。）