Firebase ML আপনার AutoML প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলি আপনার প্রকল্পের মূল্য পরিকল্পনার উপর নির্ভর করে ভিন্নভাবে সংরক্ষণ করে। যখন আপনার প্রকল্পটি Blaze মূল্য পরিকল্পনায় থাকে, তখন Firebase ML আপনার প্রকল্পে AutoML Vision Edge ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি নতুন Cloud Storage বাকেট তৈরি করে। যখন আপনার প্রকল্পটি Spark মূল্য পরিকল্পনায় থাকে, তখন Firebase ML আপনার প্রকল্পের Cloud Storage ব্যবহার করার পরিবর্তে আপনার AutoML Vision Edge ডেটা অভ্যন্তরীণভাবে সংরক্ষণ করে।
যদি আপনি স্পার্ক প্রাইসিং প্ল্যানে থাকাকালীন একটি ডেটাসেট তৈরি করেন এবং পরে ব্লেজ প্ল্যানে আপগ্রেড করেন, তাহলে আপনার ডেটাসেটটি উপলব্ধ থাকবে, তবে স্পার্ক প্ল্যানের সীমাবদ্ধতাগুলি এখনও সাপেক্ষে থাকবে (এই ডেটাসেটগুলিকে Firebase কনসোলে স্পার্ক ডেটাসেট লেবেল করা হয়)। যদি আপনি চান যে আপনার ডেটাসেটটি ব্লেজ বৈশিষ্ট্যগুলির সুবিধা গ্রহণ করুক, যেমন সীমাহীন প্রশিক্ষণ উদাহরণ (স্টোরেজ ব্যবহারের মাধ্যমে বিল করা), তাহলে আপনাকে স্পার্ক ডেটাসেটটি একটি নতুন ডেটাসেটে স্থানান্তর করতে হবে।
একটি ডেটাসেট স্থানান্তর করতে:
Firebase কনসোলের AutoML বিভাগটি খুলুন। (প্রম্পট করলে আপনার প্রকল্পটি নির্বাচন করুন।)
আপনি যে ডেটাসেটটি স্থানান্তর করতে চান, সেখানে "View" এ ক্লিক করে বিস্তারিত পৃষ্ঠাটি খুলুন, তারপর "Export dataset" এ ক্লিক করুন। আপনি ডেটাসেটের প্রশিক্ষণ চিত্র এবং লেবেল সম্বলিত একটি জিপ ফাইল ডাউনলোড করবেন।
জিপ ফাইলটি আপলোড করে একটি নতুন ডেটাসেট তৈরি করুন। ( আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন দেখুন।)