Firebase ML speichert Ihre AutoML-Trainings-Datasets je nach das Preismodell Ihres Projekts. Wenn für Ihr Projekt das Blaze-Preismodell gilt, Firebase ML erstellt einen neuen Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt zum Speichern AutoML Vision Edge-Daten. Wenn Sie für Ihr Projekt das Spark-Preismodell nutzen, Firebase ML speichert Ihre AutoML Vision Edge-Daten intern, anstatt sie zu verwenden die Cloud Storage Ihres Projekts.
Wenn Sie ein Dataset erstellen, während Sie das Spark-Preismodell nutzen, und später ein Upgrade auf das Blaze-Tarifs verfügbar ist, ist Ihr Dataset verfügbar, unterliegt aber weiterhin den Einschränkungen des Spark-Plans (diese Datasets tragen die Bezeichnung Spark-Datasets in Firebase-Konsole). Wenn Sie die Blaze-Funktionen für Ihr Dataset nutzen möchten, z. B. unbegrenzte Trainingsbeispiele (berechnet nach Speichernutzung), müssen Sie das Spark-Dataset in ein neues Dataset migrieren.
So migrieren Sie einen Datensatz:
Öffnen Sie den Bereich AutoML derFirebase Console. (Wählen Sie Ihr Projekt aus, wenn Sie dazu aufgefordert werden.)
Klicken Sie für das zu migrierende Dataset auf Ansicht, um die Detailseite zu öffnen. Klicken Sie dann auf Dataset exportieren. Sie laden eine ZIP-Datei mit den Trainingsbildern und Labels des Datasets herunter.
Erstellen Sie ein neues Dataset, indem Sie die ZIP-Datei hochladen. (Siehe Modell trainieren.)