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Firebase ML almacena tus conjuntos de datos de entrenamiento de AutoML de manera diferente, según el plan de precios de tu proyecto. Cuando tu proyecto está en el plan de precios Blaze, Firebase ML crea un nuevo bucket de Cloud Storage en tu proyecto para almacenar datos de AutoML Vision Edge. Cuando tu proyecto está en el plan de precios Spark, Firebase ML almacena tus datos de AutoML Vision Edge de manera interna en lugar de usar Cloud Storage de tu proyecto.
Si creas un conjunto de datos mientras estás en el plan de precios Spark y, luego, actualizas a Blaze, podrás usarlo, pero estará sujeto a las limitaciones del plan Spark (estos conjuntos de datos están etiquetados como conjuntos de datos de Spark en Firebase console). Si deseas que tu conjunto de datos aproveche las características de Blaze,
como ejemplos de entrenamiento ilimitados (facturados por el uso del almacenamiento), tendrás que
migrar el conjunto de datos de Spark a un nuevo conjunto de datos.
Para migrar un conjunto de datos, sigue estos pasos:
Abre la sección de AutoML de Firebase console. (Selecciona tu proyecto cuando se te solicite).
En el conjunto de datos que deseas migrar, haz clic en Ver para abrir la página de detalles, luego haz clic en Exportar conjunto de datos. Se descargará un archivo zip que contiene las imágenes y etiquetas de entrenamiento del conjunto de datos.
Crea un nuevo conjunto de datos subiendo el archivo zip.
(consulta Entrena tu modelo).
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-06 (UTC)"],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\nFirebase ML stores your AutoML training datasets differently, depending on\nyour project's pricing plan. When your project is on the Blaze pricing plan,\nFirebase ML creates a new Cloud Storage bucket in your project to store\nAutoML Vision Edge data. When your project is on the Spark pricing plan,\nFirebase ML stores your AutoML Vision Edge data internally instead of using\nyour project's Cloud Storage.\n| Firebase ML's AutoML Vision Edge features are deprecated. Consider using [Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/beginner/beginners-guide) to automatically train ML models, which you can either [export as TensorFlow\n| Lite models](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/export/export-edge-model) for on-device use or [deploy for cloud-based\n| inference](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/predictions/overview).\n\nIf you create a dataset while on the Spark pricing plan and later upgrade to the\nBlaze plan, your dataset will be available, but will still be subject to the\nlimitations of the Spark plan (these datasets are labeled **Spark datasets** in\nthe Firebase console). If you want your dataset to take advantage of Blaze\nfeatures, such as unlimited training examples (billed by storage use), you'll\nhave to migrate the Spark dataset to a new dataset.\n\nTo migrate a dataset:\n\n1. Open the [AutoML section](//console.firebase.google.com/project/_/ml/automl) of the\n Firebase console. (Select your project when prompted.)\n\n2. On the dataset you want to migrate, click **View** to open the details page,\n then click **Export dataset**. You will download a zip file containing the\n dataset's training images and labels.\n\n3. Create a new dataset by uploading the zip file.\n (See [Train your model](/docs/ml/train-image-labeler#train_the_model).)"]]
