Firebase ML stocke vos ensembles de données d'entraînement AutoML différemment, en fonction du plan tarifaire de votre projet. Lorsque votre projet bénéficie du plan tarifaire Blaze, Firebase ML crée un nouveau bucket Cloud Storage dans votre projet pour stocker les données AutoML Vision Edge. Lorsque votre projet bénéficie du plan tarifaire Spark, Firebase ML stocke vos données AutoML Vision Edge en interne au lieu d'utiliser le stockage cloud de votre projet.
Si vous créez un ensemble de données alors que vous bénéficiez du plan tarifaire Spark et que vous effectuez une mise à niveau ultérieure vers le plan Blaze, votre ensemble de données sera disponible, mais sera toujours soumis aux limitations du plan Spark (ces ensembles de données sont étiquetés Ensembles de données Spark dans la console Firebase). Si vous souhaitez que votre ensemble de données profite des fonctionnalités de Blaze, telles que des exemples de formation illimités (facturés en fonction de l'utilisation du stockage), vous devrez migrer l'ensemble de données Spark vers un nouvel ensemble de données.
Pour migrer un ensemble de données :
Ouvrez la section AutoML de la console Firebase. (Sélectionnez votre projet lorsque vous y êtes invité.)
Sur l'ensemble de données que vous souhaitez migrer, cliquez sur Afficher pour ouvrir la page de détails, puis cliquez sur Exporter l'ensemble de données . Vous téléchargerez un fichier zip contenant les images et les étiquettes d’entraînement de l’ensemble de données.
Créez un nouvel ensemble de données en téléchargeant le fichier zip. (Voir Entraîner votre modèle .)