Firebase ML आपके प्रोजेक्ट के शुल्क प्लान के आधार पर, AutoML के ट्रेनिंग डेटासेट को अलग-अलग तरीके से सेव करता है. जब आपका प्रोजेक्ट, Blaze की कीमत वाले प्लान पर होता है, तो AutoML Vision Edge का डेटा सेव करने के लिए, Firebase ML आपके प्रोजेक्ट में एक नई Cloud Storage बकेट बनाता है. जब आपका प्रोजेक्ट, Spark के कीमत वाले प्लान पर होता है, तो Firebase ML आपके प्रोजेक्ट के Cloud Storage का इस्तेमाल करने के बजाय, आपके AutoML Vision Edge डेटा को अपने-आप सेव करता है.
अगर आपने Spark के शुल्क वाले प्लान के दौरान कोई डेटासेट बनाया है और बाद में Blaze प्लान पर अपग्रेड किया है, तो आपका डेटासेट उपलब्ध रहेगा. हालांकि, उस पर अब भी Spark प्लान की सीमाएं लागू होंगी. इन डेटासेट को Firebase कंसोल में Spark डेटासेट के तौर पर लेबल किया जाता है. अगर आपको अपने डेटासेट को Blaze की सुविधाओं का फ़ायदा लेना है, जैसे कि अनलिमिटेड ट्रेनिंग उदाहरण (स्टोरेज के इस्तेमाल के हिसाब से बिल किया जाता है), तो आपको Spark डेटासेट को नए डेटासेट में माइग्रेट करना होगा.
डेटासेट को माइग्रेट करने के लिए:
Firebase कंसोल का AutoML सेक्शन खोलें. (जब कहा जाए, तब अपना प्रोजेक्ट चुनें.)
जिस डेटासेट को माइग्रेट करना है उस पर देखें पर क्लिक करके, जानकारी वाला पेज खोलें. इसके बाद, डेटासेट एक्सपोर्ट करें पर क्लिक करें. आपको एक ज़िप फ़ाइल डाउनलोड करनी होगी, जिसमें डेटासेट की ट्रेनिंग इमेज और लेबल शामिल होंगे.
ज़िप फ़ाइल अपलोड करके, नया डेटासेट बनाएं. (अपने मॉडल को ट्रेनिंग देना देखें.)