O Firebase ML armazena os conjuntos de dados de treinamento do AutoML de maneira diferente, dependendo do plano de preços do projeto. Quando seu projeto está no plano de preços Blaze, o Firebase ML cria um novo bucket Cloud Storage para armazenar dados do AutoML Vision Edge. Quando seu projeto está no plano de preços do Spark, o Firebase ML armazena os dados do AutoML Vision Edge internamente, em vez de usar o Cloud Storage do projeto.
Se você criar um conjunto de dados enquanto estiver no plano de preços Spark e depois atualizar para o plano Blaze, seu conjunto de dados estará disponível, mas ainda estará sujeito às limitações do plano Spark. Esses conjuntos de dados são rotulados como Conjuntos de dados do Spark no Console do Firebase. Se você quiser que o conjunto de dados aproveite os recursos do Blaze, como exemplos ilimitados de treinamento (faturados pelo uso do armazenamento), migre o conjunto de dados do Spark para um novo conjunto de dados.
Para migrar um conjunto de dados, siga estas etapas:
Abra a seção AutoML do console do Firebase. Selecione o projeto quando solicitado.
No conjunto de dados que você quer migrar, clique em Visualizar para abrir a página de detalhes e clique em Exportar conjunto de dados. Você fará o download de um arquivo zip contendo as imagens e os rótulos de treinamento do conjunto de dados.
Crie um novo conjunto de dados fazendo o upload do arquivo zip. Consulte Treinar seu modelo.