Firebase ML आपके AutoML ट्रेनिंग डेटासेट को अलग तरीके से सेव करता है. यह आपके प्रोजेक्ट के प्राइसिंग प्लान के हिसाब से तय होता है. जब आपका प्रोजेक्ट Blaze प्राइसिंग प्लान पर होता है, तो Firebase ML आपके प्रोजेक्ट में एक नया Cloud Storage बकेट बनाता है, ताकि AutoML Vision Edge डेटा को स्टोर किया जा सके. जब आपका प्रोजेक्ट Spark प्राइसिंग प्लान में होता है, तो Firebase ML आपके प्रोजेक्ट के Cloud Storage का इस्तेमाल करने के बजाय, AutoML Vision Edge डेटा को अंदरूनी तौर पर सेव करता है.
अगर आप Spark प्राइसिंग प्लान के दौरान डेटासेट बनाते हैं और बाद में ब्लेज़ प्लान पर अपग्रेड करते हैं, तो आपका डेटासेट उपलब्ध होगा, लेकिन फिर भी उस पर 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 देना है, जैसे कि अनलिमिटेड ट्रेनिंग के उदाहरण (स्टोरेज के इस्तेमाल के आधार पर बिल), तो आपको Spark डेटासेट को नए डेटासेट पर माइग्रेट करना होगा.
डेटासेट को माइग्रेट करने के लिए:
Firebase कंसोल का AutoML सेक्शन खोलें. (प्रॉम्प्ट मिलने पर अपना प्रोजेक्ट चुनें.)
आपको जिस डेटासेट को माइग्रेट करना है उस पर ज़्यादा जानकारी वाला पेज खोलने के लिए, देखें पर क्लिक करें. इसके बाद, डेटासेट एक्सपोर्ट करें पर क्लिक करें. आपको एक ZIP फ़ाइल डाउनलोड करनी होगी, जिसमें डेटासेट की ट्रेनिंग की इमेज और लेबल होंगे.
ZIP फ़ाइल अपलोड करके, एक नया डेटासेट बनाएं. (अपने मॉडल को ट्रेन करें देखें.)