Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Firebase ML lưu trữ các tập dữ liệu huấn luyện AutoML theo nhiều cách, tuỳ thuộc vào gói giá của dự án. Khi dự án của bạn sử dụng gói giá Blaze, Firebase ML sẽ tạo một vùng chứa Cloud Storage mới trong dự án để lưu trữ dữ liệu AutoML Vision Edge. Khi dự án của bạn sử dụng gói giá Spark, Firebase ML sẽ lưu trữ dữ liệu AutoML Vision Edge nội bộ thay vì sử dụng Cloud Storage của dự án.
Nếu bạn tạo một tập dữ liệu khi đang dùng gói giá Spark và sau đó nâng cấp lên gói Blaze, thì tập dữ liệu của bạn sẽ vẫn có sẵn nhưng vẫn phải tuân theo các giới hạn của gói Spark (các tập dữ liệu này được gắn nhãn là tập dữ liệu Spark trong bảng điều khiển Firebase). Nếu muốn tập dữ liệu của mình tận dụng các tính năng của Blaze, chẳng hạn như số lượng ví dụ huấn luyện không giới hạn (tính phí theo mức sử dụng bộ nhớ), bạn sẽ phải di chuyển tập dữ liệu Spark sang một tập dữ liệu mới.
Cách di chuyển một tập dữ liệu:
Mở mục AutoML của bảng điều khiển Firebase. (Chọn dự án của bạn khi được nhắc.)
Trên tập dữ liệu mà bạn muốn di chuyển, hãy nhấp vào Xem để mở trang chi tiết, sau đó nhấp vào Xuất tập dữ liệu. Bạn sẽ tải một tệp zip chứa các nhãn và hình ảnh huấn luyện của tập dữ liệu xuống.
Tạo một tập dữ liệu mới bằng cách tải tệp zip lên.
(Xem phần Huấn luyện mô hình.)
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 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).)"]]
