dataset = load_dataset('text', data_files='https://huggingface.co/datasets/lhoestq/test/resolve/main/some_text.txt') 1.2.4 Parquet 与基于行的文件(如 CSV)不同,Parquet 文件以柱状格式存储。大型数据集可以存储在 Parquet 文件中,因为它更高效,返回查询的速度更快。#加载 Parquet 文件,如下例所示...
git clone <https://huggingface.co/datasets/eli5> 对加载脚本进行编辑,然后通过传递其本地路径到 load_dataset() 来加载它: from datasets import load_dataset eli5 = load_dataset("path/to/local/eli5") 本地和远程文件 可以从计算机上存储的本地文件和远程文件加载数据集。数据集很可能存储为 csv、json、...
csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" 然后用data_files指定文件名称,data_files可以是字符串,列表或者字典,data_dir指定数据集目录。如下case fromdatasetsimportload_dataset dataset = load_dataset('csv', data_files='my_file.csv') ...
Here is the full stack trace: Downloading and preparing dataset xfun/xfun.en (download: Unknown size, generated: Unknown size, post-processed: Unknown size, total: Unknown size) to /Users/caseygre/.cache/huggingface/datasets/xfun/xfun.en/0.0.0/96b8cb7c57f6f822f0ab37ae3be7b82d84ac57062...
I was using the HuggingFace image in Paperspace Gradient (datasets==1.1.3). The following code doesn't work: from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('csv', script_version="master", data_files=['test_data.csv'], delimiter=",") ...
Link to data: https://huggingface.co/datasets/ucberkeley-dlab/measuring-hate-speech Task description: 10 ordinal labels (sentiment, (dis)respect, insult, humiliation, inferior status, violence, dehumanization, genocide, attack/defense, hate speech), which are debiased and aggregated into a continuou...
数据集介绍:FineWeb-Edu数据集由HuggingFace团队推出,这是 FineWeb 的一个子集,专注于教育内容,表现优于所有公开可访问的网络数据集。该数据集提供了两种大小/过滤级别:1.3 万亿和5.4万亿Token,均使用 GPT2 分词器进行测量。FineWeb-Edu子集基于最近出现的一种过滤LLM训练数据集的新方法:使用合成数据来开发识别教育内...
对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，HuggingFace...
astype(‘数据类型’)还是挺方便的。我在输出时，将数值型的数据（int)转化成了字符串(str)。
推断与Huggingface的Transformers 您可以直接使用Huggingface的Transformers进行模型推断。编码完成从transformers导入AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM 导入火炬词元分析器=AutoTokenizer.from_pretrained(“deepseek-ai/deepseek-Coder-V2-Lite-Base”,trust_remote_code=True)模型=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“deep...