一、Load dataset 1.1 Hugging Face Hub 1.2 本地和远程文件 1.2.1 CSV 1.2.2 JSON 1.2.3 text 1.2.4 Parquet 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 1.3.1 字符串拆分(包括交叉验证) 1.4 Troubleshooting故障排除 1.4.1手动下载 1.4.2 Specify fe...
import datasets dataset = datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache")⌛ 结果下载到一半:ConnectionError: Couldn't reach https://huggingface.co/datasets/codeparrot/self-instruct-starcoder/resolve/fdfa8ceb317670e982aa246d8e799c52338a74a7/data/curated-00000...
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、txt 或parquet 文件。load_dataset() 函数可以加载每种文件类型。 CSV Datasets 可以读取由一个或多个 CSV 文件组成的数据集(在这种情况下,请将 CSV 文件作为列表传递): ...
最简单的方式是调用 load 方法加载文件,默认的格式为 parquet(可以通过修改spark.sql.sources.default来指定默认格式) val usersDF = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") usersDF.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet") 手动指定格式 也可以手动指...
importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半: ConnectionError:Couldn'treach https://huggingface.co/datasets/codeparrot/self-instruct-starcoder/resolve/fdfa8ceb317670e982aa246d8e799c52338a74a7/data/curated-00000-of-00...
)-> Union[DatasetDict, Dataset]: path:参数path表示数据集的名字或者路径。可以是如下几种形式(每种形式的使用方式后面会详细说明) 数据集的名字,比如imdb、glue 数据集文件格式,比如json、csv、parquet、txt 数据集目录中的处理数据集的脚本(.py)文件,比如“glue/glue.py” ...
Describe the bug I have an error when trying to load this dataset (it's private but I can add you to the bigcode org). datasets can't read one of the parquet files in the Java subset from datasets import load_dataset ds = load_dataset("b...
importdatasets config=datasets.DownloadConfig(resume_download=True,max_retries=100)dataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder",cache_dir="./hf_cache",download_config=config) 🤱 再也不用担心下载不了数据集啦!
最简单的方式是调用 load 方法加载文件,默认的格式为 parquet(可以通过修改spark.sql.sources.default来指定默认格式) 代码语言:javascript 复制 val usersDF=spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")usersDF.select("name","favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet") ...
Or similarly, I must spacify that env var to resuse the cache, IE, no arg to load_dataset helps it reuse the cache: import os os.environ["HF_DATASETS_OFFLINE"] = "1" import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) import datasets # >>> datasets.__version__ # '2.18.0' datas...