如果有碰到huggingface的数据集下载慢,可以使用国内镜像代理下载,首先打开命令行,输入下面的环境变量: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 1. 然后执行你自己的代码,比如: from datasets import load_dataset ds = load_dataset("openai/gsm8k", "main") for split, split_dataset in ds.items(): split...
3.1 下载模型 ./hfd.sh gpt2 3.2 下载数据集 ./hfd.sh wikitext --dataset 方法四:使用环境变量(非侵入式) 非侵入式,能解决大部分情况。huggingface 工具链会获取HF_ENDPOINT环境变量来确定下载文件所用的网址,所以可以使用通过设置变量来解决。 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python your_script.py ...
huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download ChnSentiCorp --local-dir ChnSentiCorp –local-dir-use-symlinks False 可选参数,默认会使用符号链接来存储下载的文件,真实文件存储在~/.cache/huggingface,–local-dir指定的目录中都是“链接文件”。可以设置--local-dir-use-symlinks False取消...
使用hf-mirror下载数据集时需要添加参数 --repo-type dataset, 视频播放量 1997、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 0、收藏人数 18、转发人数 2, 视频作者 蔡大锅, 作者简介 ,相关视频:没有找不到的数据集,世界上最大的开源计算机视觉网站,【微调教程】10分钟教会你构建
huggingface-cli download--repo-type dataset--resume-download wikitext--local-dir wikitextCopy 可以添加--local-dir-use-symlinks False参数禁用文件软链接,这样下载路径下所见即所得,详细解释请见上面提到的教程。 方法三:使用 hfd hfd是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具git+aria2,可以做到稳定...
数据集下载: YelpReviewFull 数据集摘要 Yelp评论数据集包括来自Yelp的评论。它是从Yelp Dataset Challenge 2015数据中提取的。 支持的任务和排行榜 文本分类、情感分类:该数据集主要用于文本分类:给定文本,预测情感。 语言 这些评论主要以英语编写。 数据集结构 数据实例 一个典型的数据点包括文本和相应的标签。 来...
hf-mirror-cli 是一款开箱即用的 hugingface 镜像服务公益项目,用于快速下载 hugingface 上的模型。无需额外配置,直接使用。 由于huggingface 的仓库位于海外,每次下载 dataset 和 model 都太慢了,可以试试这个命令,在国内更快的拉取 huggingface 平台上的数据,目前适用于 Windows。
[i1]=j1 all2.append(tmp) print(111) from datasets import Dataset ds = Dataset.from_list(all2) #===tag进行编码 #'O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-LOC', 'I-LOC', 'B-MISC', 'I-MISC' ds[0] ds2=ds.train_test_split(test_size=0.3)#下面我们使用ds2即可....
importos.pathfromdatasetsimportload_datasetnow_dir=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))dataset_dir=os.path.join(now_dir,"cnn_dailymail")dataset=load_dataset(dataset_dir,name="3.0.0",trust_remote_code=True)print(dataset) 看日志没有发生下载操作,并且数据集导入也正常,说明问题解决。
创建项目 数据集介绍 cache.tar 是 deberta v3 large + roberta large 文件列表 cache.tar torchvision-cu111.whl torch-1.10.0+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl models_1.tar models_2.tar cache.tar (1560.03M) 下载 File Name Size Update Time 下载查看更多关于...