startswith("cache"): datas.append(Dataset.from_file(home_dir + i)) das = concatenate_datasets(datas) print(das) das.save_to_disk("datasets/wiki_16sp", num_shards=16, num_proc=12) 因为我文件夹下本省保存的就是切分好的.arrow形式的数据集,所以使用Dataset.from_file来讲数据读入。其它形式...
datasets=load_dataset("squad_v2"ifsquad_v2else"squad") Using the latest cached version of the dataset since squad couldn't be found on the Hugging Face Hub Found the latest cached dataset configuration 'plain_text' at /root/.cache/huggingface/datasets/squad/plain_text/0.0.0/7b6d24c440a36b...
self.dataset_name="Dahoas/rm-static"self.dataset_name_clean="Dahoas_rm_static"defget_train_data(self):returnself.raw_datasets["train"]defget_eval_data(self):returnself.raw_datasets["test"]defget_prompt(self, sample):returnsample['prompt']defget_chosen(self, sample):returnsample['chosen']...
找一个新电脑或者清空~/.cache/huggingface防止旧数据干扰。 rm -rf ~/.cache/huggingface 再用刚刚的脚本来加载一下试试。 import os.path from datasets import load_dataset now_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) dataset_dir = os.path.join(now_dir, "cnn_dailymail") dataset =...
It basically wraps a memory-mapped Arrow table cache. Disclaimers 🤗 Datasets may run Python code defined by the dataset authors to parse certain data formats or structures. For security reasons, we ask users to: check the dataset scripts they're going to run beforehand and pin the revision...
对于数据集,使用了Huggingface Datasets的那些开源数据集。得益于 DeepSpeed RLHF 数据抽象和混合技术,现在能够组合多个数据源进行训练。 但是,不同的数据集可能使用不同的提示词(例如,Dohas/rm-static 使用“Human:”进行查询,使用“Assistant:”进行回答)。 因此,用户必须自行对齐这些提示(prompt)。在DeepSpeed Chat的...
我们的[mlabonne/FineTome-100k](https://huggingface.co/datasets/mlabonne/FineTome-100k)数据集使用ShareGPT格式,带有唯一的“对话”列,其中包含JSONL中的消息。与Alpaca等更简单的格式不同,ShareGPT非常适合存储多回合对话,这更接近用户与LLM的交互方式。解析完指令-答案对后,我们希望将其重新格式化为遵循**聊天...
Oversea-Chinese Banking Corporation Limited (OVCHF) interactive stock charts, quotes, and comparrisons for US and global markets. No one knows the market like Nasdaq.
32位浮点优化器：尽管训练过程是以较低精度执行的（如 * float 16 *），但模型的weights通常存储在 *...
>>>fromdatasetsimportload_dataset >>>dataset = load_dataset('microsoft/orca-math-word-problems-200k', split='train') >>>print(dataset) Dataset({ features: ['question','answer'], num_rows:200035 }) 具体来说里面的数据长这个样子: