总的来说,使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 2、自定义或本地加载数据集 要加载自定义数据集,可以使用datasets库中的DatasetDict和Dataset类。以下是一个简单的例子,展示如何加载一个自定义数据集: fromdatasetsimportDatasetDict, Dataset# 定义数据集my_dataset = Datase...
2.2、从Hugging Face中手动下载指定好的模型文件到本地并加载 from transformers import T5Tokenizer, T5...
hfd <model_id> [--include include_pattern] [--exclude exclude_pattern] [--hf_username username] [--hf_token token] [--tool wget|aria2c] [-x threads] [--dataset] Description: 使用提供的模型ID从Hugging Face下载模型或数据集。 Parameters: model_id Hugging Face模型ID,格式为'repo/model_na...
data_files = {"train": "SQuAD_it-train.json", "test": "SQuAD_it-test.json"} squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files=data_files, field="data") squad_it_dataset DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['title', 'paragraphs'], num_rows: 442 }) test: Dataset({ feat...
可以使用 Hugging Face 的 datasets 库来下载数据集: from datasets import load_dataset # 下载 YelpReviewFull 数据集 dataset = load_dataset("yelp_review_full") 1. 2. 3. 4. 二、数据预处理 1、数据预处理步骤 下载数据集后,我们需要对文本数据进行预处理,以便于模型的训练。预处理包括将文本转换为模型...
2. 编写批量下载脚本 接下来,我们将编写一个Python脚本,用于批量下载Hugging Face上的模型和数据集。以下是一个简单的示例脚本: importosfromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer# 设置你想要下载的模型和数据集的名称列表model_names=['gpt2','bert-base-uncased']dataset...
load_dataset函数允许我们从hugging face datasets的Hub中加载各种不同的数据集。我们只需要提供数据集的名称,load_dataset函数就会自动从Hub中下载该数据集。例如,如果我们想要加载IMDB电影评论数据集,可以使用以下代码: python dataset = load_dataset("imdb") 这将会从Hub中下载IMDB电影评论数据集,并将其存储在...
加载Hugging Face只需要用到datasets.load_dataset一个方法就够了。使用方法也很简单，直接填入要加载的数据集就可以了。Hugging Face的数据集都是放在github上的，所以国内估计很难下载成功。这就要用到load_dataset的加载本地数据集。到这里，数据集入门就讲完了，更多的内容就需要在你有需要的时候自己探索了。Huggi...
Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。 可以直接使用 pip 安装它们。 pip install transformers datasets 1. Pipeline 使用transformers库中的Pipeline是开始试验的最快和最简单的方法:通过向Pipeline对象...