--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。 --hf_token (可选)Hugging Face令牌,用于身份验证。 --tool (可选)使用的下载工具。可以是wget(默认)或aria2c。 -x (可选)aria2c的下载线程数。 --dataset (可选)标志,表示下载数据集。 示例: hfd bigscience/bloom-560m --exclude safetensor...
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...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
搜索后，在这个tab下可以看到文件，就可以选择下载了。
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...
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...
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...
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...
Dataset Dataset库可以轻松下载 NLP 中使用的一些最常见的基准数据集。 例如需要加载Stanford Sentiment Treebank(SST2,。 它的目标是二元(正面和负面)分类,只有句子级别的标签。 可以直接使用 load_dataset 函数加载数据集。 import datasets dataset = datasets.load_dataset("glue", "sst2") ...