drug_dataset = drug_dataset.rename_column( original_column_name="Unnamed: 0", new_column_name="patient_id" ) drug_dataset DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['patient_id', 'drugName', 'condition', 'review', 'rating', 'date', 'usefulCount'], num_rows: 161297 }) test: Datase...
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...
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 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对象提供任...
dataset["test"] = dataset["test"].filter(lambda x: len(x["messages"][1:]) % 2 == 0) # save datasets to disk dataset["train"].to_json("train_dataset.json", orient="records", force_ascii=False) dataset["test"].to_json("test_dataset.json", orient="records", force_ascii=False...
首先,我们需要安装HuggingFace dataset。可以使用pip install huggingface-datasets命令进行安装。安装完成后,在python中导入相关库即可开始使用。 接下来,我们可以使用HuggingFace dataset提供的数据集,例如IMDB电影评论情感分析数据集。这个数据集包含超过5万个电影评论,每个评论都有一个情感标签(正面或负面),可用于训练情感分...
使用datasets库加载数据:接下来,使用Hugging Face的datasets库加载你的CSV文件。以下是一个示例代码片段,演示如何加载CSV文件: from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('csv', data_files='path/to/your/dataset.csv') 这段代码将从指定的CSV文件路径加载数据,并将其存储在名为dataset的对象中。
Hugging Face Hub 提供数据集的托管、发现和社交功能。HF 还有一个名为 datasets 的开源库,可用于以编程方式加载数据集,并在大型数据集上有效地进行流式处理。此外,HF 还提供查看器,可让用户在浏览器中直接探索数据。 在https://huggingface.co/new-dataset创建一个仓库,可以在你的账户或在组织名下进行创建。
来自Google Deepmind 开放权重的语言模型 Gemma 现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:2B 和 7B 参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。
全面解析Hugging Face Dataset:轻松加载数据集到LangChain 引言 Hugging Face Hub是一个令人惊叹的资源库,拥有超过5000个数据集,支持超过100种语言,涵盖自然语言处理(NLP)、计算机视觉和音频等广泛任务。通过本文,我们将探索如何将这些数据集加载到LangChain中,以便进行高效的数据分析和建模。
<repo/name>举个例子:https://huggingface.co/MBZUAI/GLaMM-FullScope 这个repo就对应MBZUAI/GLaMM-FullScope 如何将HuggingFace中的数据集下载到本地? huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download <repo/name> --local-dir <path/to/local/dir>编辑...