本章主要介绍Hugging Face下的另外一个重要库:Datasets库,用来处理数据集的一个python库。当微调一个模型时候,需要在以下三个方面使用该库,如下。 从Huggingface Hub上下载和缓冲数据集(也可以本地哟!) 使用Dataset.map()预处理数据 加载和计算指标 ...
1.1 Hugging Face Hub 上传数据集到Hub数据集存储库。 使用datasets.load_dataset()加载Hub上的数据集。参数是存储库命名空间和数据集名称(epository mespace and dataset name) from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('lhoestq/demo1') 根据revision加载指定版本数据集:(某些数据集可能有Git...
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...
用于在任何数据集上快速创建和使用搜索索引的工具包含在Datasets下 。该库可以使用 FAISS 或 ElasticSearch 来生成索引。此界面使使用文本或矢量查询定位最近的邻居变得简单。 Hugging Face Datasets是一个社区驱动的开源包,用于标准化 NLP 数据集的处理、分发和文档。核心库旨在简单、快速加载并为各种大小的数据集使用相...
首先,确保已经安装了Hugging Face的datasets库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: !pip install datasets 接下来,按照以下步骤构建自定义数据集: 准备数据:首先,你需要准备你的数据。通常,NLP任务的数据集包含文本和相应的标签。确保你的数据被适当地组织,以便于后续的读取和训练。 创建CSV文件:将数据集存储...
一、安装huggingface datasets 首先,我们需要安装hugging face datasets。可以通过pip命令来完成这个安装过程。在命令行中输入以下命令: pip install datasets 这将会下载并安装最新版本的datasets库。如果你使用的是虚拟环境,请确保在正确的环境中安装。 二、导入hugging face datasets 在安装完成后,我们可以开始构建自己的...
从Spark 数据帧加载 Hugging Face 数据集 显示另外 3 个 本文演示了如何使用Hugging Face Transformers和Hugging Face Datasets准备数据以微调开源大型语言模型。 要求 用于机器学习的 Databricks Runtime13.0 及更高版本。 本指南中的示例使用 Databricks Runtime 13.0 ML 及更高版本中包含的 Hugging Face数据集。
Hugging Face Transformers 模型需要權杖化輸入,而不是所下載資料中的文字。 若要確保與基本模型相容,請使用從基本模型載入的 AutoTokenizer。 Hugging Face datasets 可讓您將權杖化工具一致地套用至訓練和測試資料。例如:Python 複製 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer...
根据Hugging Face 网站,Datasets 库目前拥有 100 多个公共数据集。 😳 数据集不仅有英语,还有其他语言和方言。 👌 它支持大多数这些数据集的数据加载器,并且只需一行代码就可以实现,这使得加载数据成为一项轻松的任务。 🏄🏻 根据网站上提供的信息,除了可以轻松访问数据集之外,该库还有以下有趣的功能: ...
如何把datasets里面的hugging face修改成镜像,一、DataSet的查询SqlDataReader适用于大型数据的读取,它是一条一条的读取,读取出来的数据是存放在服务器上当正在读取数据的时候,突然与服务中断,将无法读取后面的数据DataSet适用于小型数据的读取,它是一次将所有数据读取并存