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...
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
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...
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对象提供任务名称,然...
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...
5分钟 NLP :Hugging Face 主要类和函数介绍 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 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...
save_to_disk(processed_dataset, 'my_processed_data') 上述代码将处理后的数据集保存到名为my_processed_data的文件夹中。 总结 通过本文的介绍,你应该已经了解了如何使用Hugging Face的datasets库来读取、处理和保存自定义数据。datasets库提供了强大的数据处理功能,使得数据预处理变得更加简单和高效。希望这对你有...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。
from datasets import load_dataset 这将会导入datasets库中的load_dataset函数,它是我们处理数据集的入口点。 三、加载数据集 现在,我们可以使用load_dataset函数来加载我们想要的数据集。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...
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...