使用huggingface_hub 的 snapshot_download 函数下载 from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="tatsu-lab/alpaca_eval", repo_type='dataset') 也可以使用 huggingface_hub 提供的命令行工具 huggingface-cli download --repo-type dataset tatsu-lab/alpaca_eval发布...
这样数据会默认帮你下载到/home/user_name/.cache/huggingface/hub/下,并且文件组织形式如下: 这个时候如果直接使用常规调用数据集方式如下是不成功的(因为源码还是从外网路径搜索下载网络报错,就算指定本地路径也还是报错说这个路径下没有可读取的数据): datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese") 我仔...
如果有碰到huggingface的数据集下载慢,可以使用国内镜像代理下载,首先打开命令行,输入下面的环境变量: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 1. 然后执行你自己的代码,比如: from datasets import load_dataset ds = load_dataset("openai/gsm8k", "main") for split, split_dataset in ds.items(): split...
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...
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 safetensors hfd meta-llama/Llama-2-7b--hf_username myuser--hf_token mytoken--tool aria2c-x8hfd lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy--dataset...
repo_type = "dataset", # 'model', 'dataset', 'external_dataset', 'external_metric', 'external_tool', 'external_library' repo_id="Hello-SimpleAI/HC3-Chinese",#huggingface网站上项目目录 local_dir="./HC3-Chinese",#缓存文件默认保存在系统盘\.cache\huggingface\hub\Hello-SimpleAI/HC3-Chinese 中...
对于下载步骤，通常HuggingFace链接中的`/tree/main/`需要替换为`.git`。例如，原本的下载链接是`https://huggingface.co/your_dataset/tree/main/data.zip`，应更改为`https://huggingface.co/your_dataset/.git/data.zip`。然而，如果以上方法仍然无法成功下载文件，可能需要采用其他工具。这时，可以...
1.数据下载方式:load_dataset 将数据集下载到本地:(此处下载的是一个物体目标检测的数据集) from datasets import load_dataset # 下载的数据集名称, model_name = 'keremberke/plane-detection' # 数据集保存的路径 save_path = 'datasets' #name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载部分少量数据...
Hugging Face Hub 是强大的机器学习的数据源。相信大家在国内用 Hugging Face Datasets 都遇到过下载的问题。譬如: importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半:
1.数据下载方式:load_dataset 将数据集下载到本地:(此处下载的是一个物体目标检测的数据集) from datasets import load_dataset# 下载的数据集名称,model_name = 'keremberke/plane-detection'# 数据集保存的路径save_path = 'datasets'#name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载部分少量数据dataset...