datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易用。 例如,对数据集中的每个样本进行文本清洗: from datasets import load_da
返回数据主要在response的payload属性中,该属性可能会有多种格式,丽日字节、字符串或JSON格式,因为前面使用API返回的是JSON格式,因此这里的payload是JSON格式,如下。 response.json() [{'url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/2792', 'repository_url': 'https://api.github.com/...
下载的数据集将默认保存在~/.cache/huggingface/datasets目录下。而且下载数据集的时候很容易超时,需要我们多次尝试执行,或者报错信息会给你访问不了的网址,我们可以去打开网页尝试是否可以不用梯子下载下来,如果可以,我们在使用代码去尝试下载,因为主动下载下来的只是数据,没有匹配datasets库的格式。 由datasets库下载的数...
4. Tokenizers 和 Datasets 库:除了Transformers,Hugging Face 还提供了专门的库来处理tokenization(将文本转换成模型能理解的格式)和数据集管理,使得数据预处理和加载更加高效和规范化。 5. 商业服务:虽然Hugging Face的很多工具都是免费和开源的,它们也提供了商业产品和解决方案,比如 AutoNLP和Inference API,帮助企业...
数据格式基于:Apache Arrow format:兼顾了性能和效率,是处理大型数据集的很好的格式,类似于tf_record。 各种任务的数据集格式都是不同的,但可以通过datasets统一个api来访问各种数据集 二:使用分析 # 导入api from datasets import load_dataset 三:源码分析 四:总结 4.1 Apache Arrow format 格式简介...
HuggingFace embedding模型部署 huggingface datasets,本文是作者在使用huggingface的datasets包时,出现无法加载数据集和指标的问题,故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的,后面
Datasets还有许多其他有趣的特性:将用户从 RAM 内存限制中释放出来，所有数据集都使用一个有效的零序列化开销后端(Apache Arrow)进行内存映射；智能缓存: 永远无需等待数据被多次处理；使用透明和 pythonic API (多处理/缓存/内存映射)实现轻量级和快速；与 NumPy、 pandas、 PyTorch、 Tensorflow 2和 JAX 的内置互...
简介:NLP初创公司 HuggingFace 近日发布新版其Datasets库 v1.2,包括611 个文本数据集,可以下载以准备在一行 python 中使用;涵盖 467 种语言,其中 99 种包含至少 10 个数据集;当使用非常大的数据集时(默认情况下是内存映射),高效的预处理可以使用户摆脱内存限制。
注意,根据datasets的文档,这个数据集也可以直接存储到S3FileSystem(https://huggingface.co/docs/datasets/v2.0.0/en/package_reference/main_classes#datasets.filesystems.S3FileSystem)上。我觉得这大概也是个类似谷歌云或者百度云那种可公开下载文件的API?感觉会比存储到本地然后转储到服务器更方便。
幸运的是,Hub 上的许多数据集都可以通过datasets server获得。Datasets server 是一个 API,其允许我们无需下载到本地即可访问 Hub 上托管的数据集。Datasets server 已被应用于数据集查看器预览功能,Hub 上托管的许多数据集都支持数据集查看器预览功能。