让我们通过一个常见的应用程序来完成对数据集流的探索:将多个数据集组合在一起以创建单个语料库。 🤗 Datasets 提供了interleave_datasets()函数,它将 IterableDataset 对象列表转换为单个 IterableDataset,其中新数据集的元素是通过源示例之间的交替获得的。 当尝试合并大型数据集时,此函数特别
features.type bert_dataset = concatenate_datasets([bookcorpus, wiki]) 您还可以通过从每个数据集交替示例来创建新数据集,从而将多个数据集混合在一起。这称为交错,您可以将它与datasets.interleave_datasets(). 双方datasets.interleave_datasets()并datasets.concatenate_datasets()会定期工作datasets.Dataset和...
下面我们使用interleave_datasets()函数来加载FreeLaw和PubMed摘要数据集,如下所示。 from itertools import islice from datasets import interleave_datasets combined_dataset = interleave_datasets([pubmed_dataset_streamed, law_dataset_streamed]) list(islice(combined_dataset, 2)) [{'meta': {'pmid': 114095...
HuggingFace Datasets通过内存映射和流处理技术高效加载大数据集,如825GB的Pile语料库。以PubMed Abstracts为例,展示了如何减少内存占用并快速迭代数据,同时支持流式传输应对超大文件,实现多数据集合并。
description=}') for dataset in datasets] dataset = interleave_datasets(datasets, probabilities) print(f'{dataset=}') batch = dataset.take(batch_size) print(f'{next(iter(batch))=}') column_names = next(iter(batch)).keys() print(f'{column_names=}') # - Prepare functions to tokenize ...
数据集合并：使用`interleave_datasets`方法，方便地合并多个大数据集，提升数据处理的灵活性。自定义数据集：从准备数据、清洗、增强到上传到HuggingFace Hub，通过案例展示如何构建自己的数据集。实战应用：基于FAISS的语义搜索，通过HuggingFace上获取的GitHub issues和pull requests数据，演示如何构建索引并进行...
dataset = interleave_datasets([d1, d2, d3], probabilities=probabilities, seed=seed) dataset["a"] # 按所有的样本都出现过一次后,马上停止 d1 = dataset.from_dict({"a": [0,1,2]}) d2 = dataset.from_dict({"a": [10,11,12,13]}) d3 = dataset.from_dict({"a": [20,21,22]}...
Describe the bug When using pip install datasets or use conda install -c huggingface -c conda-forge datasets cannot install datasets Steps to reproduce the bug from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("sst", "default") Ac...
数据集处理指南 Datasets提供了许多工具来修改数据集的结构和内容。这些工具对于整理数据集、创建附加列、在特征和格式之间进行转换以及更多操作非常重要。 本指南将向您展示如何: 重新排列行并拆分数据集。重命…
8 将多个数据集合并成一个:interleave_datasets 9 自定义数据集创建Dataset 9.1 第一步:准备数据 9.2 第二步:清洗数据 9.3 第三步:对数据进行增强 9.4 第四步:开源数据集到 hugging face Hub 上:push_to_hub() 9.4.1 朴素版本 9.4.2 建议:给你的数据集创建一个 README.md 10 实战:基于 FAISS 的语义...