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 ...
Datasets 也有一个datasets.Dataset.remove_columns()方法,它在功能上是相同的,但是速度更快,因为它不会复制剩余列的数据。 2.3.2 多处理 多处理可以通过并行化 CPU 上的进程来显着加快处理速度。设置num_proc参数datasets.Dataset.map()以设置要使用的进程数: updated_dataset = dataset.map(lambda example, idx...
一、简介 Datasets库是Hugging Face的一个重要的数据集库。 当需要微调一个模型的时候，需要进行下面操作：下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集：https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集：from datasets import load_dataset# 加载数据data...
Dataset数据集可以是HuggingFace Datasets网站上的数据集或者是本地路径对应的数据集,也可以同时加载多个数据集。 以下是加载英语阅读理解数据集squad, 该数据集的网址为:<https://huggingface.co/datasets/squad> ,也是本文中使用的主要数据集。 importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad...
map(clean_text, remove_columns=['text_cleaned']) 四、查询数据集 datasets库还提供了方便的查询功能,让我们可以轻松地获取数据集的相关信息。例如,我们可以使用features属性查看数据集的列信息,使用num_rows属性查看数据集的样本数量等。此外,数据集对象的查询语法与Pandas DataFrame非常相似,我们可以使用类似的方式...
Datasets库是Hugging Face的一个重要的数据集库。 当需要微调一个模型的时候,需要进行下面操作: 下载数据集 使用Dataset.map() 预处理数据 加载和计算指标 可以在官网来搜索数据集: https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 ...
(2)HuggingFace datasets 是一个轻量级的数据集框架,用于数据集的加载、保存、预处理等。 (3)datasets 底层使用 Apache Arrow 格式,使得加载数据集没有内存限制。 (4)datasets 常用的模块有: Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 ...
import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”，这样可以更好的访问数据，让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...
lm_datasets = tokenized_datasets.map( group_texts, batched=True, batch_size=1000, num_proc=4, ) 我们已经对数据集进行了标记化,就可以通过实例化训练器来开始训练过程。 fromtransformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint)fromtransformers import Tra...
lm_datasets = tokenized_datasets.map( group_texts, batched=True, batch_size=1000, num_proc=4, ) 我们已经对数据集进行了标记化,就可以通过实例化训练器来开始训练过程。 from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint) ...