记录一下huggingface datasets的cache机制,为增加fastnlp的cache功能更新做准备。 探索 上期提到huggingface 的datasets包提供了一个有用的功能,Cache management。具体见 Cache managementhuggingface.co/docs/datasets/cache.html# 我们以datasets的最
load_from_cache_file: bool = True,#从缓存加载数据,而不是重新shuffle计算 indices_cache_file_name: Union[str, NoneType] = None,#提供缓存文件的路径名 writer_batch_size: Union[int, NoneType] = 1000,#缓存文件写入器每次写入操作的行数。较高的值使处理进行更少的查找,较低的值在运行 .map() 时...
HuggingFace Datasets 将每个数据集视为内存映射文件,它提供 RAM 和文件系统存储之间的映射,允许库访问和操作数据集的元素,而无需将其完全加载到内存中。 内存映射文件还可以在多个进程之间共享,这使得Dataset.map()等方法可以并行化,而无需移动或复制数据集。 在底层,这些功能都是由 Apache Arrow 内存格式和 pyarrow...
HuggingFace Datasets 将每个数据集视为内存映射文件,它提供 RAM 和文件系统存储之间的映射,允许库访问和操作数据集的元素,而无需将其完全加载到内存中。 内存映射文件还可以在多个进程之间共享,这使得Dataset.map()等方法可以并行化,而无需移动或复制数据集。 在底层,这些功能都是由 Apache Arrow 内存格式和 pyarrow...
记录一下huggingface datasets的cache机制，为增加fastnlp的cache功能更新做准备。上期提到huggingface 的datasets包提供了一个有用的功能，Cache management。具体见 我们以datasets的最常用的map函数为引子一步步深入了解。首先设置断点，开启debug功能，可以进入到arrow_dataset.py文件，一步步运行会跳转到_map...
efficient data pre-processing: simple, fast and reproducible data pre-processing for the public datasets as well as your own local datasets in CSV, JSON, text, PNG, JPEG, WAV, MP3, Parquet, etc. With simple commands like processed_dataset = dataset.map(process_example), efficiently prepare ...
#hide_output from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("cnn_dailymail", cache_dir='data',version="3.0.0") print(f"Features: {dataset['train'].column_names}") 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Using custom data configuration default Reusing dataset cnn_dailyma...
使用🤗 Datasetsmap函数把预处理函数应用到整个数据集中。 我们还可以使用batched=True来加速map: tokenized_imdb = imdb.map(preprocess_function, batched=True) 使用DataCollatorWithPadding来生成数据包,这样动态的填充数据包到最大长度能够更加节省资源。
raise ValueError("task name 未指定或不在processor map中") # Load pretrained model and tokenizer # The .from_pretrained methods guarantee that only one local process can concurrently download model & vocab. config_kwargs = { "cache_dir": model_args.cache_dir, ...
efficient data pre-processing: simple, fast and reproducible data pre-processing for the public datasets as well as your own local datasets in CSV, JSON, text, PNG, JPEG, WAV, MP3, Parquet, etc. With simple commands likeprocessed_dataset = dataset.map(process_example), efficiently prepare the...