在本文,会以 tatsu-lab/alpaca_eval 数据集为例介绍数据集的下载方法。 huggingface 按钮下载 点击下图的下载按钮,把所有文件下载到一个目录即可。 huggingface_hub 工具 HelloWorld:huggingface 模型下载提速中介绍的提速方法同样适用于下载数据集 安装huggingface_hub pip install huggingface_hub 使用huggingface_hub 的 ...
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...
2.批量数据下载 2.0 pip install huggingface_hub 2.1LoadFromHF.ipynb import os os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' from huggingface_hub import snapshot_download #需要登录的模型,还需要下面两行额外代码: #import huggingface_hub #huggingface_hub.login("HF_TOKEN") # token 从 htt...
huggingface下载数据集 安装huggingface_hub pip install -U huggingface_hub 设置环境变量 # 建议将这一行写入~/.bashrc。若没有写入,则每次下载时都需要输入该命令 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirrors.com 下载数据集 将opus_books数据集下载到本地,并取消软连接 huggingface-cli download --repo-type dataset...
在模型训练和部署中,往往会遇到访问HF超时的问题。因此我们常常会提前将模型权重或数据集下载到本地。但相关文件往往比较多,在网页上手动下载太过繁琐。一个一键下载指定HF仓库的脚本就非常实用。 命令行安装huggingface-cli pip install -U huggingface_hub 创建p
pip install -U huggingface_hub 1. 2. 再切换源为镜像站(https://hf-mirror.com/): # 基本命令示例 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 1. 2. 以下载数据集为例,注意需要指定 repo-type: huggingface-cli download --repo-type dataset \ ...
1. 首先，确保你已经安装了 huggingface_hub 库。如果没有安装，可以通过 pip install huggingface_hub 来进行安装。2. 接着，使用 huggingface_hub 的数据集下载功能。打开终端或者命令行界面，输入以下命令：python from huggingface_hub import hf_hub_download dataset = hf_hub_download(repo_id="...
pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+。 基本用法 huggingface-cli download --resume-download bigscience/bloom-560m --local-dir bloom-560m 下载数据集 huggingface-cli download--resume-download--repo-typedataset lavita/...
在本站搜索,并在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 1. 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 1. 2. 设置环境变量 Linux export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com ...
pip install -U huggingface_hub 2. 设置环境变量 Linux export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com Windows Powershell $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 建议将上面这一行写入 ~/.bashrc。 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 ...