fromhuggingface_hubimportsnapshot_download# 下载模型snapshot_download(repo_id='THUDM/chatglm2-6b',repo_type="model",# 可选 [dataset,model]local_dir='/home/dev/datasets/glm',# 下载到本地的路径resume_download=True,# 断点续传)# 下载数据snapshot_download(repo_id='BAAI/COIG-PC',repo_type="...
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 --resume-download opus_books --local...
fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadfolder = snapshot_download("HuggingFaceFW/fineweb",repo_type="dataset",local_dir="./fineweb/",allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") 为了加快下载速度,需要确保安装 pip install hu...
使用huggingface_hub from huggingface_hub import snapshot_downloadfolder = snapshot_download('HuggingFaceFW/fineweb',repo_type='dataset',local_dir='./fineweb/',allow_patterns='data/CC-MAIN-2023-50/*') 为了加快下载速度,需要确保安装 pip install huggingface_hub[hf_transfer] 并设置环境变量 HF_HUB...
使用huggingface_hub from huggingface_hub import snapshot_downloadfolder = snapshot_download("HuggingFaceFW/fineweb",repo_type="dataset",local_dir="./fineweb/",allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") 为了加快下载速度,需要确保安装 pip install huggingface_hub[hf_transfer] 并设置环境变量 HF_HUB...
复制# 安装依赖pipinstall-U huggingface_hub 再切换源为镜像站(https://hf-mirror.com/): 复制# 基本命令示例exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 以下载数据集为例,注意需要指定 repo-type: 复制huggingface-cli download--repo-typedataset \--resume-downloadpscotti/naturalscenesdataset \--local-dir....
Hugging Face Hub 是强大的机器学习的数据源。相信大家在国内用 Hugging Face Datasets 都遇到过下载的问题。譬如: importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半:
使用🤗Datasets创建一个数据集,为您的数据集提供了Datasets库的所有优点:快速加载和处理,流式传输庞大的数据集,内存映射等等。您可以使用🤗Datasets低代码方法轻松快速地创建数据集,减少开始训练模型所需的时间。在许多情况下,只需将数据文件拖放到Hub上的数据集存储库中即可。
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/...
from huggingface_hub import hf_hub_download import pandas as pd REPO_ID = "YOUR_REPO_ID" FILENAME = "data.csv" dataset = pd.read_csv( hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename=FILENAME, repo_type="dataset") ) Using Git Since all datasets on the Hub are Git repositories, you can...