介绍 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!…
1.1 Hugging Face Hub 上传数据集到Hub数据集存储库。 使用datasets.load_dataset()加载Hub上的数据集。参数是存储库命名空间和数据集名称(epository mespace and dataset name) from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('lhoestq/demo1') 根据revision加载指定版本数据集:(某些数据集可能有Git...
而本次更新的datasets是一个提供两个主要特性的轻量级库:一行程序处理: 这是用于下载和预处理任何主要公共数据集的一行程序(使用467种语言和方言)，在HuggingFace Datasets Hub提供。使用一个简单的命令，比如：squad _ dataset = load _ datasets (“ squad”)即可获得这些数据集中的任何一个，以便在数据采集器中用...
HuggingFace Hub上提供了一系列的评估指标(metrics),前20个指标如下: fromdatasetsimportlist_metrics metrics_list=list_metrics()print(', '.join(metricformetricinmetrics_list[:20])) 1. 2. 3. 输出结果如下: accuracy, bertscore, bleu, bleurt, brier_score, cer, character, charcut_mt, chrf, code_...
而本次更新的datasets是一个提供两个主要特性的轻量级库: 一行程序处理: 这是用于下载和预处理任何主要公共数据集的一行程序(使用467种语言和方言),在HuggingFace Datasets Hub提供。 使用一个简单的命令,比如: squad _ dataset = load _ datasets (“ squad”) ...
evaluation_strategy ="epoch",learning_rate=2e-5,weight_decay=0.01,push_to_hub=True, ) trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=lm_datasets["train"],eval_dataset=lm_datasets["validation"], ) trainer.train() 训练完成后,评估以如下方式进行: ...
huggingface-hub ryanjackson 83 asked Jul 8 at 5:35 0 votes 0 answers 20 views List all available dataset-names contained in a hugginface datasets dataset I want to know which datasets are included in e.g. this collection of huggingface datasets: https://huggingface.co/datasets/autogluon...
你的数据可以被存在不同的地方,可以再本地机器的硬盘,可以在Github上,可以在内存里的数据结构里,比如Python的dict,Pandas的DataFrames。不管数据集存储在哪里,HF Datasets可以帮你加载它们。 这篇文章将展示怎样从以下地方加载数据集。 不用代码从Hub加载。
从Huggingface Hub中加载数据集 这里,我们使用MRPC数据集,它的全称是Microsoft Research Paraphrase Corpus,包含了5801个句子对,标签是两个句子是否是同一个意思。 Huggingface有一个datasets库,可以让我们轻松地下载常见的数据集: 代码语言:javascript 复制
Describe the bug Hi there, I am not sure if this is a bug. I am just trying to search the hub using these commands: from huggingface_hub import HfApi api = HfApi() datasets = api.list_datasets(sort="downloads") print(len(datasets)) I am ...