主要是load_dataset函数的使用,一般分在线从huggingface的数据库里加载和本地加载,本篇先介绍本地加载 本地加载 加载文件夹和jsonl import datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(path="imagefolder", data_dir="test_huggingface") # 直接这样也是可以的 #dataset = load_dataset("im...
dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" ...
data_files = {"train": "SQuAD_it-train.json", "test": "SQuAD_it-test.json"} squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files=data_files, field="data") squad_it_dataset DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['title', 'paragraphs'], num_rows: 442 }) test: Dataset({ feat...
然后执行你自己的代码,比如: from datasets import load_dataset ds = load_dataset("openai/gsm8k", "main") for split, split_dataset in ds.items(): split_dataset.to_json(f"gsm8k-{split}.jsonl") 1. 2. 3. 4. 你会发现数据集的下载速度变快了: Downloading readme: 7.94kB [00:00, 7.75M...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/local/dataset.json') 三、处理数据集 datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易...
要启用数据集流式传输,你只需将Streaming=True参数传递给load_dataset()函数。 例如,让我们再次加载 PubMed Abstracts 数据集,但采用流模式: pubmed_dataset_streamed = load_dataset("json", data_files=data_files, split="train", streaming=True) ...
importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad')# 加载多个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从文件中加载数据 支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 fromdatasetsimportload_dataset ...
JsonlWriter("some-output-path") ], tasks=10) pipeline_exec.run() 使用huggingface_hub from huggingface_hub import snapshot_download folder = snapshot_download("HuggingFaceFW/fineweb", repo_type="dataset", local_dir="./fineweb/", allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") ...
dataset_name = "train.jsonl" new_model = "llama-2-7b-finetuned" output_dir = "./results" num_train_epochs = 8 bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, ...
I'm trying to use dataset = load_dataset("imagefolder", data_dir='/dataset/', split='train') to load the the dataset, however it is not able to load according to the fields in the metadata1000.jsonl . please assist to load the data properly ...