Arrow Dataset.save_to_disk() CSV Dataset.to_csv() JSON Dataset.to_json() 如下所示,我们保存清洗后的数据集(保存为Arrow格式)。 drug_dataset_clean.save_to_disk("drug-reviews") 上述代码执行后,会在本级目录下创建drug-reviews目录(数据保存目录)。
def batch_iterator(): batch_length = 1000 for i in range(0, len(train), batch_length): yield train[i : i + batch_length]["ro"]bpe_tokenizer.train_from_iterator( batch_iterator(), length=len(train), trainer=trainer )bpe_tokenizer.save("./ro_tokenizer.json")BART微调 现在可...
validation = dataset['validation'].map( flatten ) # Save to disk train.save_to_disk("./dataset/train") test.save_to_disk("./dataset/test") validation.save_to_disk("./dataset/validation") 下图2可以看到,已经从数据集中删除了“translation”维度。 标记器 标记器提供了训练标记器所需的所有工作。
logging_steps=2, # set to 1000 for full training save_steps=64, # set to 500 for full training eval_steps=64, # set to 8000 for full training warmup_steps=1, # set to 2000 for full training max_steps=128, # delete for full training overwrite_output_dir=True, save_total_limit=3...
model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] returnmodel_inputs # process dataset tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=list(dataset["train"].features)) # save dataset to disk tokenized_dataset["train"].save_to_disk(os.path.join(save_dataset_pat...
test.save_to_disk("./dataset/test") validation.save_to_disk("./dataset/validation") 下图2可以看到,已经从数据集中删除了“translation”维度。 标记器 标记器提供了训练标记器所需的所有工作。它由四个基本组成部分:(但这四个部分不是所有的都是必要的) ...
dataset = load_dataset(model_name, name="full") dataset.save_to_disk(save_path) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. huggingface可以把处理好的数据保存成下面的格式: 下载到本地后的数据结构如下: 2.加载本地的arrow文件:load_from_disk from datasets import load_from_disk ...
fromdatasetsimportload_dataset# 下载的数据集名称,model_name='keremberke/plane-detection'# 数据集保存的路径save_path='datasets'#name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载部分少量数据dataset=load_dataset(model_name,name="full")dataset.save_to_disk(save_path) ...
return model_inputs tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["dialogue", "summary", "id"]) print(f"Keys of tokenized dataset: {list(tokenized_dataset['train'].features)}") # save datasets to disk for later easy loading tokenized_dataset["train"]....
dataset.save_to_disk('./') dataset = load_from_disk("./") 1. 2. 3. 其它格式 # 导出其他格式 dataset.to_csv('./') dataset.to_json('./') 1. 2. 3. 使用评价函数 查看可用的评价指标 from datasets import list_metrics # 列出评价指标 metrics_list = list_metrics() len(metrics_list...