将数据集直接从Kaggle下载到Google Colab可以通过以下步骤完成: 首先,确保你已经在Kaggle上创建了一个账号,并且已经加入了包含你所需数据集的比赛或项目。 在Kaggle网站上,找到你需要下载的数据集页面。在页面上方的"Data"选项卡下,你可以找到下载数据集的链接。 复制数据集的下载链接。 打开一个新的Google Colab笔...
首先是git方法——比较简单。在colab中可以直接使用git命令clone下来,e.g.!git clone https://github.com/USERNAME/ 文章月光多晴朗50513 在colab中运行kaggle和本地稍有不同,但大体都要经历以下几个过程,总体上需要先在kaggle网页上操作,后在notebook中操作。 kaggle操作分为两部分:都是第一次使用才需要做的操作...
在数据集页面 NEW NOTEBOOK按钮, DOWNLOAD按钮 , 三个点按钮。 点击三个点按钮- 点击copy API command。 将上述command放进colab,注意加上“!” !kaggle datasets download-d 数据集index-p'/content/drive/MyDrive/Colab_Notebooks/dataset' 下载好后进行解压 这里是zip模式的压缩包,如果是7z换一下代码 !unzip...
使用Kaggle API下载notebook。可以使用kaggle.api.dataset_download_files()函数来下载notebook。需要提供notebook的数据集名称或数据集的URL。 代码语言:txt 复制 # 下载notebook kaggle.api.dataset_download_files('dataset_name', path='download_path', unzip=True) ...
Create a New Dataset Version Interacting with Notebooks Creating and Running a New Notebook 参考文献 Colab 介绍 Jupyter Notebook:在 Colab 中,python 代码的执行是基于.ipynb文件,也就是 Jupyter Notebook 格式的 python 文件 代码执行程序:代码执行程序就是 Colab 在云端的 “服务器”。笔记本连接到代码执行...
kaggle kaggle-dataset kaggle-notebook Updated Aug 2, 2022 HTML Load more… Improve this page Add a description, image, and links to the kaggle-notebook topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add this topic to your repo To associate your ...
Kaggle on Colab Pro 下载数据集到 Google 硬盘上 首先,需要通过 Kaggle API 下载数据集,并以 zip 压缩包形式保存在 Google 硬盘上,具体步骤如下所示: 登录到https://www.kaggle.com/<YourKaggleID>/account,然后下载kaggle.json 在Google 硬盘上创建一个名字为kaggle的文件夹,然后上传kaggle.json ...
Colab, another notebook product from Google, andAmazon SageMaker Studio Labsimilarly offers free resources and a virtual environment to experiment while platforms likeHugging FaceandRoboflow Universeoffer an alternative to Kaggle for dataset and model hosting. ...
Kaggle/Colab Notebook首先clone了git项目仓库,然后安装相关的Python依赖,接着运行了目录下的initialize.py,主要是下载各种需要的模型文件(预训练BERT、WavLM模型、BERT-VITS模型)。 然后需要指定相关的路径(其实真正需要指定的就是input_root,对应上传数据集的路径,其他路径如dataset_root和model_name都是输出文件的目录...
相应的Kaggle Notebook链接为https://www.kaggle.com/code/littleweakweak/finetune-lora-chatglm2,可以与本专栏结合起来看。 目录 前言(废话) 数据集预处理 模型量化与加载 并行计算 Monkey Patch(选做) LoRA 模型训练(Kaggle + Colab) 模型推理 链接汇总 ...