[huggingface]—离线加载数据集

前言

服务器没网,需要手动下载,离线加载数据。

步骤

以加载下面这个数据集为例:

复制代码
dataset = load_dataset('stereoset', 'intrasentence')
  1. 去hugginface找到这个仓库,看files and versions里面的py文件,需要下载什么文件,比如:

    https://huggingface.co/datasets/stereoset/blob/main/stereoset.py
    _DOWNLOAD_URL = "https://github.com/moinnadeem/Stereoset/raw/master/data/dev.json"

  2. 把这个dev.json,以及files and versions里面的其他文件(这里是dataset_infos.json,stereoset.py)都下载下来,放入目录X。

  3. 把加载数据的那行代码改成:

    dataset = load_dataset("X/stereoset.py", 'intrasentence')

(如果是dataset = load_dataset("X", 'intrasentence'),会走site-packages/datasets/builder.pydef _prepare_split_single,可能会报如下错)

复制代码
ValueError: Not able to read records in the JSON file at /data/syxu/representation-engineering/data/fairness/dev.json. You should probably indicate the field of the JSON file containing your records. This JSON file contain the following fields: ['version', 'data']. Select the correct one and provide it as `field='XXX'` to the dataset loading method. 
  1. 改_split_generators中得到data_path的方式

原来可能是:

复制代码
data_path = dl_manager.download_and_extract(self._DOWNLOAD_URL)

注释掉这行,把data_path直接改成'X/dev.json'

  1. 最后,通过环境变量设置为离线模式

    export HF_DATASETS_OFFLINE=1

其他情况

parquet文件:

复制代码
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("parquet", data_files={'train': [文件路径], 'test': [同]})

参考

https://huggingface.co/docs/datasets/v1.12.0/loading.html

相关推荐
蓝瑟2 分钟前
代码越写越乱? 从 Vibe Coding 到 Spec + Harness
人工智能·ai编程·代码规范
ACP广源盛139246256735 分钟前
GSV6155@ACP# 搭配 AI 服务器、AI PC 完整适配方案
大数据·服务器·人工智能·分布式·单片机·嵌入式硬件
阿里云大数据AI技术29 分钟前
Agent时代“Token炼金术”,阿里云 PAI 推出 TokenWorks:重塑企业专属的高保障SLO推理服务
人工智能·agent
饼饼学习空间智能35 分钟前
2026数字孪生选型避坑指南:如何避免项目沦为3D大屏展示
人工智能·深度学习
SEONIB_Explorer1 小时前
新手冷启动:如何用 SEONIB + VEONIB 搞定独立站图文与短视频基础产能
人工智能·shopify·seonib·veonib·低成本测试·钩子生成·冷启动 30 天执行计划表
Inhand陈工1 小时前
数据中心UPS无功补偿与智能化监控方案:基于IG502的Modbus RTU转IEC61850实战
运维·人工智能·物联网·信息与通信
Saniffer_SH1 小时前
NAND技术(二):从 Channel、Die/LUN、P/E Cycle 到 LDPC,一次讲透 NAND 里那些最容易误解的概念
人工智能·驱动开发·嵌入式硬件·测试工具·fpga开发·计算机外设·压力测试
ChainSafeAI0031 小时前
以太坊利用AI挖掘漏洞成功发现安全缺陷,称人工审核仍不可替代
人工智能·安全
观测云1 小时前
观测云正式发布企业级可观测智能体 AI Agent Teams
人工智能
逐米时代2 小时前
制造企业智能体趋势从单点应用走向协同智能
人工智能