文章目录
- [01 Grand Challenge 上数据集的下载](#01 Grand Challenge 上数据集的下载)
- [02 zenodo上数据集的下载](#02 zenodo上数据集的下载)
- [03 hugging face 上数据集的下载](#03 hugging face 上数据集的下载)
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- (1)直接在网页上下载
- [(2)通过 huggingface_hub 库下载](#(2)通过 huggingface_hub 库下载)
- [(3)使用 Git LFS](#(3)使用 Git LFS)
- [(4) hugging face 上数据集的下载 常见问题与解决方案](#(4) hugging face 上数据集的下载 常见问题与解决方案)
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- [问题 :网络连接错误 (ConnectionError / ReadTimeout)](#问题 :网络连接错误 (ConnectionError / ReadTimeout))
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01 Grand Challenge 上数据集的下载
之前写过一个Grand Challenge 上数据集的下载的帖子,不再赘述:https://blog.csdn.net/verse_armour/article/details/153273551?spm=1001.2014.3001.5501
02 zenodo上数据集的下载
(1)直接在网页上下载
操作比较简单,但是一般来说比较慢,网络不好的时候容易下载中断,又要重新下载。
(2)使用zenodo_get
github地址:https://github.com/dvolgyes/zenodo_get
- 安装:直接在虚拟环境中pip安装即可:
pip install zenodo-get -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 使用:
zenodo_get RECORD_ID_OR_DOI - note:这里的RECORD_ID_OR_DOI是zenodo网页url末尾的数字,比如这个数据集就是
7260705

但是我用下来这个工具在下载的时候也容易中断,十几个G的数据集只能下载几百兆,下不完全。
(3)使用wget
直接wget -c https://zenodo.org/api/records/8003760/files/Task2_val.zip/content -O Task2_val.zip
- -c 参数表示 断点续传(Continue),如果连接断开,重新运行该命令会从断开的地方继续,而不会重新开始。
- -O Task2.zip 表示将下载的文件重命名为 Task2.zip。
这个方案是我下来最流畅的一个,没有遇到问题。
03 hugging face 上数据集的下载
(1)直接在网页上下载
需要一个一个下载,一般不用。
(2)通过 huggingface_hub 库下载
适用场景: 下载原始文件、大批量文件备份。
安装: pip install huggingface_hub
python
from huggingface_hub import snapshot_download
# 下载整个数据集仓库到本地
snapshot_download(repo_id="shibing624/medical",
repo_type="dataset",
local_dir="./medical_data",
resume_download=True) # 支持断点续传
(3)使用 Git LFS
像克隆 GitHub 仓库一样克隆数据集。注意必须安装 Git LFS,否则大文件只能下到指针文件。
适用场景: 习惯用 Git 管理、需要查看历史版本的用户。
shell
git lfs install
git clone https://huggingface.co/datasets/username/dataset-name
Hugging Face (HF) 是目前最主流的 NLP 和 AI 社区,下载数据集主要有三种方式:Python 代码库(官方推荐) 、命令行工具 和 Git。
以下是详细的下载指南,以及国内用户最常遇到的"网络连接"等问题的解决方案。
(4) hugging face 上数据集的下载 常见问题与解决方案
下载 Hugging Face 数据集时,90% 的问题都集中在网络连接上。
问题 :网络连接错误 (ConnectionError / ReadTimeout)
现象: 报错 ConnectTimeoutError,HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded。
原因: 国内网络环境连接 Hugging Face 官方服务器不稳定或被阻断。
✅ 解决方案 A:使用 HF-Mirror 镜像站(最推荐)
这是一个国内公益镜像站,完全同步官方资源。
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设置环境变量 (在终端运行或写入
.bashrc):bashexport HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -
设置后,正常的 Python 脚本(
load_dataset等)无需修改代码,会自动走镜像下载。