ModelScope数据集格式通常遵循一定的结构和规范,以便于数据的加载、处理和使用,以下是一些关于ModelScope数据集格式的参考信息:
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文件格式支持
ModelScope支持多种文件格式,包括但不限于:
.csv
:逗号分隔值文件,通常用于存储表格数据。
.txt
:文本文件,可以包含任何形式的文本数据。
.json
和.jsonl
:JSON格式文件,用于存储结构化数据。
.pickle
:Python序列化对象,用于存储Python对象。
图像文件(如.png
、.jpeg
):用于存储图像数据。
数据集结构
一个有效的数据集卡片需要包含以下部分:
YAML头部信息:包括许可证、标签、文本等信息,使用分组进行区隔。
数据schema:提供数据的结构和格式信息。
数据样本示范:展示数据的实际样例,帮助用户理解数据内容和格式。
使用指南:介绍如何使用数据集,包括框架、运行环境要求等。
生成相关信息:包括原始数据来源、数据标注方式、标注过程等背景信息。
加载和使用方法
加载单个文件:使用MsDataset.load()
方法加载本地磁盘上的数据集文件。
自定义分隔符:在加载时可以通过input_kwargs
指定分隔符,例如使用制表符t
作为分隔符。
OCR数据集准备:对于OCR任务,需要将图像文件和对应的标注信息配对,并组织为特定的目录结构。
配置数据集加载器:在ModelScope中,根据所用的模型和数据集格式配置数据集加载器,指定图像文件路径、标注信息等相关参数。
社区和服务
创空间:提供灵活的AI应用展示空间,介绍如何快速搭建AI应用。
最佳实践:列举了一些热门任务的最佳实践案例,供用户参考使用。
组织与个人中心:介绍不同组织角色与个人对应的操作权限。
模型探索体验:提供模型探索、推理、训练、部署和应用的一站式服务。
ModelScope数据集格式应遵循一定的规范,以确保数据的正确加载和使用,ModelScope提供的服务和社区资源可以帮助用户更好地理解和使用数据集。
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