huggingface上传数据集

### 如何在Hugging Face平台上上传数据集

为了在Hugging Face平台上传数据集，用户需遵循一系列特定的操作流程。首先应当注册并登录到Hugging Face网站账户[^1]。完成登录之后，在浏览器地址栏输入`https://huggingface.co/datasets`进入数据集页面。

创建新数据集之前，点击右上角的“New Dataset”按钮来启动新建过程[^2]。此时会跳转至一个新的界面用于填写关于该数据集的基础信息，包括但不限于名称、描述以及许可证等内容。这些基本信息有助于其他研究者理解此数据集的目的及其适用范围。

当基本资料准备完毕后，可以选择直接通过网页端拖拽文件夹的方式上传本地的数据文件；也可以利用命令行工具CLI来进行更复杂的操作，比如批量处理多个文件或自动化脚本支持等。对于后者而言，先安装官方提供的Python库`datasets-cli`是必要的前提条件之一：

pip install datasets-cli

接着执行如下所示指令完成身份验证，并按照提示逐步实现远程仓库同步工作：

huggingface-cli login
huggingface-cli dataset push-to-hub /path/to/local/dataset/repo --organization your_org_name

上述方法适用于大多数场景下的需求满足情况，但对于某些特殊情况可能还需要额外配置参数选项以适应具体的应用环境要求[^3]。

相关问题

在huggingface上传数据集

要在Hugging Face上上传数据集，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，将您的数据集准备好，并确保数据集符合Hugging Face的数据集格式要求。

2. 在Hugging Face上创建一个账户，并登录到您的账户。

3. 在Hugging Face的数据集中心（Hub）页面上，点击右上角的"New Dataset"按钮。

4. 在弹出的对话框中，填写数据集的相关信息，包括名称、描述、许可证等。

5. 选择"Upload a dataset"选项，并点击"Next"按钮。

6. 在接下来的页面中，点击"Choose files"按钮，选择您准备好的数据集文件。

7. 点击"Upload"按钮，开始上传您的数据集文件。

8. 上传完成后，系统会自动为您的数据集生成一个唯一的标识符（dataset ID）。

9. 您可以在数据集详情页面中查看和编辑数据集的相关信息，并通过该页面共享您的数据集。

请注意，上传数据集可能需要一些时间，具体取决于您的数据集大小和网络连接速度。同时，确保您遵守了Hugging Face的数据集上传规定和许可证要求。

引用中提供了一些关于数据集上传和分享的更高级操作，可以进一步了解。

具体演示了从Hub加载数据集的步骤，您可以参考该文档中的示例代码来加载和使用已上传的数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [load_dataset加载huggingface数据集失败](https://blog.csdn.net/comli_cn/article/details/131207877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Huggingface - 创建音频数据集（Create an audio dataset）](https://blog.csdn.net/lovechris00/article/details/130321994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

上传数据集到huggingface出现超时

### 解决上传数据集到Hugging Face时出现的超时错误

当尝试上传大型文件或数据集至 Hugging Face 平台时，可能会遭遇网络连接不稳定或是默认请求时间过短而导致的操作失败。针对这一情况，可以采取多种措施来优化上传过程并减少超时的可能性。

#### 增加超时设置
通过调整 `http` 请求中的超时参数，允许更长时间等待响应完成。这可以通过修改环境变量或者直接在 Python 脚本里设定实现：

import os
os.environ['HF_DATASETS_OFFLINE'] = '0'  # 确保在线模式开启
from huggingface_hub import upload_file, set_progress_bar_enabled
set_progress_bar_enabled(False)

# 设置全局HTTP请求超时时间为60秒
os.environ["REQUESTS_CA_BUNDLE"]="/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt"
os.environ["HTTPS_PROXY"]="http://your_proxy_here:port"  # 如果需要使用代理
upload_file(
    path_or_fileobj='path/to/local/file',
    path_in_repo='remote/path/in/repo', 
    repo_id='username/repository-name',
    token='hf_yourtokenhere'
)

上述代码片段展示了如何配置 HTTP 连接属性以及调用 `upload_file()` 函数执行实际的数据集上传操作[^2]。

#### 使用分片上传技术
对于特别庞大的文件，建议采用分块方式逐步提交给远程仓库。这种方式不仅能够降低单次传输的风险，还便于中途暂停续传等功能的支持。具体做法如下所示：

from huggingface_hub import Repository
repo = Repository(local_dir='./local-repo-path', clone_from='username/reponame')
for chunk in chunks_of_data:
    with open(f"{chunk}.part", "wb") as f:
        f.write(chunk_content)
    repo.push_to_hub(commit_message=f"Add part {chunk}")

此方法利用了 Git LFS (Large File Storage) 的特性，在每次推送之前都会自动处理好对应的二进制对象存储问题[^1]。

#### 验证网络状况与防火墙策略
确保当前使用的互联网连接稳定可靠，并且没有任何企业级安全设备阻止对外部资源的大规模写入行为。必要时联系 IT 支持团队确认端口开放状态及白名单加入事宜[^4]。