huggingface下载的数据集在那个文件夹

在Hugging Face下载的数据集通常保存在`datasets`文件夹中。`datasets`文件夹是Hugging Face提供的一个用于存储和管理数据集的默认文件夹。当你使用Hugging Face的`datasets`库下载数据集时，数据集文件会被保存在`datasets`文件夹中的相应子文件夹中。每个子文件夹的名称对应于数据集的名称。

例如，如果你使用Hugging Face的`datasets`库下载了名为"imdb"的数据集，那么该数据集的文件将保存在`datasets/imdb`文件夹中。

相关问题

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]。

huggingface下载文件夹

### 使用多种方法从Hugging Face下载模型或数据集文件夹

#### 方法一：通过命令行工具`datasets`

对于希望简化操作并快速获取特定资源的用户来说，官方提供的CLI工具是一个不错的选择。安装`datasets`库之后，可以通过简单的命令来实现对指定名称的数据集或者模型的拉取。

pip install datasets

接着可以直接调用如下指令完成WikiText数据集的下载[^1]：

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-v1')

这种方法适用于大多数公开可获得的小到中型规模的数据集合以及预训练好的模型权重等资料。

#### 方法二：借助Git进行批量克隆仓库

当面对那些由多个子目录构成的大项目或是大型数据集时，则推荐采用基于版本控制系统的方式来进行整体性的复制工作。具体而言就是把目标存储位置当作普通的GitHub/GitLab上的repository对待，在本地环境中初始化一个新的git repository，并设置远程地址指向至对应的huggingface hub链接处；随后执行pull动作即可一次性同步整个项目的最新状态下来[^2]。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/datasets/wikitext.git
cd wikitext
git pull origin main

这里特别需要注意的是要先确保已经正确设置了LFS（Large File Storage），因为很多情况下这些资源会涉及到大尺寸多媒体文件或者其他不适合直接嵌入常规文本提交记录里的对象。

#### 方法三：编写Python脚本自动化处理流程

如果既定的任务需求较为复杂——比如只想要提取某些特定条件下的样本片段出来保存成新的独立文件形式的话，那么编程就成为了不可或缺的一环了。下面给出了一段示范性质的代码用来说明怎样利用Python API接口去请求访问受限级别的内容并且将其序列化为磁盘上持久化的副本[^3]。

import os
from huggingface_hub import login, dataset_info, hf_hub_download

# 登录验证环节必不可少
login("<your_api_token>")

info = dataset_info(repo_id="wikitext", revision="main")
for file_name in info.siblings:
    path_in_repo = file_name.rfilename
    local_path = hf_hub_download(
        repo_id="wikitext",
        filename=path_in_repo,
        use_auth_token=True
    )
    print(f"Downloaded {path_in_repo} to {local_path}")

这段程序首先完成了身份认证过程，紧接着查询到了所关心的那个repo里边都有哪些成员项存在，最后逐一遍历每一个条目实施实际意义上的物理拷贝行为直至全部结束为止。