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 下载数据集到本地

### 如何从Hugging Face下载数据集并保存至本地

对于希望将 Hugging Face 数据集下载到本地环境的情况，可以通过 Python 脚本实现这一目标。这不仅适用于公开的数据集也适用于那些需要 API 访问令牌才能获取的私有或受限访问的数据集。

#### 准备工作

确保已安装 `datasets` 库以及拥有有效的 Hugging Face API 令牌。如果尚未获得 API 令牌，则需前往[Hugging Face Hub](https://huggingface.co/)注册账号并创建个人令牌[^2]。

#### 登录认证

当首次尝试下载受保护的内容或是最近更改过模型或数据集的访问权限时，可能需要重新登录以验证身份。使用如下命令完成登录操作：

huggingface-cli login

此过程会提示输入早先准备好的 API 令牌来确认用户的身份[^3]。

#### 编写Python脚本进行下载

下面是一个简单的例子展示怎样编写一段 Python 程序用于下载特定名称的数据集，并将其存储在一个自定义路径下：

from datasets import load_dataset_builder, get_dataset_split_names
import os

dataset_name = "rohit901/VANE-Bench"
save_path = "/data1/zjk/VANE-Bench/Dataset"

if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path)

for split in get_dataset_split_names(dataset_name):
    builder = load_dataset_builder(
        path=dataset_name,
        split=split
    )
    
    builder.download_and_prepare(download_config={"extract_compressed_file": True})
    ds = builder.as_dataset()
    ds.save_to_disk(os.path.join(save_path, f"{split}.arrow"))

上述代码片段展示了如何遍历给定数据集中所有的分割部分（train/test/validation），并将它们分别保存为 Arrow 文件格式于指定位置。需要注意的是，在实际应用中应当根据具体需求调整变量 `dataset_name` 和 `save_path` 的值以便匹配所需下载的数据集及其预期储存地点。

#### 命令行工具方法

除了编程方式外，还可以直接通过命令行工具执行相同的操作。这里给出了一条完整的命令用来说明如何一次性下载整个数据集并存放到指定文件夹内：

huggingface-cli download --repo-type dataset \
                         --resume-download \
                         rohit901/VANE-Bench \
                         --local-dir /data1/zjk/VANE-Bench/Dataset

这条指令中的各个参数含义已在参考资料中有详细介绍，其中最重要的是要替换红色标注的部分——即具体的仓库名和目的地址，使其适应自己的实际情况。

怎么在huggingface下载文件夹

### 如何从Hugging Face下载文件夹

为了从Hugging Face平台下载整个文件夹，可以利用`huggingface_hub`库提供的功能。安装并升级该库至最新版本有助于确保所有特性都能正常使用。

pip install --upgrade huggingface_hub

登录命令允许用户通过API令牌验证身份以便访问私有仓库或其他受保护的内容：

huggingface-cli login

对于特定模型或数据集的文件夹下载操作，推荐使用Python脚本来实现自动化处理过程。下面是一个简单的例子来展示如何获取指定名称下的全部文件[^1]。

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_path = snapshot_download(repo_id="model_or_dataset_name", repo_type="model")  # 或 "dataset"
print(f"Downloaded files are located at {snapshot_path}")

这段代码会自动创建目标目录并将远程服务器上的对应项目完整复制下来，包括所有的子目录结构。注意替换`repo_id`参数中的字符串为你想要下载的具体资源ID[^3]。