Hugging Faceでトカマクラブデータセットを作成して公開する完全ガイド

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はじめに

機械学習の世界で共有されるデータセットは、研究や開発において不可欠なリソースです。この記事では、独自のデータセット(東方のトカマクラブ近辺の情報を使用)をHugging Face上で作成し、公開するためのプロセスを紹介します。


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データの作成

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独自のデータセットを作成する前に、目的、対象となるデータの種類、どのようにデータを収集・整理するかを計画します。データセットが解決しようとしている問題や、どのように役立つかを明確にしましょう。

データの準備

  • データを収集し、適切な形式(例:CSV、JSON)に整形します。
  • データのクリーニングと前処理を行い、品質を確保します。
  • トレーニング、検証、テスト用のサブセットに分割します。

QAデータベースの自動生成

今回は下記のサイトのデータを使用します。

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リポジトリの作成

Hugging Faceには、データセットを格納するための専用のリポジトリが必要です。

Hugging Face – The AI community building the future.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

リポジトリの初期設定

  • Hugging Faceのアカウントにログインします。
  • [New Dataset] ボタンをクリックして、新しいリポジトリを作成します。

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  • データセットに名前をつけ、プライベートまたはパブリックの設定を選択します。

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ファイルのアップロード

リポジトリが作成されたら、データファイルをアップロードします。

ファイルのアップロード手順

  • リポジトリページの[Files] タブを開きます。
  • [Add file] ボタンを使用して、データファイルをアップロードします。
  • 大きなファイルの場合は、git LFSを使用することを検討します。

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READMEの作成

データセットには、使用方法、データ構造、ライセンス、謝辞などを含むREADMEファイルが必要です。

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まとめ

このガイドは、Hugging Faceにデータセットを公開する際の基本的なフローを説明するものです。これらのステップに従えば、自身のデータセットを世界中の研究者や開発者と共有することができます。

リポジトリ

MakiAi/Tokama_Club_QA · Datasets at Hugging Face
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