#
Что делать, если моего датасета на нет на Hub?

Вы знаете, как использовать Hugging Face Hub для скачивания датасетов, но часто складывается ситуация, когда нужные данные не хранятся у вас локально или на удаленном сервере. В этом разделе мы посмотрим, как библиотека 🤗 Datasets может быть использована для загрузки датасетов, которые не хранятся на Hugging Face Hub.

## Работа с локальными и удаленными датасетами

🤗 Datasets предоставляет скрипты для загрузки собственных датасетов. Библиотека поддерживает несколько распространенных форматов:

Data format | Loading script | Example
--- | --- | ---
CSV & TSV | `csv` | `load_dataset("csv", data_files="my_file.csv")`
Text files | `text` | `load_dataset("text", data_files="my_file.txt")`
JSON & JSON Lines | `json` | `load_dataset("json", data_files="my_file.jsonl")`
Pickled DataFrames | `pandas` | `load_dataset("pandas", data_files="my_dataframe.pkl")`

Как показано в таблице, для каждого формата мы должны задать тип скрипта загрузки в функции `load_dataset()` вместе с аргументом `data_files`, который указывает путь к одному или нескольким файлам. Начнем с загрузки набора данных из локальных файлов; позже мы увидим, как сделать то же самое с файлами, расположены на удаленном сервере.

## Загрузка локального датасета

Для этого примера мы будем использовать датасет SQuAD-it dataset. Это большой датасет для задачи question answering на итальянском языке.

Обучающая и тестовая часть расположены на GitHub, мы можем скачать файлы с помощью простой команды `wget`.

    !wget https://github.com/crux82/squad-it/raw/master/SQuAD_it-train.json.gz
    !wget https://github.com/crux82/squad-it/raw/master/SQuAD_it-test.json.gz

Выполнение этих команд запустит процесс скачивания файлов SQuAD_it-train.json.gz и SQuAD_it-test.json.gz, которые мы можем распаковать с помощью Linux команды `gzip`:

    !gzip -dkv SQuAD_it-*.json.gz

    SQuAD_it-test.json.gz:	   87.4% -- replaced with SQuAD_it-test.json
    SQuAD_it-train.json.gz:	   82.2% -- replaced with SQuAD_it-train.json

После выполнения команд мы увидим, что архивы будут заменены файлами SQuAD_it-train.json и SQuAD_it-text.json в формате JSON.

✎ Причина, по которой в примере выше перед командами расположен `!` заключается в том, что мы выполняем их в Jupyter notebook. Если вы хотите запустить эти команды в терминале – просто удалите `!`.

Для загрузки JSON файла с помощью функции `load_dataset()` необходимо знать, с каким типом JSON-файла мы имеем дело: обычный JSON (похожий на вложенный словарь) или JSON, сформированный построчно. Как и многие датасеты для задач question-answering, SQuAD-it использует формат обычного JSON’а с текстом, хранящимся в поле `data`. Это означает, что мы можем подгрузить датасет, задав аргумент `field` следующим образом:

    from datasets import load_dataset

    squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="SQuAD_it-train.json", field="data")

По умолчанию при загрузке локальных файлов создается объект `DatasetDict` с меткой `train`. Мы можем изучить объект `squad_it_dataset`:

    squad_it_dataset

    DatasetDict({
        train: Dataset({
            features: ['title', 'paragraphs'],
            num_rows: 442
        })
    })

Выше распечатана информация об объекте: число строк и колонки обучающего датасета. Мы можем посмотреть на один объект, проиндексировав его как `train` следующим образом:

    squad_it_dataset["train"][0]

    {
        "title": "Terremoto del Sichuan del 2008",
        "paragraphs": [
            {
                "context": "Il terremoto del Sichuan del 2008 o il terremoto...",
                "qas": [
                    {
                        "answers": [{"answer_start": 29, "text": "2008"}],
                        "id": "56cdca7862d2951400fa6826",
                        "question": "In quale anno si è verificato il terremoto nel Sichuan?",
                    },
                    ...
                ],
            },
            ...
        ],
    }

Отлично! Мы загрузили наш первый датасет! Но пока мы это сделали только для обучающей части данных, хотя нам нужны и `train`, и `test` в одном `DatasetDict`, чтобы мы могли применить функцию `Dataset.map()` на оба подмножества сразу. Чтобы сделать это, мы можем передать в словарь в `data_files`. Сделать это можно так:

    data_files = {"train": "SQuAD_it-train.json", "test": "SQuAD_it-test.json"}
    squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files=data_files, field="data")
    squad_it_dataset

    DatasetDict({
        train: Dataset({
            features: ['title', 'paragraphs'],
            num_rows: 442
        })
        test: Dataset({
            features: ['title', 'paragraphs'],
            num_rows: 48
        })
    })

Это ровно то, чего мы хотели добиться! Далее мы можем применять различные приемы для препроцессинга данных: очистку, токенизацию и прочее.

Аргумент `data_files` функции `load_dataset()` очень гибкий и может являться путем к файлу, списком путей файлов или словарем, в котором указаны названия сплитов (обучающего и тестового) и пути к соответствующим файлам. Вы также можете найти все подходящие файлы в директории с использованием маски по правилам Unix-консоли (т.е. указать путь к директории и указать `data_files="*.json"` для конкретного сплита). Более подробно это изложено в документации 🤗 Datasets.

Скрипты загрузки 🤗 Datasets также поддерживают автоматическую распаковку входных файлов, поэтому мы можем пропустить команду `gzip` просто передав в аргумент `data_files` пути к архивам:

    data_files = {"train": "SQuAD_it-train.json.gz", "test": "SQuAD_it-test.json.gz"}
    squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files=data_files, field="data")

Это может быть полезно, если вы не хотите вручную разархивировать GZIP файлы. Автоматическое разархивирование также поддерживает распространенные форматы вроде ZIP и TAR, так что вы можете передавать и пути к таким файлам.

Теперь, когда вы знаете, как загрузить локально хранящиеся файлы, мы посмотрим, как подгрузить данные с удаленных серверов.

## Загрузка файлов с удаленного сервера

Если вы работаете data scientist или программистом в компании, скорее всего ваши данные хранятся на сервере. К счастью, загрузка файлов с удаленных машин настолько же простая, насколько и загрузка их со локальной машины! Вместо пути к локальным файлам мы передаем аргументу `data_files` один или несколько URL, указывающих на нужные файлы. К примеру, датасет SQuAD-it расположен на GitHub, мы можем просто указать ссылку на файлы следующим образом:

    url = "https://github.com/crux82/squad-it/raw/master/"
    data_files = {
        "train": url + "SQuAD_it-train.json.gz",
        "test": url + "SQuAD_it-test.json.gz",
    }
    squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files=data_files, field="data")

Эта операция вернет такой же `DatasetDict`, какой мы получали ранее, но избавит нас от загрузки и разархивирования файлов SQuAD_it-*.json.gz вручную. На этом мы завершаем наш обзор различных способов загрузки датасетов, которые не размещены на Hugging Face Hub. Теперь, когда у нас есть датасет, с которым можно поиграться, давайте погрузимся в различные методы обработки данных!

✏️ Попробуйте! Выберите другой датасет, расположенный на GitHub или в архиве UCI Machine Learning Repository и попробуйте загрузить его с локальной машины и с удаленного сервера. В качестве бонуса попробуйте загрузить датасет в формате CSV или обычного тектового файла (см. детали по поддерживаемым форматам в документации).