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創建自己的數據集

有時，不存在合適的數據集適用於您構建 NLP 應用，因此您需要自己創建。在本節中，我們將向您展示如何創建一個GitHub issues的語料庫，GitHub issues通常用於跟蹤 GitHub 存儲庫中的錯誤或功能。該語料庫可用於各種目的，包括：

- 探索關閉未解決的issue或拉取請求需要多長時間
- 訓練一個多標籤分類器可以根據issue的描述（例如，“錯誤”、“增強”或“issue”）用元數據標記issue
- 創建語義搜索引擎以查找與用戶查詢匹配的issue

在這裡，我們將專注於創建語料庫，在下一節中，我們將探索語義搜索。我們將使用與流行的開源項目相關的 GitHub issue：🤗 Datasets！接下來讓我們看看如何獲取數據並探索這些issue中包含的信息。

##
獲取數據

您可以瀏覽 🤗 Datasets 中的所有issueIssues tab.如以下屏幕截圖所示，在撰寫本文時，有 331 個未解決的issue和 668 個已關閉的issue。

如果您單擊其中一個issue，您會發現它包含一個標題、一個描述和一組表徵該issue的標籤。下面的屏幕截圖顯示了一個示例.

要下載所有存儲庫的issue，我們將使用GitHub REST API投票Issues endpoint.此節點返回一個 JSON 對象列表，每個對象包含大量字段，其中包括標題和描述以及有關issue狀態的元數據等。

下載issue的一種便捷方式是通過 requests 庫，這是用 Python 中發出 HTTP 請求的標準方式。您可以通過運行以下的代碼來安裝庫：

    !pip install requests

安裝庫後，您通過調用 requests.get() 功能來獲取Issues節點。例如，您可以運行以下命令來獲取第一頁上的第一個Issues：

    import requests

    url = "https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues?page=1&per_page=1"
    response = requests.get(url)

這 response 對象包含很多關於請求的有用信息，包括 HTTP 狀態碼：

    response.status_code

    200

其中一個狀態碼 200 表示請求成功（您可以在這裡找到可能的 HTTP 狀態代碼列表）。然而，我們真正感興趣的是有效的信息，由於我們知道我們的issues是 JSON 格式，讓我們按如下方式查看所有的信息：

    response.json()

    [{'url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/2792',
      'repository_url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets',
      'labels_url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/2792/labels{/name}',
      'comments_url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/2792/comments',
      'events_url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/2792/events',
      'html_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/2792',
      'id': 968650274,
      'node_id': 'MDExOlB1bGxSZXF1ZXN0NzEwNzUyMjc0',
      'number': 2792,
      'title': 'Update GooAQ',
      'user': {'login': 'bhavitvyamalik',
       'id': 19718818,
       'node_id': 'MDQ6VXNlcjE5NzE4ODE4',
       'avatar_url': 'https://avatars.githubusercontent.com/u/19718818?v=4',
       'gravatar_id': '',
       'url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik',
       'html_url': 'https://github.com/bhavitvyamalik',
       'followers_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/followers',
       'following_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/following{/other_user}',
       'gists_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/gists{/gist_id}',
       'starred_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/starred{/owner}{/repo}',
       'subscriptions_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/subscriptions',
       'organizations_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/orgs',
       'repos_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/repos',
       'events_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/events{/privacy}',
       'received_events_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/received_events',
       'type': 'User',
       'site_admin': False},
      'labels': [],
      'state': 'open',
      'locked': False,
      'assignee': None,
      'assignees': [],
      'milestone': None,
      'comments': 1,
      'created_at': '2021-08-12T11:40:18Z',
      'updated_at': '2021-08-12T12:31:17Z',
      'closed_at': None,
      'author_association': 'CONTRIBUTOR',
      'active_lock_reason': None,
      'pull_request': {'url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/pulls/2792',
       'html_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/2792',
       'diff_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/2792.diff',
       'patch_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/2792.patch'},
      'body': '[GooAQ](https://github.com/allenai/gooaq) dataset was recently updated after splits were added for the same. This PR contains new updated GooAQ with train/val/test splits and updated README as well.',
      'performed_via_github_app': None}]

哇，這是很多信息！我們可以看到有用的字段，例如 標題 , 內容 ， 參與的成員， issue的描述信息，以及打開issue的GitHub 用戶的信息。

> ✏️ 試試看！單擊上面 JSON 中的幾個 URL，以瞭解每個 GitHub issue中我url鏈接到的實際的地址。

如 GitHub文檔 中所述，未經身份驗證的請求限制為每小時 60 個請求。雖然你可以增加 per_page 查詢參數以減少您發出的請求數量，您仍然會遭到任何超過幾千個issue的存儲庫的速率限制。因此，您應該關注 GitHub 的創建個人身份令牌，創建一個個人訪問令牌這樣您就可以將速率限制提高到每小時 5,000 個請求。獲得令牌後，您可以將其包含在請求標頭中：

    GITHUB_TOKEN = xxx  # Copy your GitHub token here
    headers = {"Authorization": f"token {GITHUB_TOKEN}"}

> ⚠️ 不要與陌生人共享存在GITHUB令牌的筆記本。我們建議您在使用完後將GITHUB令牌刪除，以避免意外洩漏此信息。一個更好的做法是，將令牌存儲在.env文件中，並使用 `python-dotenv` library 為您自動將其作為環境變量加載。

現在我們有了訪問令牌，讓我們創建一個可以從 GitHub 存儲庫下載所有issue的函數：

    import time
    import math
    from pathlib import Path
    import pandas as pd
    from tqdm.notebook import tqdm

    def fetch_issues(
        owner="huggingface",
        repo="datasets",
        num_issues=10_000,
        rate_limit=5_000,
        issues_path=Path("."),
    ):
        if not issues_path.is_dir():
            issues_path.mkdir(exist_ok=True)

        batch = []
        all_issues = []
        per_page = 100  # Number of issues to return per page
        num_pages = math.ceil(num_issues / per_page)
        base_url = "https://api.github.com/repos"

        for page in tqdm(range(num_pages)):
            # Query with state=all to get both open and closed issues
            query = f"issues?page={page}&per_page={per_page}&state=all"
            issues = requests.get(f"{base_url}/{owner}/{repo}/{query}", headers=headers)
            batch.extend(issues.json())

            if len(batch) > rate_limit and len(all_issues) < num_issues:
                all_issues.extend(batch)
                batch = []  # Flush batch for next time period
                print(f"Reached GitHub rate limit. Sleeping for one hour ...")
                time.sleep(60 * 60 + 1)

        all_issues.extend(batch)
        df = pd.DataFrame.from_records(all_issues)
        df.to_json(f"{issues_path}/{repo}-issues.jsonl", orient="records", lines=True)
        print(
            f"Downloaded all the issues for {repo}! Dataset stored at {issues_path}/{repo}-issues.jsonl"
        )

現在我們可以調用 fetch_issues() 批量下載所有issue，避免超過GitHub每小時的請求數限制；結果將存儲在repository_name-issues.jsonl文件，其中每一行都是一個 JSON 對象，代表一個issue。讓我們使用這個函數從 🤗 Datasets中抓取所有issue：

    # Depending on your internet connection, this can take several minutes to run...
    fetch_issues()

下載issue後，我們可以使用我們 section 2新學會的方法在本地加載它們:

    issues_dataset = load_dataset("json", data_files="datasets-issues.jsonl", split="train")
    issues_dataset

    Dataset({
        features: ['url', 'repository_url', 'labels_url', 'comments_url', 'events_url', 'html_url', 'id', 'node_id', 'number', 'title', 'user', 'labels', 'state', 'locked', 'assignee', 'assignees', 'milestone', 'comments', 'created_at', 'updated_at', 'closed_at', 'author_association', 'active_lock_reason', 'pull_request', 'body', 'timeline_url', 'performed_via_github_app'],
        num_rows: 3019
    })

太好了，我們已經從頭開始創建了我們的第一個數據集！但是為什麼會有幾千個issue，而🤗 Datasets存儲庫中的Issues 選項卡總共卻只顯示了大約 1,000 個issue🤔？如 GitHub 文檔中所述，那是因為我們也下載了所有的拉取請求：

> Git Hub的REST API v3認為每個pull請求都是一個issue，但並不是每個issue都是一個pull請求。因此，“Issues”節點可能在響應中同時返回issue和拉取請求。你可以通過pull_request 的 key來辨別pull請求。請注意，從“Issues”節點返回的pull請求的id將是一個issue id。

由於issue和pull request的內容有很大的不同，我們先做一些小的預處理，讓我們能夠區分它們。

##
清理數據

上面來自 GitHub 文檔的片段告訴我們， pull_request 列可用於區分issue和拉取請求。讓我們隨機挑選一些樣本，看看有什麼不同。我們將使用在第三節, 學習的方法，使用 Dataset.shuffle() 和 Dataset.select() 抽取一個隨機樣本，然後將 html_url 和 pull_request 列使用zip函數打包，以便我們可以比較各種 URL：

    sample = issues_dataset.shuffle(seed=666).select(range(3))

    # Print out the URL and pull request entries
    for url, pr in zip(sample["html_url"], sample["pull_request"]):
        print(f">> URL: {url}")
        print(f">> Pull request: {pr}\n")

    >> URL: https://github.com/huggingface/datasets/pull/850
    >> Pull request: {'url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/pulls/850', 'html_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/850', 'diff_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/850.diff', 'patch_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/850.patch'}

    >> URL: https://github.com/huggingface/datasets/issues/2773
    >> Pull request: None

    >> URL: https://github.com/huggingface/datasets/pull/783
    >> Pull request: {'url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/pulls/783', 'html_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/783', 'diff_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/783.diff', 'patch_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/783.patch'}

這裡我們可以看到，每個pull請求都與各種url相關聯，而普通issue只有一個None條目。我們可以使用這一點不同來創建一個新的is_pull_request列通過檢查pull_request字段是否為None來區分它們:

    issues_dataset = issues_dataset.map(
        lambda x: {"is_pull_request": False if x["pull_request"] is None else True}
    )

> ✏️ 試試看！計算在 🤗 Datasets中解決issue所需的平均時間。您可能會發現 Dataset.filter()函數對於過濾拉取請求和未解決的issue很有用，並且您可以使用Dataset.set_format()函數將數據集轉換為DataFrame，以便您可以輕鬆地按照需求修改創建和關閉的時間的格式（以時間戳格式）。

儘管我們可以通過刪除或重命名某些列來進一步清理數據集，但在此階段儘可能保持數據集“原始”狀態通常是一個很好的做法，以便它可以在多個應用程序中輕鬆使用。在我們將數據集推送到 Hugging Face Hub 之前，讓我們再添加一些缺少的數據：與每個issue和拉取請求相關的評論。我們接下來將添加它們——你猜對了——我們將依然使用GitHub REST API！

##
擴充數據集

如以下屏幕截圖所示，與issue或拉取請求相關的評論提供了豐富的信息，特別是如果我們有興趣構建搜索引擎來回答用戶對這個項目的疑問。

GitHub REST API 提供了一個 評論節點 返回與issue編號相關的所有評論。讓我們測試節點以查看它返回的內容：

    issue_number = 2792
    url = f"https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/{issue_number}/comments"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.json()

    [{'url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/comments/897594128',
      'html_url': 'https://github.com/huggingface/datasets/pull/2792#issuecomment-897594128',
      'issue_url': 'https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/2792',
      'id': 897594128,
      'node_id': 'IC_kwDODunzps41gDMQ',
      'user': {'login': 'bhavitvyamalik',
       'id': 19718818,
       'node_id': 'MDQ6VXNlcjE5NzE4ODE4',
       'avatar_url': 'https://avatars.githubusercontent.com/u/19718818?v=4',
       'gravatar_id': '',
       'url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik',
       'html_url': 'https://github.com/bhavitvyamalik',
       'followers_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/followers',
       'following_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/following{/other_user}',
       'gists_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/gists{/gist_id}',
       'starred_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/starred{/owner}{/repo}',
       'subscriptions_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/subscriptions',
       'organizations_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/orgs',
       'repos_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/repos',
       'events_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/events{/privacy}',
       'received_events_url': 'https://api.github.com/users/bhavitvyamalik/received_events',
       'type': 'User',
       'site_admin': False},
      'created_at': '2021-08-12T12:21:52Z',
      'updated_at': '2021-08-12T12:31:17Z',
      'author_association': 'CONTRIBUTOR',
      'body': "@albertvillanova my tests are failing here:\r\n```\r\ndataset_name = 'gooaq'\r\n\r\n    def test_load_dataset(self, dataset_name):\r\n        configs = self.dataset_tester.load_all_configs(dataset_name, is_local=True)[:1]\r\n>       self.dataset_tester.check_load_dataset(dataset_name, configs, is_local=True, use_local_dummy_data=True)\r\n\r\ntests/test_dataset_common.py:234: \r\n_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ \r\ntests/test_dataset_common.py:187: in check_load_dataset\r\n    self.parent.assertTrue(len(dataset[split]) > 0)\r\nE   AssertionError: False is not true\r\n```\r\nWhen I try loading dataset on local machine it works fine. Any suggestions on how can I avoid this error?",
      'performed_via_github_app': None}]

我們可以看到註釋存儲在body字段中，所以讓我們編寫一個簡單的函數，通過在response.json()中為每個元素挑選body內容來返回與某個issue相關的所有評論：

    def get_comments(issue_number):
        url = f"https://api.github.com/repos/huggingface/datasets/issues/{issue_number}/comments"
        response = requests.get(url, headers=headers)
        return [r["body"] for r in response.json()]

    # Test our function works as expected
    get_comments(2792)

    ["@albertvillanova my tests are failing here:\r\n```\r\ndataset_name = 'gooaq'\r\n\r\n    def test_load_dataset(self, dataset_name):\r\n        configs = self.dataset_tester.load_all_configs(dataset_name, is_local=True)[:1]\r\n>       self.dataset_tester.check_load_dataset(dataset_name, configs, is_local=True, use_local_dummy_data=True)\r\n\r\ntests/test_dataset_common.py:234: \r\n_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ \r\ntests/test_dataset_common.py:187: in check_load_dataset\r\n    self.parent.assertTrue(len(dataset[split]) > 0)\r\nE   AssertionError: False is not true\r\n```\r\nWhen I try loading dataset on local machine it works fine. Any suggestions on how can I avoid this error?"]

這看起來不錯，所以讓我們使用 Dataset.map() 方法在我們數據集中每個issue的添加一個comments列：

    # Depending on your internet connection, this can take a few minutes...
    issues_with_comments_dataset = issues_dataset.map(
        lambda x: {"comments": get_comments(x["number"])}
    )

最後一步是將增強數據集與原始數據保存在一起，以便我們可以將它們都推送到 Hub：

    issues_with_comments_dataset.to_json("issues-datasets-with-comments.jsonl")

##
將數據集上傳到 Hugging Face Hub

現在我們有了我們的增強數據集，是時候將它推送到 Hub 並且與社區共享它！要上傳數據集，我們將使用🤗 Hub 庫，它允許我們通過 Python API 與 Hugging Face Hub 進行交互。 🤗 Hub 預裝了🤗 Transformers，所以我們可以直接使用它。例如，我們可以使用 list_datasets() 獲取有關當前託管在 Hub 上的所有公共數據集的信息的函數：

    from huggingface_hub import list_datasets

    all_datasets = list_datasets()
    print(f"Number of datasets on Hub: {len(all_datasets)}")
    print(all_datasets[0])

    Number of datasets on Hub: 1487
    Dataset Name: acronym_identification, Tags: ['annotations_creators:expert-generated', 'language_creators:found', 'languages:en', 'licenses:mit', 'multilinguality:monolingual', 'size_categories:10K<n<100K', 'source_datasets:original', 'task_categories:structure-prediction', 'task_ids:structure-prediction-other-acronym-identification']

我們可以看到 Hub 上目前有近 1,500 個數據集， list_datasets() 函數還提供了有關每個數據集存儲庫的一些基本元數據。

為了上傳我們的數據集，我們需要做的第一件事是在 Hub 上創建一個新的數據集存儲庫。為此，我們需要一個身份驗證令牌，可以通過首先使用notebook_login() 函數登錄 Hugging Face Hub 獲得：

    from huggingface_hub import notebook_login

    notebook_login()

這將創建一個小部件，您可以在其中輸入您的用戶名和密碼， API 令牌將保存在~/.huggingface/令牌.如果您在終端中運行代碼，則可以改為通過 CLI 登錄：

    huggingface-cli login

完成此操作後，我們可以創建一個新的數據集存儲庫 create_repo() 功能：

    from huggingface_hub import create_repo

    repo_url = create_repo(name="github-issues", repo_type="dataset")
    repo_url

    'https://huggingface.co/datasets/lewtun/github-issues'

在此示例中，我們創建了一個名為的空數據集存儲庫 github-issues 在下面 lewtun 用戶名（當您運行此代碼時，用戶名應該是您的 Hub 用戶名！）。

> ✏️ 試試看！使用您的 Hugging Face Hub 用戶名和密碼獲取令牌並創建一個名為 github-issues.請記住永遠不要將您的憑據保存在 Colab 或任何其他存儲庫中，因為這些信息可能會被不法分子利用。

接下來，讓我們將存儲庫從 Hub 克隆到我們的本地機器，並將我們的數據集文件複製到其中。 🤗 Hub 提供了一個方便的 Repository 類，它包含許多常見 Git 命令的類，因此要克隆遠程存儲庫，我們只需要提供我們要克隆的 URL 和本地路徑：

    from huggingface_hub import Repository

    repo = Repository(local_dir="github-issues", clone_from=repo_url)
    !cp datasets-issues-with-comments.jsonl github-issues/

默認情況下，使用Git LFS跟蹤各種文件擴展名（如.bin、.gz和.zip），以便在同一Git工作流中對大型文件進行版本控制。您可以在存儲庫的.gitattributes文件找到跟蹤文件擴展名的列表。要在列表中包含JSON行格式，我們可以運行以下命令：

    repo.lfs_track("*.jsonl")

然後我們可以使用 Repository.push_to_hub() 將數據集推送到 Hub：

    repo.push_to_hub()

如果我們導航到包含在 repo_url ，我們現在應該看到我們的數據集文件已經上傳。

從這裡，任何人都可以通過簡單地提供來下載數據集 load_dataset() 以存儲庫 ID 作為 path 爭論：

    remote_dataset = load_dataset("lewtun/github-issues", split="train")
    remote_dataset

    Dataset({
        features: ['url', 'repository_url', 'labels_url', 'comments_url', 'events_url', 'html_url', 'id', 'node_id', 'number', 'title', 'user', 'labels', 'state', 'locked', 'assignee', 'assignees', 'milestone', 'comments', 'created_at', 'updated_at', 'closed_at', 'author_association', 'active_lock_reason', 'pull_request', 'body', 'performed_via_github_app', 'is_pull_request'],
        num_rows: 2855
    })

很酷，我們已經將我們的數據集推送到 Hub，其他人可以使用它！只剩下一件重要的事情要做：添加一個數據卡這解釋了語料庫是如何創建的，併為使用數據集的其他提供一些其他有用的信息。

> 💡 您還可以使用一些 Git 魔法直接從終端將數據集上傳到 Hugging Face Hub。有關如何執行此操作的詳細信息，請參閱 🤗 Datasets guide 指南。

##
創建數據集卡片

有據可查的數據集更有可能對其他人（包括你未來的自己！）有用，因為它們提供了上下文，使用戶能夠決定數據集是否與他們的任務相關，並評估任何潛在的偏見或與使用相關的風險。在 Hugging Face Hub 上，此信息存儲在每個數據集存儲庫的自述文件文件。在創建此文件之前，您應該執行兩個主要步驟：

1. 使用數據集標籤應用程序 創建YAML格式的元數據標籤。這些標籤用於各種各樣的搜索功能，並確保您的數據集可以很容易地被社區成員找到。因為我們已經在這裡創建了一個自定義數據集，所以您需要克隆數據集標籤存儲庫並在本地運行應用程序。它的界面是這樣的:

2.閱讀🤗 Datasets guide 關於創建信息性數據集卡片的指南，並將其作為模板使用。

您可以創建自述文件文件直接在Hub上，你可以在裡面找到模板數據集卡片 lewtun/github-issues 數據集存儲庫。填寫好的數據集卡片的屏幕截圖如下所示。!

> ✏️試試看！使用應用程序和 🤗 Datasets guide 指南來完成 GitHub issue數據集的 README.md 文件。

很好! 我們在本節中看到，創建一個好的數據集可能非常複雜，但幸運的是，將其上傳並與社區共享會很容易實現。在下一節中，我們將使用我們的新數據集創建一個帶有 🤗 Datasets的語義搜索引擎，該數據集可以將issue與最相關的issue和評論進行匹配。

> ✏️ 試試看！按照我們在本節中採取的步驟為您最喜歡的開源庫創建一個 GitHub issue數據集（當然，選擇 🤗 Datasets以外的其他東西！）。對於獎勵積分，微調多標籤分類器以預測該領域中存在的標籤。

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