y) ● 易表达且功能完整的API ● 读写 text, csv, json, jsonl, sqlite, gzip, bz2和lzma/xz文件 ● 并行化“embarrassingly...然后在python上运行：from functional import seq 示例 PyFunctional对许多任务有用，并可以打开几种常见的文件类型。以下是你能做的一些例子。 简单的例子 ?...在下一示例中，我们使用包含消息和元数据的json(jsonl)格式的聊天记录。一个典型的jsonl文件每行上有一个有效的json。以下是examples/chat_logs.jsonl中的几行。 ?...写入SQLite3数据库同样简单 ? 写入文件 就像PyFunctional可以从csv, json, jsonl, sqlite3和text文件读取一样，也可以写入它们。...到目前为止，pull请求的接受率为100％，贡献者对代码提供了有价值的反馈和评论。 听到这个软件包的用户，特别是它的用途，运行良好，和还有什么可以改进，真是太棒了。
除此之外，Fennec还支持广大研究人员自行开发相关的配置文件，并增加工具箱中的实用工具。...功能介绍 1、单独的静态编译的二进制文件； 2、可以执行任何osquery SQL查询； 3、支持执行系统命令； 4、使用正则表达式解析任何文本文件； 5、支持收集系统日志和文件； 6、以结构化格式返回数据...； 7、支持多种输出格式（JSONL、CSV和KJSON）； 8、灵活的配置文件； 9、数据结果直接写入ZIP文件以节省空间； 10、运行速度非常快； 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地.../osqueryd --output-format 设置输出格式，默认为JSON，可选JSONL、CSV、KJSON -q, --quiet...工具使用样例 默认配置 下面给出的使用样例，测试平台为Ubuntu 20，工具配置为默认配置： 结合Kuiper使用 我们需要使用下列参数选项来运行Fennec，输出的数据才是Kuiper支持的格式
export OPENAI_API_KEY="" 准备训练数据 首先我们需要准备相应的训练数据，这个数据文件都必须是JSONL文件，每行都是一个提示对，类似于 {"prompt...openai tools fine_tunes.prepare_data -f 你可以提供CSV, TSV, XLSX, JSON,JSONL格式的训练数据 创建微调模型 在准备好相应的训练数据之后...用一个简单的python3脚本来处理所有的md文件并生成对应的jsonL文件。 这个prompt的范例比较粗暴，不是很靠谱的，只是测试一下。...\output_prepared.jsonl -m davinci 要注意这一步是要访问国外网站的，不然无法上传文件。 等待微调的任务处理完成。...把相关的数据以及条件放在方案预设之中。这里提前准备好相应的数据内容。 通过设置前置上下文，可以在一定程度上影响ChatGPT的功能以及表现，来实现一个简单的自定义ChatGPT。
这个也是在后续开发框架的过程中，我们可以选取langchian的document作为处理对象，但是文件解析需要自己去写和实现。...', 'row': 2})] """ 如有必要，我们可以在读取文件时自定义 CSV 参数： loader = CSVLoader(file_path='sample_data.csv', csv_args...', 'row': 3})] """ 当从 CSV 文件加载数据时，加载器通常会为 CSV 中的每一行数据创建一个单独的“文档”对象。...默认情况下，每个文档的来源都设置为 CSV 本身的整个文件路径。如果想跟踪 CSV 中每条信息的来源，这可能并不理想。 可以使用 source_column 指定 CSV 文件中的列名。...通过为每个文档提供单独的源信息，这些链可以在处理时考虑数据的来源，并可能提供更细致入微或更可靠的答案。
Scrapy简介 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。...其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。...编写爬虫文件 ? 执行爬虫程序 当我们编写好爬虫文件之后，我们需要运行 scrapy crawl itcast 5. 关于Python2中如何解决中文乱码问题?...： json（默认是Unicode编码） jsonl csv（可以用Excel打开） xml scrapy crawl itcast -o teacher.json scrapy crawl itcast...-o teacher.jsonl scrapy crawl itcast -o teacher.csv scrapy crawl itcast -o teacher.xml
介绍 通过微调，您可以通过提供以下内容从通过 API 提供的模型中获得更多收益： 比提示设计更高质量的结果 能够训练比提示所能容纳的更多示例 由于提示时间较短，可以节省token 更低的延迟请求 GPT...当给出一个只有几个例子的提示时，它通常可以直观地判断你正在尝试执行什么任务并生成一个合理的完成。这通常被称为“少镜头学习”。...您的数据必须是 JSONL 文档，其中每行都是对应于训练示例的一对提示完成。您可以使用我们的 CLI 数据准备工具轻松地将数据转换为此文件格式。...您可以传递 CSV、TSV、XLSX、JSON 或 JSONL 文件，它会在指导您完成建议的更改过程后，将输出保存到 JSONL 文件中，以便进行微调。...您可以使用后缀参数自定义你的微调模型的名称。
在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的文本预测任务。..."output": label, } messages.append(message) # 保存重构后的JSONL文件 with open...，你会接收到一段文本和几个潜在的分类选项，请输出文本内容的正确类型\n\n{example['input']}\n<|assistant...时打印出来： 6.训练结果演示 在SwanLab上查看最终的训练结果： 可以看到在2个epoch之后，微调后的glm2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说，真正的效果评估还得看主观效果。...可以看到在一些测试样例上，微调后的glm2能够给出准确的文本类型： 至此，你已经完成了GLM4指令微调的训练！
ripgrep，那只打印匹配行数 可以用–with-filename 来强制打印文件名 它会覆盖–count-matches 选项 –count-matches 只显示匹配的次数 可以用–with-file...当成常规文字而非 regex 可以用–no-fixed-strings 来禁止这个选项 -L, –follow 会递归搜索链接，默认关闭 可以用–no-follow 来关闭 -g, –glob <GLOB...来取反 可以多次使用， 会匹配.gitignore 的通配符规则 -h, –help 打印帮助信息 –heading 打印文件名到匹配内容的上方而不是同一行 这是默认行为，可以用–no-heading...> 忽略大于byte 的文件 suffix 可以是 K, M，G, 默认是 byte –mmap 尽量使用 memory maps, 默认行为 目前它不支持所有选项, 用–no-mmap 来关闭...> 编译 regex 的上限 -e, –regexp … 使用正则来匹配 可多次使用这个选项，打印匹配任何 pattern 的行 可以用于搜索-开头的 pattern，如rg -
前言 什么是csv文件呢？百度百科上说 CSV是逗号分隔值文件格式，也有说是电子表格的，既然是电子表格，那么就可以用Excel打开，那为什么要在Android中来读取这个.csv格式的文件呢？...然后打开刚才解压后的文件夹，把iso3166.csv复制到这个新建的文件夹下。 ?...这里先以Text的格式放置，这个时候你会发现右上角多了一个两个操作选项（如果你是第一次复制csv文件的话），分别是安装插件和同意忽略 ?...可以看到这个时候你的编译器已经可以正常打开.csv格式文件了，然后这个文件中的第一行到第四行都删掉，因为都是没有用的数据， ?...这样数据就读取到了，那么我们刚才安装的翻译插件起到什么作用呢？你有没有这样的疑惑呢？下面来使用这个翻译插件，选中MainActivity，鼠标右键 ?
1.环境安装 本案例基于Python>=3.8，请在您的计算机上安装好Python，并且有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。..."output": label, } messages.append(message) # 保存重构后的JSONL文件 with open...，你会接收到一段文本和几个潜在的分类选项，请输出文本内容的正确类型\nuser\n{example['input']}\n<|im_start...： 可以看到在2个epoch之后，微调后的qwen2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说，真正的效果评估还得看主观效果。...可以看到在一些测试样例上，微调后的qwen2能够给出准确的文本类型： 至此，你已经完成了qwen2指令微调的训练！
点击页面左侧上方的过滤器(Filter)下的“免费”(Free)选项。 这次显示的全都是免费数据了。 这些数据都包含什么内容？如果你感兴趣的话，欢迎自己花点儿时间浏览一下。...CSV 我们先从最为简单的CSV格式开始。 所谓CSV，是英文“Comma Separated Values”（逗号分割数值）的简写。 我们先回到Jupyter Notebook的根目录。...打开咱们下载的文件，读取数据到变量data。 为了看得更为直观，咱们把JSON正确缩进后输出。这里我们只展示前面的一些行。 可以看到，JSON文件就像是一个大的字典(dictionary)。...你可能会有以下疑问： 既然CSV文件这么小巧，Pandas读取起来也方便，为什么还要费劲去学那么难用的JSON和XML数据读取方法呢？ 这是个好问题！ 我能想到的，至少有两个原因。...你用什么工具来整理和分析它们呢？有没有比本文更高效的方法？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。 如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。
另一方面，你可以使用BERT将文本转换为固定长度的向量。一旦我们通过BERT将文档转换成向量并存储到Elasticsearch中，我们就可以使用Elasticsearch和BERT搜索类似的文档。...创建索引时，你可以指定以下内容： 设置索引 索引中字段的映射 索引别名 例如，如果你想创建带有“title”、“text”和“text_vector”字段的“jobsearch”索引，可以通过以下命令创建索引...让我们把你的数据转换成一个JSON文档： $ python example/create_documents.py --data=example/example.csv --index_name=jobsearch...JSON文档： # documents.jsonl {"_op_type": "index", "_index": "jobsearch", "text": "lorem ipsum", "title"...索引文档 将数据转换成JSON后，可以向指定的索引添加一个JSON文档，并使其可搜索。 $ python example/index_documents.py 7.
数据迁移 一直以来leancloud都提供了数据导出服务，格式为 json line（jsonl），这里其实很方便了，因为市面上大多数评论系统都可以json格式的数据进行导入迁移数据，也就是说我们只需要把导出的...使用本地编辑器打开 .jsonl 文件删掉第一行的 filetype:JSON-streaming {"type":"Class","class":"Comment"} 后 ctrl+f 查找 }+换行符...此处可无视 key 值选项，后面需要自定义 comment_ID 为主键 完成 json 到 sql 到转换后，将转换后的 sql 文件下载到本地，根据 wp 数据库中自带的 wp_comments 数据表结构进行进一步编辑...），这里我是写了个简单的 php 文件来读取 json 文件并遍历获取每个对象的对应文章 id 后再写入 json 进行新增的（很傻，而且速度不快），其实这里可以直接在 phpmyadmin 中使用 mysql...虽然是个笨办法，不过也还能用，简单做个记录（在wp根目录创建以下php文件，再将之前转换后的 json 数据丢到根目录访问即可。
JSON Lines 通过将每个 JSON 对象放在独立的一行中，使得逐行读取和处理数据变得简单，易于处理大型数据集、容易与现有工具集成，具有灵活性和可扩展性、易于阅读和维护等特点。....jsonl 保存 建议使用像 gzip 或 bzip2 这样的流压缩器以节省空间，生成 .jsonl.gz 或 .jsonl.bz2 文件 MIME 类型可以是 application/jsonl，...若采用 JSON Lines 保存该文件，则操作数据时，我们无需读取整个文件后再解析、操作，而可以根据 JSON Lines 文件中每一行便为一个 JSON 值的特性，边读取边解析、操作。...JSON Lines 格式非常适合处理日志文件等大型数据集。它通过逐行读取和处理数据，方便了大数据场景下的分析和处理。同时，它的灵活性和可扩展性使得我们可以根据需要定义自己的数据结构。...4files2jsonl files2jsonl[3] 可以将一个路径下的多个文本文件（可按文件类型过滤）内容，输出成一个 JSON Lines 格式文件。
假如认为改错了可以用:q!退出且不保存。当然我们也可以考虑打开python文件直接修改，但注意修改完后需要按下Ctrl+S进行保存。 减号代表要删除的行，加号代表要增加的行。...“LoRA 模型文件” 可以简单理解：LoRA 模型文件 = Adapter 2.4 部署与测试 2.4.1 将 HuggingFace adapter 合并到大语言模型： xtuner convert...问题 和 回答 两列 提取出来，再放入 .jsonL 文件的每个 conversation 的 input 和 output 中。...3.3 开始自定义微调 此时，我们重新建一个文件夹来玩“微调自定义数据集” mkdir ~/ft-medqa && cd ~/ft-medqa 把前面下载好的internlm-chat-7b模型文件夹拷贝过来...别忘了把自定义数据集，即几个 .jsonL，也传到服务器上。
该工具可以接受各种文件格式作为输入（CSV、TSV、XLSX、JSON 或 JSONL），只要它们包含提示和完成列/键，并且输出一个准备好发送进行微调过程的训练 JSONL 文件。...您还可以指定选项-q，自动接受所有建议。 注意 当您执行pip install openai时，此openai工具已安装并在您的终端中可用。...作为这种用例的输入文件的一个例子，您的 JSONL 文件可以包含代码和相应的审查评论对。这将帮助模型学习如何提供准确和相关的代码质量反馈。...现在我们可以调用工具从out_openai_completion.csv生成训练文件，如下所示： $ openai tools fine_tunes.prepare_data -f out_openai_completion.csv...例如，您的应用程序可以加载 CSV 文件、电子邮件、PowerPoint 文档、Evernote 笔记、Facebook 聊天、HTML 页面、PDF 文档以及许多其他格式。
点击页面左侧上方的过滤器(Filter)下的“免费”(Free)选项。 这次显示的全都是免费数据了。 ? 这些数据都包含什么内容？如果你感兴趣的话，欢迎自己花点儿时间浏览一下。...CSV 我们先从最为简单的CSV格式开始。 所谓CSV，是英文“Comma Separated Values”（逗号分割数值）的简写。 我们先回到Jupyter Notebook的根目录。 ?...%matplotlib inline 下面我们读入csv文件。Pandas对csv数据最为友好，提供了read_csv命令，可以直接读取csv数据。...你可能会有以下疑问： 既然CSV文件这么小巧，Pandas读取起来也方便，为什么还要费劲去学那么难用的JSON和XML数据读取方法呢？ 这是个好问题！ 我能想到的，至少有两个原因。...你用什么工具来整理和分析它们呢？有没有比本文更高效的方法？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。
毕竟，这是为什么这些工具首先存在的原因。然而，对于分隔符转换等简单任务来说，这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上，特别是数据科学家。...iconv 就是这种状况下的救世主。 iconv 是一个简单的程序，可以输入某种编码的文本，然后以另一种编码输出。...#将文件中的制表符分割转换成逗号 cat tab_delimited.txt | tr " " "," comma_delimited.csv Tr的另一个特性是在你的处理中设置上所有的[:class:...常用选项： wc -c 打印字节数 wc -m 打印字符数 wc -L 打印最长一行的长度 wc -w 打印字数 SPLIT命令 文件大小可以有显著变化。...后缀约定可以通过-d标识来数字化。添加文件扩展名，你需要执行下面这个find命令。他会给当前文件夹下的所有文件追加.csv后缀，所以需要小心使用。 find .
Unity的TensorFlowSharp 将TensorFlow.js转换成Unity中可用图的tsjs-converter 将线性回归简单可视化的Google Sheets 所需工具就是这些了，接下来我将手把手教你解释清楚这些工具是怎样应用的...明确目标 把目标想得简单些更有利于完成目标，我们可以把这个任务想象成：如果投球手距离篮筐的距离为x，用y程度的力度投球则会进球的简单问题。 这样一想是不是觉得模型都简单了好几度？...此时如果查看Unity项目的根目录，则应该能够看到一个名为successful_shots.csv的新文件。这是来自Unity的原始转储，我们把这份数据导出来，以便在excel中分析它。...这个.csv文件只有三行，index，distance和force。我在谷歌表格中导入这个文件，创建了带趋势线的散点图，这样就能了解数据的分布情况了。 ? 这些点组合起来可以发现一些规律。...训练和保存模型的方法如下： ? 我们从.csv文件中加载数据创建一些列x和y坐标点，让模型学会服从这些数据，之后，保存！
中找到对应的 .jsonl.zst 压缩文件（该路径将在之后的训练中使用）。...# 单个文件存放样本的数量, 示例中使用很小，真实训练可以酌情增大 ......: 9637 total files: 964 随后可在 sft_data 中找到对应的 .jsonl.zst 压缩文件（该路径将在之后的训练中使用）。...一种最简单的方式是在 tokenizer 路径中找到 special_tokens_map.json 文件，并添加以下内容： { ......} 这个步骤不再需要数据压缩，因此准备好上述结构的 .jsonl 文件即可。
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