modelscope git数据集

### ModelScope Git 数据集下载地址与使用方法 ModelScope 提供了一站式的模型和服务支持，同时也允许通过 Git 方式管理和下载数据集。以下是关于如何获取和操作 ModelScope 的 Git 数据集的相关说明。 #### 1. 下载非公开数据集 对于非公开的数据集，可以通过以下命令完成克隆并拉取大型文件： ```bash GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/datasets/{dataset_name}.git cd {dataset_name} git lfs pull ``` 上述命令中的 `GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1` 参数可以跳过初始的 LFS 文件下载过程，在进入项目后再执行 `git lfs pull` 来同步完整的数据文件[^2]。 #### 2. 克隆公共数据集 如果目标是一个公开可用的数据集，则可以直接运行标准的 Git 克隆命令： ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/{public_dataset_name}.git ``` #### 3. 创建自定义数据集并通过 Git 管理 当需要上传自己的数据集到 ModelScope 平台时，可按照以下流程操作： - **安装必要的工具** 首先确保已安装 `git-lfs` 工具，并初始化它以便处理大文件存储。 ```bash git lfs install ``` - **创建本地仓库并与远程关联** 将本地目录设置为一个新的 Git 仓库，并将其链接到 ModelScope 上对应的路径。 ```bash mkdir my_custom_dataset && cd my_custom_dataset git init git remote add origin https://www.modelscope.cn/username/my_custom_dataset.git ``` - **跟踪大数据文件** 对于较大的文件（如图片、音频或其他二进制资源），应标记它们由 Git LFS 负责管理。 ```bash git lfs track "*.jpg" echo ".jpg" >> .gitattributes ``` - **提交更改并推送至服务器** 添加所有修改后的文件到暂存区，记录这些改动的历史信息最后推送到云端。 ```bash git add . git commit -m "Initial dataset upload with large files handled by LFS." git push --set-upstream origin master ``` #### 4. JSON 文件配置指南 为了更好地组织数据结构以及划分不同用途的部分（比如训练集、验证集等），建议构建相应的元数据描述文档——JSON 格式最为常用。例如命名为 `{your_dataset}_meta.json` 的文件可能包含这样的内容片段： ```json { "splits": [ {"name":"train", "files":["data/train_*.txt"]}, {"name":"validation", "files":["data/validation_*.txt"]} ] } ``` 此部分有助于后续自动化脚本识别哪些资料属于特定阶段使用的素材集合[^5]。 --- ### 注意事项 - 如果遇到权限错误或者网络连接失败的情况，请确认是否登录了正确的账号并且检查代理设置是否正常工作。 - 当涉及敏感或受版权保护的内容传输时务必遵循相关法律法规的要求。