Hugging Face - Datasets 알아보자

1. Main

이 화면의 왼쪽에는 Hugging Face 데이터셋을 필터링할 수 있는 다양한 옵션이 제공됩니다. 각 필터 옵션은 다음과 같습니다:

1. Modalities (형식)

• 3D, Audio, Geospatial, Image, Tabular, Text, Time-series, Video와 같은 옵션이 있으며, 데이터의 종류에 따라 필터링할 수 있습니다.
• 예를 들어, Text는 텍스트 데이터를, Audio는 음성 데이터를, Image는 이미지 데이터를 포함하는 데이터셋을 검색할 때 사용됩니다.

2. Size (rows)

• 데이터셋의 크기를 기준으로 필터링할 수 있는 슬라이더입니다.
• <1K부터 >1T까지 데이터셋의 행(row) 수를 조절하여, 원하는 크기의 데이터셋만 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 매우 큰 데이터셋이 필요한 경우 슬라이더를 오른쪽으로 이동하여 1억 행 이상의 데이터셋을 검색할 수 있습니다.

3. Format (형식)

• 데이터셋의 파일 형식을 기준으로 필터링할 수 있습니다.
• json, csv, parquet, imagefolder, soundfolder, webdataset 등의 형식 옵션이 제공됩니다. 예를 들어, csv 형식은 표 형태로 데이터를 저장하며, imagefolder는 폴더 구조로 이미지 데이터를 관리할 때 사용됩니다.
• 이 옵션을 통해, 특정 파일 형식을 요구하는 모델 학습 또는 데이터 분석 프로젝트에 적합한 데이터셋만 선택할 수 있습니다.

이 필터 옵션들을 활용하면, 필요한 데이터의 형식, 크기, 파일 형식에 따라 Hugging Face의 방대한 데이터셋을 쉽게 좁혀볼 수 있습니다.

2. Libraries

이 화면은 Hugging Face의 Libraries (라이브러리) 필터 탭으로, 데이터셋을 특정 라이브러리와의 호환성에 따라 필터링할 수 있는 옵션을 제공합니다. 각 라이브러리는 데이터 처리, 전처리, 분석 등에 사용되는 도구입니다. 주요 라이브러리와 그 활용도는 다음과 같습니다:

주요 라이브러리 설명

1. Croissant: 주로 Hugging Face에서 사용되는 라이브러리 중 하나로, 데이터와의 호환성을 위해 사용할 수 있는 도구입니다.
2. Datasets: Hugging Face의 기본 데이터셋 라이브러리로, 다양한 데이터셋을 불러오고 전처리할 수 있습니다. 주로 NLP, 컴퓨터 비전 등 다양한 태스크에서 사용할 데이터를 관리하는 데 유용합니다.
3. Polars: 고성능 데이터 처리 라이브러리로, 특히 큰 규모의 데이터를 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있습니다.
4. Pandas: 파이썬의 대표적인 데이터 분석 라이브러리로, 데이터 프레임 형태로 데이터를 다루기 위해 널리 사용됩니다.
5. Dask: 대규모 데이터를 병렬 처리할 수 있는 라이브러리로, Pandas와 유사하지만 더 큰 데이터에 적합합니다.
6. WebDataset: 웹에서 데이터셋을 직접 스트리밍하여 사용할 수 있는 라이브러리로, 대규모 분산 학습에 유용합니다.
7. Distilabel: 라벨링 작업을 쉽게 할 수 있게 도와주는 라이브러리입니다.
8. Argilla: 데이터셋에 주석을 달거나 레이블링을 하는 작업을 쉽게 해주는 도구입니다.
9. FiftyOne: 컴퓨터 비전 데이터셋을 관리하고 시각화하는 데 유용한 라이브러리입니다. 이미지나 비디오 데이터셋의 품질을 확인하고 데이터 세트를 조작하는 데 자주 사용됩니다.

활용 방법

이 필터를 사용하여 특정 라이브러리와 호환되는 데이터셋만을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, Pandas와 호환되는 데이터셋만 보려면 해당 필터를 선택하여 Pandas를 통해 쉽게 불러오고 사용할 수 있는 데이터셋을 찾을 수 있습니다.

3. Other

이 화면은 Hugging Face의 데이터셋 필터 탭에서 Other 카테고리로, 데이터셋을 특정 주제나 특성에 따라 필터링할 수 있는 다양한 태그가 제공됩니다. 이 필터를 통해 여러 분야별 데이터셋을 찾을 수 있습니다.

주요 필터 설명

1. Trained with AutoTrain: Hugging Face의 AutoTrain을 사용해 자동으로 훈련된 데이터셋을 나타냅니다. 코딩 없이 빠르게 모델을 훈련시키는 AutoTrain과 호환됩니다.
2. Synthetic: 인공적으로 생성된 데이터셋을 나타냅니다. 실제 데이터가 아닌 합성 데이터를 사용하여 다양한 실험을 할 때 유용합니다.
3. Art, Medical, Biology, Legal, Finance, Chemistry, Music, Climate: 각 주제에 특화된 데이터셋을 필터링할 수 있는 태그입니다. 예를 들어, Medical 태그를 선택하면 의료 분야와 관련된 데이터셋만 표시됩니다.
4. Code: 소스 코드가 포함된 데이터셋을 찾을 수 있는 필터입니다. 코드를 분석하거나 코드 생성을 학습시키기 위한 데이터셋을 찾을 때 유용합니다.
5. Music: 음악과 관련된 데이터를 포함한 데이터셋입니다. 음악 생성, 분석, 추천 시스템 등을 위한 데이터셋을 찾을 수 있습니다.
6. Climate: 기후 관련 데이터를 포함하는 데이터셋으로, 기후 변화, 날씨 예측, 환경 분석과 같은 주제에 사용됩니다.

이 필터들을 사용하면 특정 분야나 속성에 맞는 데이터셋만 빠르게 찾아볼 수 있어, 원하는 목적에 맞는 데이터를 효율적으로 선택할 수 있습니다.