Release Qute datasets on Hugging Face
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
Línea de trabajo
Empieza localizando los datos CSV de baja selectividad en el repositorio Qute y revisa la guía de carga de datasets y la documentación del visor de datasets de Hugging Face. La tarea se considerará completada cuando los datasets se hayan subido a Hugging Face y se hayan enlazado con la página del artículo, pero primero el issue necesita confirmar que el proyecto quiere continuar.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi @weizhoudb 🤗
I'm Niels and work as part of the open-source team at Hugging Face. I discovered your work through Hugging Face's daily papers as yours got featured: https://huggingface.co/papers/2602.14699.
The paper page lets people discuss about your paper and lets them find artifacts about it (your datasets for instance),
you can also claim the paper as yours which will show up on your public profile at HF, add Github and project page URLs.
Would you like to host the datasets you've released (the low-selectivity CSV data in your GitHub repository) on https://huggingface.co/datasets?
Hosting on Hugging Face will give you more visibility/enable better discoverability, and will also allow people to do:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("your-hf-org-or-username/qute-low-selectivity")
If you're down, leaving a guide here: https://huggingface.co/docs/datasets/loading.
Besides that, there's the dataset viewer which allows people to quickly explore the data files in the browser.
After uploaded, we can also link the datasets to the paper page (read here) so people can discover your work.
Let me know if you're interested/need any guidance :)
Kind regards,
Niels
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 14
- Forks
- 0
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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