Connect data filtering, visualization, PII pipeline into datastore
@HugoLaurencon đang làm issue này rồi.
Từ ngày 24/11/2021.
Đánh giá
Issue này chưa được đánh giá.
Mô tả
Datastore is an extension of datasets that interoprates with sqlite and memmap. The reason I created it was because I wanted a low resource way to do data processing on datasets. Arrow can be cumbersome for things like update. And we get the power of SQL and full text search. Note that the full text search is not a service that requires a server, but rather based on sqlite itself and not as flexible as the indexsearch @ggdupont is working on.
However, it would be cool to connect the ac_dc filtering and PII pipeline to datastore so we can do things like
- load dataset X
- ac/dc filter
- PII process
- full text index in sqlite
- run through distiluse and memmap vector to memmap column
- and visualize a subset based on perpleixty param, registry param and full text search
This is not an immediate need, but it would provide a low compute, low resource (no servers needed) tool that will promote equal access to language tech to different researchers around the world.
- Ngôn ngữ chính
- HTML
- Star
- 91
- Fork
- 47
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của bigscience-workshop/data_tooling
-
data catalog
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
-
data catalog
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
-
Create dataset bhaskar Đang mởdata catalog
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Create dataset mediapart Đang mởdata catalog
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Create dataset goierna_magazine Đang mởdata catalog
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100