HuggingFace Datasets 文档生成与编写规范指南

HuggingFace Datasets 文档生成与编写规范指南

datasets 🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for ML models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools datasets 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datasets

前言

HuggingFace Datasets 是一个强大的数据集处理库,为机器学习研究者提供了便捷的数据集加载、处理和共享功能。良好的文档对于这样一个开源项目至关重要,它能够帮助用户快速上手并充分利用库的功能。本文将详细介绍如何构建、预览和编写高质量的 HuggingFace Datasets 文档。

文档构建环境准备

在开始编写或修改文档前,需要先搭建本地文档构建环境。以下是必要的准备工作:

  1. 安装基础依赖包:
pip install -e ".[docs]"
  1. 安装文档构建工具:
pip install doc-builder

文档构建与预览

构建文档

完成环境准备后,可以使用以下命令构建文档:

doc-builder build datasets docs/source/ --build_dir ~/tmp/test-build

其中 --build_dir 参数指定了临时构建目录,可根据需要修改。

实时预览文档

为了更方便地查看修改效果,可以启动实时预览服务:

  1. 首先安装 watchdog 模块:
pip install watchdog
  1. 启动预览服务:
doc-builder preview datasets docs/source/

服务启动后,可通过浏览器访问 http://localhost:3000 查看文档效果。

文档结构管理

导航栏管理

文档的导航结构通过 _toctree.yml 文件管理。要添加新的文档页面:

  1. docs/source/ 目录下创建 Markdown 文件(.md 或 .mdx)
  2. _toctree.yml 中添加对应的文件名(不带扩展名)

章节重命名与移动

为了保持文档链接的持久性,当重命名或移动章节时,应在原位置添加跳转信息:

Sections that were moved:

[ <a href="#new-section">Old Section</a><a id="old-section"></a> ]

如果是移动到其他文件:

Sections that were moved:

[ <a href="../new-file#new-section">Old Section</a><a id="old-section"></a> ]

文档编写规范

基本风格

HuggingFace Datasets 文档采用 Google 风格的文档字符串规范,但直接使用 Markdown 格式编写。

参数说明

参数说明应遵循以下格式:

Args:
    param_name (`type`): Description here.
        If description is long, indent continuation lines.

    optional_param (`type`, *optional*): Optional parameter.
    param_with_default (`type`, *optional*, defaults to 42): Parameter with default.

代码示例

多行代码块使用三个反引号包裹:

```py
>>> from datasets import load_dataset
>>> ds = load_dataset("imdb", split="train")
```

返回值说明

返回值说明格式:

Returns:
    `return_type`: Description of return value.
    
    For complex returns:
    `tuple`: Comprising:
        - **element1** (`type`): Description.
        - **element2** (`type`): Description.

图片管理

为避免仓库过大,图片应上传至指定的数据集存储,然后在文档中引用URL。推荐使用专门的图片数据集进行管理。

最佳实践建议

  1. 示例代码:确保提供的每个示例都是可运行的,并包含预期输出
  2. 术语一致:保持术语使用的一致性,如统一使用"dataset"而非"data set"
  3. 渐进式说明:从简单示例开始,逐步增加复杂度
  4. 上下文提示:在适当位置添加注意事项和常见问题提示
  5. 版本标注:对新功能标注引入版本,对弃用功能标注替代方案

结语

良好的文档是开源项目成功的关键因素之一。通过遵循本文介绍的规范和流程,您可以为 HuggingFace Datasets 项目贡献高质量的文档内容,帮助全球的机器学习研究者和开发者更高效地使用这一强大工具。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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