开源项目安装配置指南：jcpeterson/openwebtext

开源项目安装配置指南：jcpeterson/openwebtext

openwebtext 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openwebtext

项目基础介绍及主要编程语言

项目名称: jcpeterson/openwebtext
主要编程语言: Python

本项目是对OpenAI未发布的WebText数据集的一个开源克隆版本，用于训练如GPT-2等模型。它特别设计来通过快速处理pushshift.io提供的Reddit帖子转储文件而非API，以加速数据收集过程。目前，该数据集包含了超过2300万个URL和超过1000万个HTML页面。项目的实现涉及智能去重以及从Reddit每月转储中筛选出高价值的链接。

关键技术和框架

• pushshift.io: 提供大规模Reddit数据的下载来源。
• Python标准库: 包括但不限于requests, lxml, lzma等，用于网络请求、HTML解析及压缩存储。
• pipenv: 环境管理和依赖包管理工具。
• 可能的第三方库: 如newspaper3k或BeautifulSoup4用于文本提取。

安装和配置详细步骤

准备工作

1. 确保已安装Python：需安装Python 3.6或更高版本。
2. 安装pipenv（如果尚未安装）：

   pip install --user pipenv
   

详细安装步骤

步骤1：获取项目代码

1. 打开终端或命令提示符。
2. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/jcpeterson/openwebtext.git
   

   进入项目目录：

   cd openwebtext
   

步骤2：环境设置

• 使用pipenv创建并激活虚拟环境：

  pipenv install
  

  然后激活虚拟环境（基于系统不同，命令有所不同）： 在Unix或macOS:

  pipenv shell
  

  在Windows:

  pipenv shell
  

步骤3：下载预过滤的URL列表（可选）

• 直接使用即可，但如果需重新筛选：

  python extract_urls.py --single_file RS_v2_2005-06.xz
  # 修改参数可根据需求筛选不同条件下的URL。
  

步骤4：去重URL

• 如果进行了自定义筛选，需执行去重：

  python deduplicate_urls.py --input_dir url_dumps
  

步骤5：数据下载与处理

• 下载并提取文本：

  python download.py url_dumps_deduped/RS_20XX-XX-xz deduped.txt --n_procs 100 --scraper newspaper --chunk_size 100000 --compress --timeout 30
  # 注意替换“20XX-XX”为实际月份，并根据需求选择--scraper选项。
  

步骤6：文本提取（如果之前选择了下载HTML）

• 从下载的HTML中提取文本：

  python extract_text.py --html_archive scraped/RS_20XX-XX-X_data.xz --n_procs 100
  

步骤7：运行测试或进行特定任务（如tokenization）

• （可选）如果你想对提取的文本进行分词：

  python tokenize_text.py --input_glob "parsed/*.txt" --output_dir tokenized
  

至此，您已经成功设置了openwebtext项目环境，并可以开始利用其功能进行数据处理和分析。记得根据具体情况进行调整，并随时参考项目文档解决遇到的问题。

openwebtext 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openwebtext