你好老师，ModelScope load数据那块还是没看懂，数据格式有很多种，但是呢，比如我微调这？

如果你想使用ModelScope来加载你的微调数据，可以按照以下步骤进行：

将你的微调数据转换成符合ModelScope的数据格式。根据你提供的信息，你的微调数据应该是一个包含图片URL或者base64编码和图片描述的字典，比如{image: url或base64编码, text: '图片描述'}。你需要将这个字典转换成符合ModelScope数据格式的JSON格式，比如{"text_id": 8428, "text": "图片描述", "image_ids": [1]}，其中text_id是图片描述的id，text是图片描述的文本，image_ids是一个包含图片id的列表，这里只有一个图片id，即1。

将转换后的数据保存到train.tsv或train.json文件中，具体格式和字段根据你的需求而定。

使用MsDataset类的load方法加载数据。这个方法有两个参数，data_dir是数据所在的目录，data_type是数据类型，可以是"tsv"或"json"，具体取决于你保存数据的文件格式。例如：

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from modelscope.datasets import MsDataset

data_dir = "/path/to/data"
data_type = "json" # 或者 "tsv"

dataset = MsDataset.load(data_dir=data_dir, data_type=data_type)

可以使用 huggingface dataset 的 map 方法在训练前将您的数据处理成模型接受输入的格式，再转换成 MsDataset 输入模型 类似以下的代码，您可以自定义具体数据的处理逻辑： def update_item(example: dict): # 您的数据处理逻辑 example['idx'] = example['idx'] + 10 return example

ds = MsDataset.load(...) ds.ds_instance.map(update_item) MsDataset.load()得到的dataset对象支持map()操作，具体处理方式示例：

def map_func(example): example['res'] = 'xxx' return example

ds = MsDataset.load('csv', data_files=['/path/to/xxx.csv', '/path/to/yyy.csv'], split='train') ds_new = ds.ds_instance.map(map_func) for item in ds_new: print(item)

比如你需要对每条数据中的某个字段，做自定义的修改，比如格式转换等操作，就放到 map_func()里即可。，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”