ModelScope中，如何用自己的数据集制作类似于spider的数据集？

在ModelScope中，制作类似于Spider的数据集需要遵循以下步骤。Spider数据集是一种广泛用于文本到SQL任务的基准数据集，因此，您需要准备与该任务相关的数据，并按照特定格式进行组织和上传。以下是详细的操作步骤：

1. 数据准备

首先，您需要准备好自己的数据集。Spider数据集的核心结构包括： - 自然语言问题：用户输入的查询问题。 - SQL查询：与自然语言问题对应的SQL语句。 - 数据库模式：包含表结构、字段信息等。

数据格式要求

您的数据集需要以结构化的方式存储，通常为JSON或JSONL格式。以下是一个示例数据条目：

{
  "db_id": "concert_singer",
  "query": "SELECT T1.name FROM singer AS T1 WHERE T1.country = 'France'",
  "question": "找出所有来自法国的歌手的名字。",
  "schema": {
    "tables": [
      {
        "table_name": "singer",
        "columns": [
          {"column_name": "name", "data_type": "text"},
          {"column_name": "country", "data_type": "text"}
        ]
      }
    ]
  }
}

注意：确保数据格式与目标模型的要求一致，否则可能导致导入失败。

2. 数据上传

在ModelScope中，您可以将本地数据集上传至平台。具体操作如下：

(1) 创建数据集

1. 登录ModelScope平台。
2. 在模型数据页面，单击新建数据集。
3. 配置以下参数：
   • 数据集名称：自定义数据集名称。
   • 数据集类型：选择适合的任务类型（如SFT-文本生成）。
   • 立即发布：选择“否”仅创建草稿状态的数据集；选择“是”则直接发布数据集。
   • 存储位置：选择“平台存储”。

(2) 导入数据

1. 在数据导入步骤，单击图标选择并上传文件。
2. 确保上传的文件符合平台提供的模板格式。如果不确定格式，可以下载模板文件并参考其结构。
3. 单击确认，开始导入数据。

重要提示：百炼不支持创建空数据集，且数据必须与模板结构一致，否则会导致导入失败。

3. 数据处理

在数据集上传后，您可以对数据进行进一步处理，例如数据清洗、增强或标注。

(1) 编辑数据集（草稿状态）

• 如果数据集处于草稿状态，您可以进入数据集详情页，进行新增、编辑、删除等操作。
• 使用复制功能生成副本，便于在副本基础上进行修改。

(2) 发布数据集

• 当数据处理完成后，单击发布按钮，将数据集状态从草稿转为发布。
• 发布后的数据集可用于模型调优或评测。

注意：发布后的数据集无法再编辑。如需修改，请新增一个版本。

4. 模型训练与调优

完成数据集的创建和发布后，您可以将其用于模型训练或调优。具体步骤如下： 1. 在ModelScope中选择适合的预训练模型（如文本到SQL任务的模型）。 2. 将您的数据集绑定至模型训练任务。 3. 启动训练任务，并监控训练过程。

5. 验证与评估

训练完成后，使用评测集对模型进行验证。评测集的创建方式与训练集类似，但数据集类型应选择“文本生成”。

评测集上传

• 按照与训练集相同的流程上传评测数据。
• 确保评测数据的格式与训练数据一致。

模型评估

• 在模型评测页面，选择已发布的评测集。
• 查看模型的性能指标（如准确率、召回率等）。

6. 注意事项

• 数据一致性：确保训练集和评测集的数据格式一致，避免因格式问题导致模型训练失败。
• 数据隐私：上传数据时，请确保数据不包含敏感信息。
• 版本管理：建议为数据集创建多个版本，以便在不同阶段进行对比和优化。

通过以上步骤，您可以在ModelScope中成功制作类似于Spider的数据集，并用于模型训练和调优。