cot_data_viewer / app.py
stzhao's picture
Update app.py
4d6022a verified
import gradio as gr
import json
import random
from datasets import load_dataset
def load_huggingface_dataset(dataset_name):
"""从 Hugging Face 加载数据集"""
dataset = load_dataset(dataset_name)
return dataset['train'] # 假设我们使用训练集
def parse_json_or_jsonl(data):
"""解析 JSON 或 JSONL 格式的数据"""
parsed_data = []
if isinstance(data, list): # 如果是 JSON 格式(列表)
parsed_data = data
elif isinstance(data, str): # 如果是 JSONL 格式(每行一个 JSON 对象)
for line in data.splitlines():
if line.strip(): # 跳过空行
parsed_data.append(json.loads(line))
return parsed_data
def random_data_viewer(dataset_name):
"""从 Hugging Face 数据集中随机抽取一条数据"""
if dataset_name is None:
return "请选择一个数据集!", None
data = load_huggingface_dataset(dataset_name)
if len(data) == 0:
return "数据集为空或格式不正确!", None
# 将数据集转换为列表形式
data_list = [item for item in data]
# 随机选择一条数据
random_entry = random.choice(data_list)
# 格式化输出为 Markdown
output = "\n".join([f"**{key}**: {value}" for key, value in random_entry.items()])
return output, data_list # 返回数据以存储供后续使用
def sample_more(data):
"""从已有数据中再采样一条"""
if not data:
return "没有可用数据,请先选择一个数据集!"
random_entry = random.choice(data)
# 格式化输出为 Markdown
output = "\n".join([f"**{key}**: {value}" for key, value in random_entry.items()])
return output
# Gradio 界面
with gr.Blocks() as app:
gr.Markdown("# Hugging Face 数据集查看器")
gr.Markdown("选择一个 Hugging Face 数据集,随机展示其中一条数据。点击按钮可以重新采样。")
with gr.Row():
dataset_name = gr.Textbox(label="输入 Hugging Face 数据集名称", placeholder="例如: imdb")
sample_button = gr.Button("再采样")
output_box = gr.Textbox(label="随机数据", lines=10, max_lines=20)
# 用于存储加载后的数据
state_data = gr.State()
# 绑定事件:输入数据集名称后随机取一条数据
dataset_name.change(random_data_viewer, inputs=dataset_name, outputs=[output_box, state_data])
# 绑定事件:点击按钮后从已有数据中再采样
sample_button.click(sample_more, inputs=state_data, outputs=output_box)
# 启动 Gradio 应用
app.launch()