ncloud-mlx-data-manager 1.2.0

ML expert Platform Data Manager SDK - Hugging Face compatible dataset management library

ML expert Platform Data Manager SDK

ML expert Platform Data Manager SDK는 Naver Cloud Platform의 ML expert Platform Data Manager와 호환되는 데이터셋 관리 라이브러리입니다. 이 SDK는 Hugging Face Datasets API와 완벽하게 호환되어 기존 Hugging Face 워크플로우를 그대로 사용할 수 있습니다.

🚀 주요 특징

• 🤗 Hugging Face Datasets 호환: 기존 Hugging Face Datasets API와 동일한 인터페이스 제공
• ☁️ ML expert Platform Data Manager 연동: Naver Cloud Platform의 ML expert Platform Data Manager와 완벽 연동
• 📊 다양한 데이터 형식 지원: CSV, JSON, Parquet, 이미지, 오디오, 텍스트 등 모든 형식 지원
• ⚡ 효율적인 스트리밍: 대용량 데이터셋도 메모리 효율적으로 처리
• 🔄 간편한 데이터 전처리: map, filter, select 등 강력한 데이터 변환 기능
• 🔐 보안: 안전한 API 키 기반 인증 시스템

📦 설치

pip을 사용한 설치

pip install ncloud-mlx[data-manager]

⚙️ 환경 설정

ML expert Platform Data Manager SDK를 사용하기 전에 다음 환경변수를 설정해야 합니다:

# ML expert Platform Data Manager 엔드포인트 설정
export MLX_ENDPOINT_URL="your-mlx-endpoint-url"

# API 키 설정
export MLX_APIKEY="your-api-key-here"

🏃‍♂️ 빠른 시작

기본 사용법

from mlx.sdk.data import load_dataset, login
from datasets import concatenate_datasets

# ML expert Platform Data Manager에 로그인
login("your-api-key")

# 로컬 데이터셋 로드
local_dataset = load_dataset("./path/to/your/data")

# ML expert Platform Data Manager에서 데이터셋 로드
remote_dataset = load_dataset("mlx-data-manager/dataset-name")

# 데이터셋 결합
combined_dataset = concatenate_datasets([
    local_dataset["train"], 
    remote_dataset["train"]
])

# ML expert Platform Data Manager에 업로드
combined_dataset.push_to_hub("mlx-data-manager/new-dataset")

스트리밍 모드

대용량 데이터셋을 효율적으로 처리하려면 스트리밍 모드를 사용하세요:

from mlx.sdk.data import load_dataset

# 스트리밍 모드로 데이터셋 로드
dataset = load_dataset("mlx-data-manager/large-dataset", streaming=True)

# 데이터를 즉시 반복 처리
for example in dataset["train"]:
    print(example)
    break  # 첫 번째 예제만 출력

데이터 전처리

from mlx.sdk.data import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer

# 데이터셋 로드
dataset = load_dataset("mlx-data-manager/text-dataset")

# 텍스트 길이 추가
dataset_with_length = dataset.map(
    lambda x: {"length": len(x["text"])}
)

# 토크나이제이션
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
tokenized_dataset = dataset.map(
    lambda x: tokenizer(x['text']), 
    batched=True
)

📖 지원하는 데이터 형식

ML expert Platform Data Manager SDK는 다양한 데이터 형식을 지원합니다:

• 텍스트: CSV, JSON, TXT, Parquet
• 이미지: JPEG, PNG, WebP, TIFF
• 오디오: WAV, MP3, FLAC
• 비디오: MP4, AVI, MOV
• 기타: Arrow, Feather, Excel

🔧 고급 기능

데이터셋 설정 및 분할

from datasets import get_dataset_config_names, get_dataset_split_names

# 사용 가능한 설정 확인
configs = get_dataset_config_names("mlx-data-manager/dataset-name")
print(f"Available configs: {configs}")

# 사용 가능한 분할 확인
splits = get_dataset_split_names("mlx-data-manager/dataset-name")
print(f"Available splits: {splits}")

태그 및 버전 관리

from huggingface_hub import create_tag, list_repo_refs

# 태그 생성
create_tag(
    repo_id="mlx-data-manager/dataset-name",
    repo_type="dataset",
    tag="v1.0",
    tag_message="First stable release"
)

# 태그 목록 확인
refs = list_repo_refs(repo_id="mlx-data-manager/dataset-name", repo_type="dataset")
print([tag.name for tag in refs.tags])

대용량 파일 업로드

from huggingface_hub import create_repo, upload_large_folder

# 저장소 생성
create_repo(
    repo_id="mlx-data-manager/large-dataset",
    repo_type="dataset"
)

# 대용량 폴더 업로드
upload_large_folder(
    repo_id="mlx-data-manager/large-dataset",
    repo_type="dataset",
    folder_path="./path/to/large/dataset"
)

🔍 데이터셋 검색

from huggingface_hub import list_datasets

# 데이터셋 검색
datasets = list_datasets(search="keyword")
for dataset in datasets:
    print(f"Dataset: {dataset.id}")

📊 지원하는 ML 프레임워크

ML expert Platform Data Manager SDK는 다음 ML 프레임워크와 완벽하게 호환됩니다:

• PyTorch (2.0+)
• TensorFlow (2.6+)
• JAX (3.14+)
• NumPy
• Pandas
• Polars

# PyTorch DataLoader와 함께 사용
from torch.utils.data import DataLoader

dataset = load_dataset("mlx-data-manager/dataset-name")
dataloader = DataLoader(dataset["train"], batch_size=32)

# Pandas DataFrame으로 변환
df = dataset["train"].to_pandas()

🛠️ 문제 해결

일반적인 문제들

1. 환경변수 설정 오류

   # 환경변수가 제대로 설정되었는지 확인
   echo $MLX_ENDPOINT_URL
   echo $MLX_APIKEY
   

2. 캐시 정리

   $ rm -rf ~/.cache
   

3. 네트워크 연결 문제

   • 방화벽 설정 확인
   • ML expert Platform Data Manager 엔드포인트 접근 가능 여부 확인

📄 라이선스

이 프로젝트는 Apache License 2.0 하에 라이선스가 부여됩니다.

🔗 관련 프로젝트

• Hugging Face Datasets
• Hugging Face Hub

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ML expert Platform Data Manager SDK로 더 효율적인 데이터셋 관리를 시작하세요! 🚀