跳到主要内容
版本：0.6.10

Starwhale 数据集

overview

设计概述​

Starwhale Dataset 定位​

Starwhale Dataset 包含数据构建、数据加载和数据可视化三个核心阶段，是一款面向ML/DL领域的数据管理工具。Starwhale Dataset 能直接使用 Starwhale Runtime 构建的环境，能被 Starwhale Model 和 Starwhale Evaluation 无缝集成，是 Starwhale MLOps 工具链的重要组成部分。

根据 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture 对MLOps Roles的分类，Starwhale Dataset的三个阶段针对用户群体如下：

  • 数据构建：Data Engineer、Data Scientist
  • 数据加载：Data Scientist、ML Developer
  • 数据可视化：Data Engineer、Data Scientist、ML Developer

mlops-users

核心功能​

  • 高效加载：数据集原始文件存储在 OSS 或 NAS 等外部存储上，使用时按需加载，不需要数据落盘。
  • 简单构建：既支持从 Image/Video/Audio 目录、json文件和 Huggingface 数据集等来源一键构建数据集，又支持编写 Python 代码构建完全自定义的数据集。
  • 版本管理：可以进行版本追踪、数据追加等操作，并通过内部抽象的 ObjectStore，避免数据重复存储。
  • 数据集分发：通过 swcli dataset copy 命令，实现 Standalone 实例和 Cloud/Server 实例的双向数据集分享。
  • 数据可视化：Cloud/Server 实例的 Web 界面中可以对数据集提供多维度、多类型的数据呈现。
  • 制品存储：Standalone 实例能存储本地构建或分发的 swds 系列文件，Cloud/Server 实例使用对象存储提供集中式的 swds 制品存储。
  • Starwhale无缝集成：Starwhale Dataset 能使用 Starwhale Runtime 构建的运行环境构建数据集。Starwhale Evaluation 和 Starwhale Model 直接通过 --dataset 参数指定数据集，就能完成自动数据加载，便于进行推理、模型评测等环境。

关键元素​

  • swds 虚拟包文件：swds 与 swmp 和 swrt 不一样，不是一个打包的单一文件，而是一个虚拟的概念，具体指的是一个目录，是 Starwhale 数据集某个版本包含的数据集相关的文件，包括 _manifest.yaml, dataset.yaml, 数据集构建的Python脚本和数据文件的链接等。可以通过 swcli dataset info 命令查看swds所在目录。swds 是Starwhale Dataset 的简写。

swds-tree.png

  • swcli dataset 命令行：一组dataset相关的命令，包括构建、分发和管理等功能，具体说明参考CLI Reference。
  • dataset.yaml 配置文件：描述数据集的构建过程，可以完全省略，通过 swcli dataset build 参数指定，可以认为 dataset.yaml 是build命令行参数的一种配置文件表示方式。swcli dataset build 参数优先级高于 dataset.yaml。
  • Dataset Python SDK：包括数据构建、数据加载和若干预定义的数据类型，具体说明参考Python SDK。
  • 数据集构建的 Python 脚本：使用 Starwhale Python SDK 编写的用来构建数据集的一系列脚本。

最佳实践​

Starwhale Dataset 的构建是独立进行的，如果编写构建脚本时需要引入第三方库，那么使用 Starwhale Runtime 可以简化 Python 的依赖管理，能保证数据集的构建可复现。Starwhale 平台会尽可能多的内建开源数据集，让用户 copy 下来数据集后能立即使用。

命令行分组​

Starwhale Dataset 命令行从使用阶段的角度上，可以划分如下：

  • 构建阶段
    • swcli dataset build
  • 可视化阶段
    • swcli dataset diff
    • swcli dataset head
  • 分发阶段
    • swcli dataset copy
  • 基本管理
    • swcli dataset tag
    • swcli dataset info
    • swcli dataset history
    • swcli dataset list
    • swcli dataset summary
    • swcli dataset remove
    • swcli dataset recover

Starwhale Dataset Viewer​

目前 Cloud/Server 实例中 Web UI 可以对数据集进行可视化展示，目前只有使用 Python SDK 的DataType 才能被前端正确的解释，映射关系如下：

  • Image：展示缩略图、放大图、MASK类型图片，支持 image/png、image/jpeg、image/webp、image/svg+xml、image/gif、image/apng、image/avif 格式。
  • Audio：展示为音频wave图，可播放，支持 audio/mp3 和 audio/wav 格式。
  • Video：展示为视频，可播放，支持 video/mp4、video/avi 和 video/webm 格式。
  • GrayscaleImage：展示灰度图，支持 x/grayscale 格式。
  • Text：展示文本，支持 text/plain 格式，设置设置编码格式，默认为utf-8。
  • Binary和Bytes：暂不支持展示。
  • Link：上述几种多媒体类型都支持指定link作为存储路径。

Starwhale Dataset 数据格式​

数据集由多个行组成，每个行成为为一个样本，每个样本包含若干 features ，features 是一个类 dict 结构，对key和value有一些简单的限制[L]：

  • dict的key必须为str类型。
  • dict的value必须是 int/float/bool/str/bytes/dict/list/tuple 等 Python 的基本类型，或者 Starwhale 内置的数据类型。
  • 不同样本的数据相同key的value，不需要保持同一类型。
  • 如果value是list或者tuple，其元素的数据类型必须一致。
  • value为dict时，其限制等同于限制[L]。

例子：

{
    "img": Image(
        link=Link(
            "123",
            offset=32,
            size=784,
            _swds_bin_offset=0,
            _swds_bin_size=8160,
        )
    ),
    "label": 0,
}

文件类数据的处理方式​

Starwhale Dataset 对文件类型的数据进行了特殊处理，如果您不关心 Starwhale 的实现方式，可以忽略本小节。

根据实际使用场景，Starwhale Dataset 对基类为 starwhale.BaseArtifact 的文件类数据有两种处理方式：

  • swds-bin: Starwhale 以自己的二进制格式 (swds-bin) 将数据合并成若干个大文件，能高效的进行索引、切片和加载。
  • remote-link: 满足用户的原始数据存放在某些外部存储上，比如 OSS 或 NAS 等，原始数据较多，不方便搬迁或者已经用一些内部的数据集实现进行封装过，那么只需要在数据中使用 link，就能建立索引。

在同一个Starwhale 数据集中，可以同时包含两种类型的数据。