code-refactor / code-refactor/Librarian

Release MINICODE benchmark dataset on Hugging Face

Đang mở
#1 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Python
Star
9
Fork
1
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Hi @zzigak 🤗

I'm Niels and work as part of the open-source team at Hugging Face. I discovered your work on Arxiv and was wondering whether you would like to submit it to [hf.co/papers](https://hf.co/papers) to improve its discoverability.If you are one of the authors, you can submit it at https://huggingface.co/papers/submit.

The paper page lets people discuss about your paper and lets them find artifacts about it (your dataset for instance),
you can also claim the paper as yours which will show up on your public profile at HF, add Github and project page URLs.

Would you like to host the datasets you've released on https://huggingface.co/datasets?
I see you're using Google Drive for it. Hosting on Hugging Face will give you more visibility/enable better discoverability, and will also allow people to do:

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("your-hf-org-or-username/your-dataset")
```

If you're down, leaving a guide here: https://huggingface.co/docs/datasets/loading.
We also support Webdataset, useful for image/video datasets: https://huggingface.co/docs/datasets/en/loading#webdataset.

Besides that, there's the [dataset viewer](https://huggingface.co/docs/hub/en/datasets-viewer) which allows people to quickly explore the first few rows of the data in the browser.

After uploaded, we can also link the datasets to the paper page (read [here](https://huggingface.co/docs/hub/en/model-cards#linking-a-paper)) so people can discover your work.

Let me know if you're interested/need any guidance.

Kind regards,

Niels

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Hướng nghiên cứu

Không xác định được tệp nào trong repository, bài kiểm thử hay điểm vào; issue này là một yêu cầu bên ngoài nhằm xuất bản bộ dữ liệu benchmark MINICODE trên Hugging Face. Trước tiên, hãy xác nhận rằng các maintainer muốn tiếp tục và tìm bộ dữ liệu đã được phát hành trong Google Drive. Công việc được xem là hoàn tất khi bộ dữ liệu được lưu trữ trên Hugging Face và được liên kết với trang của paper.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
huggingface, python
Lĩnh vực
data, machine-learning
Loại issue
Tính năng
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
10/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.