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系列文章目录

• 【diffusers 极速入门（一）】pipeline 实际调用的是什么？ call 方法!
• 【diffusers 极速入门（二）】如何得到扩散去噪的中间结果？Pipeline callbacks 管道回调函数
• 【diffusers极速入门（三）】生成的图像尺寸与 UNet 和 VAE 之间的关系
• 【diffusers极速入门（四）】EMA 操作是什么？
• 【diffusers极速入门（五）】扩散模型中的 Scheduler（noise_scheduler）的作用是什么？
• 【diffusers极速入门（六）】缓存梯度和自动放缩学习率以及代码详解
• 【diffusers极速入门（七）】Classifier-Free Guidance （CFG）直观理解以及对应代码
• 【diffusers极速入门（八）】GPU 显存节省（减少内存使用）技巧总结
• 【diffusers极速入门（九）】GPU 显存节省（减少内存使用）代码总结
• 【diffusers极速入门（十）】Flux-pipe 推理，完美利用任何显存大小，GPU显存节省终极方案（附代码）
• 【diffusers 进阶（十一）】Lora 具体是怎么加入模型的（推理代码篇上）OminiControl
• 【diffusers 进阶（十二）】Lora 具体是怎么加入模型的（推理代码篇下）OminiControl
• 【diffusers 进阶（十三）】AdaLayerNormZero 与 AdaLayerNormZeroSingle 代码详细分析
• 【diffusers 进阶（十四）】权重读取，查看 Lora 具体加在哪里和 Rank ‘秩’ 是多少？以 OminiControl 为例

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提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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load_dataset

Parquet

Parquet文件采用列式存储格式，与CSV等行式文件不同。由于效率更高且查询响应更快，大型数据集通常存储为Parquet格式。

加载Parquet文件：

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("parquet", data_files={'train': 'train.parquet', 'test': 'test.parquet'})

通过HTTP加载远程Parquet文件：

base_url = "https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia/resolve/main/20231101.ab/"
data_files = {"train": base_url + "train-00000-of-00001.parquet"}
wiki = load_dataset("parquet", data_files=data_files, split="train")

Arrow

Arrow文件采用内存列式存储格式，与CSV等行式格式和未压缩的Parquet格式不同。

加载Arrow文件：

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("arrow", data_files={'train': 'train.arrow', 'test': 'test.arrow'})

通过HTTP加载远程Arrow文件：

base_url = "https://huggingface.co/datasets/croissantllm/croissant_dataset/resolve/main/english_660B_11/"
data_files = {"train": base_url + "train/data-00000-of-00080.arrow"}
wiki = load_dataset("arrow", data_files=data_files, split="train")

总结：

1. 文件格式特点：

• Parquet：磁盘列式存储，适合大规模数据存储和高效查询
• Arrow：内存列式存储，适合快速内存处理（需注意内存容量限制）

2. 加载方式：

• 本地文件：指定data_files参数（支持多文件拆分）
• 远程文件：直接传入HTTP/HTTPS URL
• 通用接口：统一使用datasets.load_dataset()，通过格式参数区分

3. 应用场景：

• Parquet：数据仓库、离线分析、大规模数据存储
• Arrow：内存计算、实时处理、跨进程数据传递

4. 技术优势：

• 列式存储：提升分析查询效率，降低I/O开销
• 压缩优化：Parquet支持多种压缩算法
• 类型保留：保持原始数据类型（如日期、嵌套结构）
• 元数据管理：自动读取文件元信息

二者详细对比

以下是Parquet和Arrow两种数据格式的详细对比分析：

1.核心特性对比

特性	Parquet	Arrow
存储介质	磁盘存储（适合持久化存储）	内存存储（适合内存计算与跨进程传输）
存储结构	列式存储，支持分块与压缩	列式存储，内存友好型二进制格式
压缩方式	支持Snappy、Gzip、Brotli等压缩算法	不压缩（需结合Parquet或其他压缩层）
数据类型	支持复杂类型（嵌套结构、日期等）	支持更广泛的数据类型（如字典、列表等）
元数据管理	自动记录统计信息（如最小值、最大值）	包含完整的Schema定义和内存布局信息

2.应用场景差异

Parquet：

1. 离线分析：适合数据仓库、日志分析等需要频繁查询特定列的场景。
2. 大规模数据存储：通过列式压缩减少存储空间，支持高效的查询过滤。
3. 跨平台兼容性：与Spark、Pandas等工具深度集成，便于多框架处理。

Arrow：

1. 内存计算：在内存密集型任务（如机器学习预处理）中提供快速访问。
2. 实时处理：支持零拷贝数据传输，适合微服务间高效通信。
3. 跨语言支持：通过Arrow Flight协议实现不同语言间的数据共享。

3.性能对比

场景	Parquet	Arrow
磁盘读取	高（列式存储减少I/O量）	不适用（需配合Parquet）
内存访问	低（需加载到内存后处理）	极高（直接内存访问）
压缩效率	高（可选压缩算法）	无（需结合其他格式）
序列化速度	较慢（需解析文件结构）	极快（内存直接序列化）

4. Hugging Face生态中的使用

1. 分布式加载：

   # Parquet分布式分片
   dataset = load_dataset("parquet", data_files="s3://bucket/*.parquet", split="train")# Arrow内存共享
   dataset = load_dataset("arrow", data_files="local/*.arrow", split="train")
   

2. 类型保留：
   • Parquet：自动推断日期、嵌套结构等复杂类型。
   • Arrow：精确保留原始数据类型（如Python的datetime对象）。
3. 性能优化：
   • 使用dataset.set_format("arrow")将数据转为Arrow格式以加速内存操作。

5. 选择建议

• 选Parquet：当需要持久化存储、跨工具协作或处理PB级数据时。
• 选Arrow：当需要内存快速处理、实时分析或跨语言数据传递时。
• 组合使用：将数据存储为Parquet，加载到内存后转为Arrow格式进行计算。