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Spaces Argilla Daft Dask 데이터셋 Data Designer Distilabel DuckDB Embedding Atlas fenic FiftyOne Lance Pandas Polars Spark WebDataset
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에이전트 에이전트 개요 AI 에이전트를 위한 Hugging Face CLI Hugging Face MCP 서버 Hugging Face Agent Skills HF SDK를 사용하여 에이전트 구축하기 llama.cpp를 활용한 로컬 에이전트 에이전트 라이브러리 세션 추적 형식
기타 파일 형식
Polars는 Hugging Face에서 읽을 때 다음 파일 형식을 지원합니다:
아래 예시에는 기본 설정만 표시됩니다. API 참조 가이드에서 사용 가능한 모든 매개변수를 확인하려면 위의 링크를 사용하세요.
Parquet
Parquet는 파일 내에 타입 정보가 포함된 스키마를 저장하므로 권장되는 파일 형식입니다. 이를 통해 파싱 시 모호함을 방지하고 읽기 속도를 높일 수 있습니다. Polars에서 Parquet 파일을 읽으려면 read_parquet 함수를 사용하세요:
pl.read_parquet("hf://datasets/roneneldan/TinyStories/data/train-00000-of-00004-2d5a1467fff1081b.parquet")CSV
read_csv 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽을 수 있습니다:
pl.read_csv("hf://datasets/lhoestq/demo1/data/train.csv")JSON
Polars는 json lines로도 알려진 새 줄 구분 JSON을 read_ndjson 함수로 읽는 것을 지원합니다:
pl.read_ndjson("hf://datasets/proj-persona/PersonaHub/persona.jsonl")