Datasets:

yann23
/

dataset_outscale

Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 5 new columns ({'current_iteration', 'processed_endpoints', 'failed_endpoints', 'version', 'timestamp'}) and 3 missing columns ({'instruction', 'réponse', 'entrée'}).

This happened while the json dataset builder was generating data using

hf://datasets/yann23/dataset_outscale/checkpoints/checkpoint_v1.json (at revision 54179cf57e7fdab4091fa1d0147727926251840f)

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1870, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 622, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2292, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2240, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              timestamp: string
              version: string
              processed_endpoints: list<item: string>
                child 0, item: string
              current_iteration: int64
              failed_endpoints: struct<>
              to
              {'instruction': Value(dtype='string', id=None), 'entrée': Value(dtype='string', id=None), 'réponse': Value(dtype='string', id=None)}
              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1420, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1052, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 924, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1000, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1741, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1872, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 5 new columns ({'current_iteration', 'processed_endpoints', 'failed_endpoints', 'version', 'timestamp'}) and 3 missing columns ({'instruction', 'réponse', 'entrée'}).
              
              This happened while the json dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/yann23/dataset_outscale/checkpoints/checkpoint_v1.json (at revision 54179cf57e7fdab4091fa1d0147727926251840f)
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

instruction string	entrée string	réponse string
null	null	null
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null	null	{'operationId': 'CheckAuthentication', 'path': '/CheckAuthentication', 'method': 'post', 'examples': [{'name': 'ex1', 'summary': '', 'value': {'Login': 'example@example.com', 'Password': '$OSC_PASSWORD', 'ImageId': None, 'VmType': None, 'KeypairName': None, 'SecurityGroupIds': None, 'SubnetId': None, 'UserData': None, ...
null	null	{'operationId': 'CreateVms', 'path': '/CreateVms', 'method': 'post', 'examples': [{'name': 'ex1', 'summary': 'Creating a VM (minimal syntax)', 'value': {'Login': None, 'Password': None, 'ImageId': 'ami-12345678', 'VmType': None, 'KeypairName': None, 'SecurityGroupIds': None, 'SubnetId': None, 'UserData': None, 'BlockDe...
# Utilisation de l'endpoint API CheckAuthentication ## Description Cette méthode permet de interagir avec l'API Outscale. ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos be...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CheckAuthentication ## Description Cette méthode permet de interagir avec l'API Outscale. ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos be...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CheckAuthentication ## Description Cette méthode permet de interagir avec l'API Outscale. ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos be...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CreateVms ## Description Cette méthode permet de creating a vm (minimal syntax). ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos besoins : -...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CreateVms ## Description Cette méthode permet de creating a vm (minimal syntax). ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos besoins : -...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CreateVms ## Description Cette méthode permet de creating a vm (minimal syntax). ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos besoins : -...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CreateVms ## Description Cette méthode permet de creating a vm in a net. ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos besoins : - `ImageI...	null	null
# Utilisation de l'endpoint API CreateVms ## Description Cette méthode permet de creating a vm in a net. ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés selon vos besoins : - `ImageI...	null	null
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# Utilisation de l'endpoint API CreateVms ## Description Cette méthode permet de creating a vm avec des volumes de stockage attachés. ## ⚠️ Paramètres obligatoires Les paramètres suivants sont REQUIS pour cette opération : Aucun paramètre requis ## Paramètres optionnels Les paramètres suivants peuvent être utilisés ...	null	null
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📊 Dataset_Outscale

Ce dataset contient des données d'API au format JSONL et Parquet, avec des variantes de questions et leurs réponses associées.

📂 Structure des Fichiers

data.parquet : Dataset principal au format Parquet
dataset_base.jsonl : Données de base
dataset_dpo.jsonl et dataset_dpo.parquet : Format DPO avec paires chosen/rejected
dataset_avec_variantes.jsonl : Données avec variantes de questions
dataset_final.parquet : Dataset final au format Parquet

⚙️ Utilisation avec `datasets`

from datasets import load_dataset

# Charger le dataset
dataset = load_dataset("yann23/dataset_outscale")

# Accéder aux données
for example in dataset["train"]:
    print(example)

📋 Format des Données

Chaque entrée contient :

instruction : Instructions détaillées
entrée : Questions possibles
réponse : Réponse JSON formatée

📊 Statistiques

Nombre d'exemples : 0
Taille totale : 0.0 MB

📜 Licence

CC-BY-4.0 : Attribution requise.

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