opendatalab/image-downloader

图文数据集下载脚本

数据集下载请到：https://opendatalab.com/ （OpenDataLab 是有影响力的数据开源开放平台，公开数据集触手可及。）

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注意事项

• 请务必使用上述提到的metadata下载地址 然后使用此脚本下载
• 脚本可以单机或者分布式高速下载处理

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设备及工作环境准备

• ubuntu服务器
• python3
• redis # 这里默认ip为192.168.0.1 端口为6379

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脚本运行

# 队列添加任务metadata在哪台机器只在此机器运行一个就行 
python3 add_task.py
# monitor_disk.py 每个下载机器开启一个程序
python monitor_disk.py
# 开启10个下载进程
for i in {0..10}; do echo "nohup python3 downloader.py $i >/dev/null 2>&1 &" | bash; done
# save_error_task.py 把错误队列数据以文本形式保存到本地 根据需要是否开启
python3 save_error_task.py
# 下载情况查看
python3 speed.py

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配置文件说明 setting.py

# redis连接配置
redis_ip = "192.168.0.1"
redis_port = 6379
redis_db = 0
redis_pass = "****123***"

dataset_name = "***"

# 使用到的 redis key 配置信息
class RedisKey:
    task_key = f"{dataset_name}_task"                 # 存放任务队列
    tongji_all = f"{dataset_name}_tongji_all"         # 统计已经加入了多少
    error_key = f"{dataset_name}_task_error"          # 下载失败的任务队列
    tongji_error = f"{dataset_name}_tongji_error"     # 统计下载失败数
    tongji_succ = f"{dataset_name}_tongji_succ"       # 统计下载完成数
    tongji_disk = "tongji_worker_disk"        # 监控磁盘使用量


# metadata 目录配置 add_task.py 使用  样例：/mnt/vdb/***/metadata/url1.txt； /mnt/vdb/***/metadata/url2.txt； /mnt/vdb/***/metadata/url3.txt
metadata_dir = f"/mnt/vdb/{dataset_name}/metadata"
# 添加任务时候队列中少于5000000 开始执行添加任务
addtask_threshold = 5000000
# 添加过后的metadata路径写入 done_part.txt
done_path = "./done_part.txt"


# monitor_disk.py  查看存储空间占用情况
monitor_disk = '/mnt/vdc'


# downloader.py  下载的图片存储的目录 后续会拼接 laion1B-nolang  laion1B-nolang 等目录
store_dir = f"/mnt/vdc/{dataset_name}/data/"
# 这里设置磁盘使用阈值是5000 GB   单位：GB
stop_threshold = 5000
# 下载多线程数 默认：32
thread_num = 32

# save_error_task.py  本地持久化redis错误队列数据 根据需要是否持久化 一般要开启此程序 否则错误较多redis占用较高
store_error_dir = "./error_task/"

image-downloader's Issues

speed.py报错

s_c = int(redis_client.get(error)) + int(redis_client.get(succ))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'NoneType'

请问如何使用image-downloader下载WanJuan1.0的multi-modal的图片呢？

是否可以提供示例代码？