# SimulationMetadata 上传指南 ## 文件夹内容 ``` SimulationMetadata/ ├── objects/ # 物体元数据 │ ├── background_objects.json │ ├── object_placement/ # 物体放置规则 │ └── objects_list/ # 物体列表和映射 ├── scenes/ # 场景数据 │ ├── annotations/ # 场景标注(JSON + 可视化图片) │ ├── filter/ # 过滤后的数据 │ └── image_quality_ratings.json # 图片质量评分 └── taxonomy/ # 分类体系 ├── taxonomy.json ├── all_objects.json └── *.csv (各种属性表) ``` ## 上传到 Hugging Face ### 方法 1:使用脚本(推荐) ```bash cd /home/xwang378/scratch/2025/Taxonomy/Data/SimulationMetadata bash upload.sh ``` ### 方法 2:直接运行 Python ```bash cd /home/xwang378/scratch/2025/Taxonomy/Data/SimulationMetadata python upload_hf.py ``` ### 方法 3:后台运行(推荐用于大文件夹) ```bash cd /home/xwang378/scratch/2025/Taxonomy/Data/SimulationMetadata nohup python upload_hf.py > upload_log.txt 2>&1 & # 查看进度 tail -f upload_log.txt ``` ## 前提条件 1. **安装 huggingface_hub** ```bash pip install huggingface_hub ``` 2. **登录 Hugging Face** ```bash huggingface-cli login ``` 或设置环境变量: ```bash export HF_TOKEN="your_token_here" ``` 3. **确保仓库存在** - 仓库名:`TaxonomyProject/SimulationMetadata` - 类型:Dataset - 权限:Write access ## 特性 ✅ **智能上传**:使用 `upload_large_folder` 优化大文件夹上传 ✅ **并行上传**:8 个线程并发上传 ✅ **断点续传**:中断后可重新运行,自动跳过已上传文件 ✅ **自动排除**:排除脚本、缓存、日志等不必要文件 ✅ **进度显示**:实时显示上传进度 ## 预计时间 取决于: - 文件总数:~数千个文件 - 总大小:~数 GB - 网络速度:~10-50 MB/s **预计时间**:30分钟 - 2小时 ## 故障排除 ### 问题 1:登录失败 ```bash # 重新登录 huggingface-cli login ``` ### 问题 2:权限错误 - 确保您对 `TaxonomyProject/SimulationMetadata` 有写权限 - 确认仓库类型是 `dataset`,不是 `model` ### 问题 3:网络中断 - 不用担心!重新运行脚本会自动从中断处继续 - 已上传的文件不会重复上传 ### 问题 4:查看上传进度 ```bash # 如果在后台运行 tail -f upload_log.txt # 或查看 HF 仓库页面 # https://huggingface.co/datasets/TaxonomyProject/SimulationMetadata ``` ## 文件排除规则 以下文件会被自动排除(在 `ignore_patterns` 中定义): - `upload_hf.py` - 上传脚本本身 - `*.pyc` - Python 编译缓存 - `__pycache__/` - Python 缓存目录 - `.DS_Store` - Mac 系统文件 - `*.log` - 日志文件 ## 手动检查 上传完成后,访问: https://huggingface.co/datasets/TaxonomyProject/SimulationMetadata 验证所有文件夹和文件是否正确上传。 ## 更新数据 如果需要更新已上传的数据,只需重新运行脚本: ```bash python upload_hf.py ``` 它会智能地只上传变更的文件。