From cebf2d383ad6c74f34d399617a29f3618fae9fff Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: yangrongxinuser <109195068+yangrongxinuser@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 20 Nov 2024 11:09:59 +0800
Subject: [PATCH] Create DataCopilot.md

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 paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md | 126 +++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 126 insertions(+)
 create mode 100644 paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md

diff --git a/paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md b/paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md
new file mode 100644
index 000000000..02282b40f
--- /dev/null
+++ b/paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md
@@ -0,0 +1,126 @@
+# DataCopilot 使用教程
+
+## 一、简介
+
+**DataCopilot** 是 **PaddleMIX** 提供的多模态数据处理工具箱，旨在帮助开发者高效地进行数据预处理、增强和转换等操作。通过 **DataCopilot**，你可以以低代码量的方式实现数据的基本操作，从而加速模型训练和推理的过程。
+
+## 二、安装与导入
+
+首先，确保你已经安装了 **PaddleMIX**。如果尚未安装，请参考 **PaddleMIX** 的官方文档进行安装。
+
+安装完成后，你可以通过以下方式导入 **DataCopilot**：
+
+```python
+from paddlemix.datacopilot.core import MMDataset, SCHEMA
+import paddlemix.datacopilot.ops as ops
+```
+
+## 三、基本操作
+
+### 1. 加载数据
+
+使用 `MMDataset.from_json` 方法从 JSON 文件中加载数据：
+
+```python
+dataset = MMDataset.from_json('path/to/your/dataset.json')
+```
+
+### 2. 查看数据
+
+使用 info 和 head 方法查看数据集的基本信息和前几个样本：
+
+```python
+dataset.info()
+dataset.head()
+```
+
+### 3. 数据切片
+
+支持对数据集进行切片操作，返回一个新的 MMDataset 对象：
+
+```python
+subset = dataset[:100]  # 获取前100个样本
+```
+
+### 4. 数据增强
+
+使用 map 方法对数据集中的样本进行增强操作：
+
+```python
+def augment_data(item):
+    # 定义你的数据增强逻辑
+    pass
+
+augmented_dataset = dataset.map(augment_data, max_workers=8, progress=True)
+```
+
+### 5. 数据过滤
+
+使用 filter 方法根据条件过滤数据集中的样本：
+
+```python
+def is_valid_sample(item):
+    # 定义你的过滤条件
+    return True or False
+
+filtered_dataset = dataset.filter(is_valid_sample).nonempty()  # 返回过滤后的非空数据集
+```
+
+### 6. 导出数据
+
+使用 export_json 方法将处理后的数据集导出为 JSON 文件：
+
+```python
+augmented_dataset.export_json('path/to/your/output_dataset.json')
+```
+
+## 四、高级操作
+
+### 1. 自定义 Schema
+
+通过定义 SCHEMA 来指定数据集的字段和类型：
+
+```python
+schema = SCHEMA(
+    image={'type': 'image', 'required': True},
+    text={'type': 'str', 'required': True},
+    label={'type': 'int', 'required': False}
+)
+```
+使用自定义 schema 加载数据
+
+```python
+custom_dataset = MMDataset.from_json('path/to/your/dataset.json', schema=schema)
+```
+
+
+### 2. 批量处理
+
+使用 batch 方法将数据集中的样本按批次处理，适用于需要批量操作的情况：
+
+```python
+batch_size = 32
+batched_dataset = dataset.batch(batch_size)
+
+for batch in batched_dataset:
+    # 对每个批次进行处理
+    pass
+```
+
+### 3. 数据采样
+
+使用 shuffle 方法打乱数据集，或使用 sample 方法随机抽取样本：
+
+```python
+shuffled_dataset = dataset.shuffle()
+sampled_dataset = dataset.sample(10)  # 随机抽取10个样本
+```
+
+## 五、总结
+
+**DataCopilot** 是 **PaddleMIX** 提供的一个强大且灵活的多模态数据处理工具箱。
+通过掌握其基本操作和高级功能，你可以高效地处理、增强和转换多模态数据，为后续的模型训练和推理提供有力支持。
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