# 本章简介 [[本章简介]]

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在[第三章](/course/chapter3)第一次体验了🤗Datasets 库，并发现在微调模型时有三个主要步骤：

1. 从hugs Face Hub加载一个数据集。
2. 使用Dataset.map()对数据进行预处理。
3. 加载和计算指标(特征)。

但这只是🤗 Datasets的表面功能而已！在本章中，我们将深入了解这个库。在此过程中，我们将找到以下问题的答案：

* 当数据集不在hub上时，您该怎么做？
* 如何对数据集进行切片？（如果你真正的特别需要使用pandas的时候该怎么办？）
* 当你的数据集很大，会撑爆你笔记本电脑的RAM时，你会怎么做？
* “内存映射”和Apache Arrow到底是什么？
* 如何创建自己的数据集并将其推送到中心？

您在这里学到的技术将为您在[第6章](/course/chapter6)和[第7章](/course/chapter7)中的高级标记化和微调任务做好准备——所以，喝杯咖啡，让我们开始吧!