# 本章简介 [[本章简介]]

我们在 [第三章](/course/chapter3) 第一次体验了🤗 Datasets 库，了解到微调模型主要有三个步骤：

1. 从 Hugging Face Hub 加载数据集。
2. 使用 `Dataset.map()` 预处理数据。
3. 加载和计算指标（特征）。

但这仅仅触及了🤗 Datasets 库能做的事情的冰山一角！在本章，我们将深入探索这个库。一路上，我们会找到以下问题的答案：
* 当你的数据集不在 Hub 上时，你应该怎么做？
* 你如何切分和操作数据集？（如果你非常需要使用 Pandas，该如何处理？）
* 当你的数据集非常大，会撑爆你笔记本电脑的 RAM 时，你应该怎么办？
* 什么是“内存映射”和 “Apache Arrow”？
* 如何创建自己的数据集并将其推送到中心？

你在这里学到的技术将为你在 [第六章](/course/chapter6) 和 [第七章](/course/chapter7) 中的高级 tokenization 和微调任务做好准备——所以，来杯咖啡，让我们开始吧！