MarketplaceJSONLDataset - Dataset JSONL

Dataset au format JSON Lines contenant des données de produits pour l'entraînement de modèles d'IA spécialisés dans les marketplaces.

📊 Statistiques du Dataset

• Format : JSON Lines (.jsonl)
• Nombre total d'exemples : 500,000,000
• Taille totale : 566356.09 MB
• Nombre de fichiers : 1

📁 Structure des Fichiers

produits_numeriquesv2.jsonl

• Lignes : 500,000,000
• Taille : 566356.09 MB
• Champs : seo_title_en, seo_description_fr, seo_title_fr, description_fr, updated_at, product_type, comments_fr, created_at, variants, tags_fr, description_en, tags_en, category_id, extend_price, seo_description_en, comments_en, product_id, name_fr, name_en, regular_price, discount_offer

Exemple :

{
  "product_id": "998dec5c-f9fb-494a-ad49-996b6bf0c1fd",
  "name_en": "La possibilité d'innover à la pointe",
  "name_fr": "Le pouvoir d'évoluer sans soucis",
  "description_en": "<p>Foi bout présenter mémoire chemin troubler. High-quality digital solution.</p>",
  "description_fr": "<p>Lieu nombre deviner voile. Solution numérique de haute qualité.</p>",
  "tags_en": "api, digital, software",
  "tags_fr": "design, saas, api",
  "seo_title_en": "La possibilité d'innover à la pointe - Best saas Resource",
  "seo_title_fr": "Le pouvoir d'évoluer sans soucis - Meilleure ressource framework",
  "seo_description_en": "Discover La possibilité d'innover à la pointe, the ultimate educational_content solution.",
  "seo_description_fr": "Découvrez Le pouvoir d'évoluer sans soucis, la solution ultime visualisation de données interactive.",
  "regular_price": 101.31,
  "extend_price": 133.87,
  "category_id": 6,
  "product_type": "tutorial",
  "comments_en": "",
  "comments_fr": "Danger choix quand. | Ouvrir pourquoi car. | Classe barbe loi découvrir.",
  "discount_offer": "",
  "variants": "Standard ($101.31) | Extended ($133.87)",
  "created_at": "2024-12-24 08:59:32",
  "updated_at": "2025-04-23 09:34:30"
}

🔧 Format des Données

Chaque ligne du fichier JSONL contient un objet JSON valide :

{"id": 1, "name": "Produit A", "description": "Description du produit...", "price": 99.99}
{"id": 2, "name": "Produit B", "description": "Autre description...", "price": 149.99}

💻 Utilisation

Avec Python

import json

# Lire un fichier JSONL
def read_jsonl(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            yield json.loads(line.strip())

# Utilisation
for item in read_jsonl('produits_numeriquesv2.jsonl'):
    print(item)

Avec Pandas

import pandas as pd
import json

# Charger un JSONL en DataFrame
def jsonl_to_dataframe(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            data.append(json.loads(line.strip()))
    return pd.DataFrame(data)

df = jsonl_to_dataframe('produits_numeriquesv2.jsonl')
print(df.head())

Avec MarketplaceAI

from marketplace_ai_server import MultilingualMarketplaceBot

# Convertir JSONL en JSON pour l'entraînement
def convert_jsonl_to_json(jsonl_path, json_path):
    products = []
    with open(jsonl_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            products.append(json.loads(line.strip()))
    
    with open(json_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump({"products": products}, f, indent=2, ensure_ascii=False)

# Convertir et entraîner
convert_jsonl_to_json('produits_numeriquesv2.jsonl', 'products.json')

bot = MultilingualMarketplaceBot()
bot.train_on_json_file('products.json')

🚀 Intégration avec Hugging Face Datasets

from datasets import load_dataset

# Charger le dataset
dataset = load_dataset('Medyassino/MarketplaceJSONLDataset')

# Accéder aux données
for example in dataset['train']:
    print(example)

📚 Citation

Si vous utilisez ce dataset, veuillez citer :

@dataset{marketplace_jsonl_dataset,
  title={MarketplaceAI JSONL Dataset},
  author={Medyassino},
  year={2025},
  format={JSONL},
  url={https://huggingface.co/datasets/Medyassino/MarketplaceJSONLDataset}
}

🔗 Ressources Connexes

• Modèle MarketplaceAI
• Dataset JSON
• Documentation du format JSONL