Add files using upload-large-folder tool

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/.dockerignore

@@ -0,0 +1,27 @@
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.pyc
+*.DS_Store
+
+# Environments
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# ides
+.idea/
+.vscode/
+
+# jupyter notebook
+notebooks/
+.ipynb_checkpoints/
+*.ipynb
+
+# debugging
+debugging/

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/Dockerfile

@@ -0,0 +1,30 @@
+FROM python:3.11.5-slim-bookworm
+
+WORKDIR /usr/app
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    build-essential \
+    isal \
+    git
+
+RUN pip3 install --no-cache-dir --upgrade pip
+RUN pip3 install cmake cython
+
+# copy requirements.txt to the working directory
+COPY requirements.txt requirements.txt
+
+# install python dependencies
+RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# install mwparserfromhell (v >= 0.7.0 for spanish)
+RUN pip3 install apache_beam
+RUN pip3 install git+https://github.com/earwig/mwparserfromhell.git@0f89f44
+
+# set python hash seed
+ENV PYTHONHASHSEED 42
+
+# copy the local files to the working directory
+COPY . .
+
+
+

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/requirements.txt

@@ -0,0 +1,19 @@
+datasets
+s3fs
+dill
+tqdm
+nltk
+fasttext
+polars
+pyarrow
+numpy
+msgspec
+boto3
+networkit
+scrubadub
+textstat
+xopen
+rich
+progiter
+pybloomfiltermmap3
+transformers

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/bloomfilter.py

@@ -0,0 +1,455 @@
+import argparse
+import random
+
+import boto3
+import concurrent.futures
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime as dt
+import gzip
+import io
+import logging
+import msgspec
+import os
+from pathlib import Path
+import polars as pl
+import progiter
+import pyarrow as pa
+import pybloomfilter
+import re
+from typing import Tuple
+from urllib.parse import urlparse
+from typing import Dict, List
+
+from utilities.logging import configure_logger
+from utilities.io import ParquetBatchWriter
+
+
+@dataclass
+class ReadStatus:
+    is_success: bool
+    msg: str
+    uri: str
+
+
+class Deduper:
+    r""" Bloom filter for exact deduplication of ccnet shards. Based on
+    document contents. """
+    __slots__ = (
+        "_args", "_logger", "_job_id", "_input_base_uri", "_scheme",
+        "_output_fp", "_out_schema", "_bloom_fp"
+    )
+
+    # regex to extract filepaths from source file listings
+    input_patterns = [
+        re.compile(r".*\.json\.gz"),
+        re.compile(r".*\.json\.gz")
+    ]
+
+    output_pattern = "duplicates-{timestamp}-{snapshot}.parquet"
+
+    def __init__(self):
+        self._job_id = dt.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        self._args = self.__parse_arguments()
+
+        # set random seed
+        random.seed(self._args.seed)
+
+        # parse args
+        self._input_base_uri = self._args.input_base_uri
+        self._scheme = urlparse(self._input_base_uri).scheme
+
+        # init logging
+        logfile = Path(self._args.output_dir) / "logs" / f"{self._job_id}.log"
+        configure_logger(logfile=logfile, level=logging.INFO, stream=False)
+        self._logger = logging.getLogger()
+
+        # output writer
+        self._output_fp = Path(self._args.output_dir) / "duplicates.parquet"
+        self._out_schema = pa.schema([
+            ("shard_id", pa.string()),
+            ("doc_id", pa.string()),
+            ("digest", pa.string())
+        ])
+
+        # log setup
+        for attr in [
+            "listings", "input_base_uri", "output_dir", "parallel_readers",
+            "capacity", "error_rate", "seed", "max_inputs", "batch_size"
+        ]:
+            self._logger.info(f"{attr}: {getattr(self._args, attr)}")
+
+    def __parse_arguments(self) -> argparse.Namespace:
+
+        if self.__doc__ is not None:
+            description = " - " + self.__doc__
+        else:
+            description = self.__class__.__name__
+
+        parser = argparse.ArgumentParser(
+            prog=self.__class__.__name__, description=description
+        )
+
+        # io
+        parser.add_argument(
+            "--listings", type=str, default=None,
+            help="Path to a file containing paths to ccnet shards; needs to "
+                 "match with the input_base_uri argument."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--input_base_uri", type=str, default=None,
+            help="base uri of the input files."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--output_dir", type=str, default=None,
+            help="directory where the output will be stored."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--s3_profile", type=str, default="default",
+            help="profile name of the s3 client."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--endpoint_url", type=str, default=None,
+            help="S3 bucket endpoint url."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--parallel_readers", type=int, default=10,
+            help="number of parallel reader processes. Defaults to 1."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--max_inputs", type=int, default=None,
+            help="maximum number of inputs to process. For debugging."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--batch_size", type=int, default=None,
+            help="number of listings to be processed per process."
+        )
+
+        parser.add_argument(
+            "--seed", type=int, default=42,
+            help="random seed."
+        )
+
+        # dedup params
+        parser.add_argument(
+            "--capacity", type=int, default=None,
+            help="Capacity of the bloom filter. This is the maximum number of "
+                 "unique documents that can be stored in the filter while "
+                 "keeping the error rate under `error_rate`."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--error_rate", type=float, default=0.01,
+            help="false positive probability that will hold given that "
+                 "'capacity' is not exceeded. Defaults to 0.001"
+        )
+        args = parser.parse_args()
+
+        return args
+
+    def __init_client(self):
+        if self._scheme != "s3":
+            return None
+
+        session = boto3.Session(profile_name=self._args.s3_profile)
+        return session.client(
+            service_name='s3',
+            endpoint_url=self._args.endpoint_url,
+            config=boto3.session.Config(
+                signature_version="s3v4",
+                retries={'max_attempts': 5, 'mode': 'standard'}
+            )
+        )
+
+    def __filter_listings(self, obj_key: str):
+        for pat in self.input_patterns:
+            if pat.search(obj_key) is not None:
+                return True
+
+        return False
+
+    def __parse_listings(self):
+        # build input uris
+        with open(self._args.listings, "r") as f:
+            # uris = list(
+            #     map(lambda ls: os.path.join(self._input_base_uri, ls.strip()),
+            #         filter(self.__filter_listings, f.readlines()))
+            # )
+            uris = list(
+                map(lambda ls: os.path.join(self._input_base_uri, ls.strip()),
+                    f.readlines())
+            )
+
+        return uris
+
+    @staticmethod
+    def __load_from_s3(uri, client):
+        try:
+            streaming_body = client.get_object(
+                Bucket=uri.netloc, Key=uri.path.lstrip("/")
+            )["Body"]
+            buffer = io.BytesIO(streaming_body.read())
+            msg = f"__S3_URI_READ_SUCCESS__ success reading {uri.path}"
+            is_success = True
+        except Exception as e:
+            msg = (
+                f"__S3_URI_READ_ERROR__ failed reading {uri.path}: "
+                f"caught exception {e.__class__.__name__}: {e}"
+            )
+            buffer = None
+            is_success = False
+
+        return is_success, msg, buffer
+
+    @staticmethod
+    def __load_from_disk(uri):
+        try:
+            with open(uri.path, "rb") as f:
+                buffer = io.BytesIO(f.read())
+                msg = f"__DISK_URI_READ_SUCCESS__ success reading {uri.path}"
+                is_success = True
+        except Exception as e:
+            msg = (
+                f"__DISK_URI_READ_ERROR__ failed reading {uri.path}: "
+                f"caught exception {e.__class__.__name__}: {e}"
+            )
+            buffer = None
+            is_success = False
+
+        return is_success, msg, buffer
+
+    def _load_file(self, uri, client) -> Tuple[ReadStatus, io.BytesIO]:
+        if uri.scheme == "s3":
+            is_success, msg, buffer = self.__load_from_s3(uri, client)
+        elif uri.scheme == "file":
+            is_success, msg, buffer = self.__load_from_disk(uri)
+        # else:
+        #     raise ValueError(f"Unknown scheme {uri.scheme}")
+        is_success, msg, buffer = self.__load_from_disk(uri)
+        read_status = ReadStatus(
+            is_success=is_success, msg=msg, uri=uri.geturl()
+        )
+        return read_status, buffer
+
+    def _load_and_parse_inputs(
+            self, input_chunk
+    ) -> Dict[str, Tuple[ReadStatus, List[Dict]]]:
+        # build msgspec decoder
+        decoder = msgspec.json.Decoder(
+            type=msgspec.defstruct(name="Record", fields=[("digest", str)])
+        )
+
+        client = self.__init_client()
+        data = {}
+
+        for uri in input_chunk:
+            read_status, buffer = self._load_file(
+                uri=urlparse(uri), client=client
+            )
+
+            if not read_status.is_success:
+                data[uri] = (read_status, [])
+                continue
+
+            shard_id = read_status.uri.replace(
+                self._input_base_uri, ""
+            ).lstrip("/")
+
+            uri_data = []
+
+            try:
+                with gzip.open(buffer, "rb") as f:
+                    for idx, obj in enumerate(f):
+                        rec = decoder.decode(obj)
+                        digest = str(getattr(rec, "digest")).replace(
+                            "sha1:", ""
+                        )
+                        uri_data.append({
+                            "shard_id": shard_id,
+                            "doc_id": f"{shard_id}/{idx}",
+                            "digest": digest
+                        })
+            except Exception as e:
+                uri_data = []
+                read_status.msg = (
+                    f"__S3_URI_DECODE_ERROR__ failed decoding {uri}: "
+                    f"caught exception {e.__class__.__name__}: {e}"
+                )
+                read_status.is_success = False
+
+            data[uri] = (read_status, uri_data)
+
+        del buffer
+
+        return data
+
+    def __parallel_run(self, input_uris):
+        # shuffle input uris
+        random.shuffle(input_uris)
+
+        if self._args.max_inputs is not None:
+            self._logger.info(f"Limiting inputs to {self._args.max_inputs}")
+            input_uris = input_uris[:self._args.max_inputs]
+
+        # divide input uris into snapshots
+        snapsh_re = re.compile(r'\b\d{4}-\d{2}\b')
+        snapshots = {}
+        for uri in input_uris:
+            snapshot = snapsh_re.search(uri).group(0)
+            if snapshot not in snapshots:
+                snapshots[snapshot] = [uri]
+            else:
+                snapshots[snapshot].append(uri)
+
+        snapshot_ids_sorted = sorted(snapshots.keys(), reverse=True)
+
+        # init bloomfilter
+        bloomfilter = pybloomfilter.BloomFilter(
+            capacity=self._args.capacity,
+            error_rate=self._args.error_rate
+        )
+
+        self._logger.info(f"Filter capacity: {bloomfilter.capacity}")
+        self._logger.info(f"Filter error rate: {bloomfilter.error_rate}")
+        self._logger.info(f"Filter hash seeds: {bloomfilter.hash_seeds}")
+
+        num_docs, num_dupes = 0, 0
+
+        # progress bars
+        pman = progiter.ProgressManager(backend="rich")
+        total_progress = pman.progiter(
+            total=self._args.capacity, postfix_str="Duplicates: --"
+        )
+        download_progress = pman.progiter(
+            total=len(input_uris), desc="Download"
+        )
+
+        num_failed_uri = 0
+        num_succ_uri = 0
+
+        for snapsh_id in snapshot_ids_sorted:
+            uri_list = snapshots[snapsh_id]
+            random.shuffle(uri_list)
+
+            uri_list_partitioned = [
+                uri_list[i:i + self._args.batch_size]
+                for i in range(0, len(uri_list), self._args.batch_size)
+            ]
+
+            self._logger.info(f"__SNAPSHOT_START__ {snapsh_id}")
+
+            # output writer
+            timestamp = dt.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+            output_fp = (
+                    Path(self._args.output_dir) /
+                    self.output_pattern.format(
+                        timestamp=timestamp, snapshot=snapsh_id
+                    )
+            )
+            out_writer = ParquetBatchWriter(
+                output_fp=output_fp, schema=self._out_schema
+            )
+
+            try:
+                with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(
+                        max_workers=self._args.parallel_readers
+                ) as executor:
+                    futures = {
+                        executor.submit(
+                            self._load_and_parse_inputs, input_chunk
+                        ): i
+                        for i, input_chunk in enumerate(uri_list_partitioned)
+                    }
+
+                    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
+                        data_chunks = future.result()
+                        del futures[future]
+                        download_progress.step(len(data_chunks))
+
+                        for (
+                                uri, (read_status, uri_data)
+                        ) in data_chunks.items():
+
+                            if not read_status.is_success:
+                                self._logger.error(read_status.msg)
+                                num_failed_uri += 1
+                                continue
+
+                            num_succ_uri += 1
+                            download_progress.set_postfix_str(
+                                f"success: {num_succ_uri} "
+                                f"({num_failed_uri} failed)"
+                            )
+
+                            self._logger.info(read_status.msg)
+
+                            for record in uri_data:
+                                digest = record["digest"]
+
+                                if bloomfilter.add(digest):
+                                    out_writer.update_batch(obj=record)
+                                    num_dupes += 1
+
+                                num_docs += 1
+                                total_progress.step(1)
+
+                                if num_docs % (1024 ** 2) == 0:
+                                    out_writer.write_batch()
+
+                            dupe_prop = round(100 * num_dupes / num_docs, 2)
+                            total_progress.set_postfix_str(
+                                f"Duplicates: {num_dupes} / {num_docs}"
+                                f" ({dupe_prop:.2f}%)"
+                            )
+
+            except KeyboardInterrupt:
+                self._logger.info("Keyboard interrupt. Stopping.")
+                executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
+                out_writer.close()
+                break
+            except Exception as e:
+                self._logger.error(
+                    f"Caught exception {e.__class__.__name__}: {e}"
+                )
+                executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
+                out_writer.close()
+                self._logger.info(f"__SNAPSHOT_FAIL__ {snapsh_id}")
+                continue
+
+            out_writer.close()
+            self._logger.info(f"__SNAPSHOT_FINISH__ {snapsh_id}")
+
+        pman.stop()
+        bloomfilter.close()
+
+        self._logger.info(f"Filtering complete.")
+
+    def run(self):
+        start_time = dt.now()
+        print(f"start @ {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+        self.__parallel_run(input_uris=self.__parse_listings())
+        end_time = dt.now()
+        print(f"end @ {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+        end_str = f"Total time: {end_time - start_time}"
+        print(end_str)
+        self._logger.info(end_str)
+
+    def __result_summary(self):
+        dump_reg = "(\d{4}-\d{2})\/"
+        # read duplicates
+        query = (
+            pl.scan_parquet(self._output_fp)
+            .with_columns(
+                pl.col("shard_id").str.extract(dump_reg, 1).alias("snapshot")
+            )
+            .group_by("snapshot")
+            .agg(pl.count())
+        )
+
+        stats = query.collect()
+
+        with pl.Config(fmt_str_lengths=1000, tbl_rows=100):
+            print(stats)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    deduper = Deduper()
+    deduper.run()

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/run_lsh.py

@@ -0,0 +1,377 @@
+import argparse
+from datetime import datetime as dt
+import gc
+import logging
+import networkit.components as nk_components
+import networkit.graph as nk_graph
+import numpy as np
+import os
+from pathlib import Path
+import polars as pl
+import pyarrow as pa
+import pyarrow.dataset as ds
+import s3fs
+import time
+from typing import Dict, Tuple, List
+from urllib.parse import urlparse
+
+from dedupe.utils import optimal_param
+
+LOG_FMT = '[%(asctime)s]::(PID %(process)d)::%(levelname)-2s::%(message)s'
+
+
+class LSH:
+    r""" Locality Sensitive Hashing (LSH) algorithm for near deduplication. """
+    __slots__ = (
+        "_args", "_num_bands", "_job_id", "_logger", "_sig_key", "_schema"
+    )
+
+    # regex to extract filepaths from source file listings
+    fp_pattern = r'\/(\d{4}-\d{2}\/\d{4}\/.*\.json\.gz)$'
+
+    # signature key
+    sig_key_pat = "signature_sim{s}"
+
+    def __init__(self):
+        self._job_id = dt.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        self._args = self.__parse_arguments()
+
+        self._sig_key = self.sig_key_pat.format(
+            s=str(self._args.similarity)
+        )
+
+        # get number of bands and rows
+        self._num_bands, _ = optimal_param(
+            threshold=self._args.similarity, num_perm=self._args.num_perm
+        )
+
+        # init schema
+        self._schema = self.__init_schema()
+
+        # init logging
+        self.__init_logger()
+
+        # log setup
+        self._logger.info("=" * 80)
+        self._logger.info("LSH config:")
+        for k, v in vars(self._args).items():
+            self._logger.info(f"{k}: {v}")
+        self._logger.info("=" * 80)
+
+    def __init_schema(self) -> pa.Schema:
+        return pa.schema([
+            ("id", pa.string()),
+            ("shard_id", pa.string()),
+            ("id_int", pa.uint64()),
+            (self._sig_key, pa.list_(pa.binary()))
+        ])
+
+    def __init_logger(self):
+        self._logger = logging.getLogger(self._job_id)
+        self._logger.setLevel(logging.DEBUG)
+
+        # log to file
+        logfile = Path(self._args.output_dir) / "logs" / f"{self._job_id}.log"
+        if not logfile.parent.exists():
+            logfile.parent.mkdir(parents=True)
+        filehandler = logging.FileHandler(logfile)
+        filehandler.setFormatter(logging.Formatter(LOG_FMT))
+        self._logger.addHandler(filehandler)
+
+        # log to stdout
+        stream_handler = logging.StreamHandler()
+        stream_handler.setFormatter(logging.Formatter(LOG_FMT))
+        self._logger.addHandler(stream_handler)
+
+    def __parse_arguments(self) -> argparse.Namespace:
+
+        if self.__doc__ is not None:
+            description = " - " + self.__doc__
+        else:
+            description = self.__class__.__name__
+
+        parser = argparse.ArgumentParser(
+            prog=self.__class__.__name__, description=description
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--listings", type=str, default=None,
+            help="file containing paths to minhash parquet files. LSH will be"
+                 "run on the minhashes stored in these files."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--input_base_uri", type=str, default=None,
+            help="base uri of the input files."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--output_dir", type=str, default=None,
+            help="root directory where the output will be stored."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--similarity", type=float, default=None,
+            help="similarity threshold for two documents to be considered near"
+                 " duplicates."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--num_perm", type=int, default=None,
+            help="number of permutations used during minhashing."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--max_docs", type=int, default=-1,
+            help="maximum number of documents to process. If set to -1, all "
+                 "documents will be processed."
+        )
+
+        # s3
+        parser.add_argument(
+            "--s3_profile", type=str, default="default",
+            help="aws profile to use when connecting to s3."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--endpoint_url", type=str, default=None,
+            help="endpoint url of the s3 server."
+        )
+
+        args = parser.parse_args()
+
+        return args
+
+    def __build_dataset(self) -> pa.dataset.Dataset:
+        base_uri = urlparse(self._args.input_base_uri)
+
+        if base_uri.scheme == "file":
+            return self.__buil_dataset_local(base_uri)
+        elif base_uri.scheme == "s3":
+            return self.__build_dataset_s3()
+        else:
+            raise ValueError(f"Invalid base uri: {base_uri}")
+
+    def __buil_dataset_local(self, base_uri) -> pa.dataset.Dataset:
+        root_path = Path(base_uri.path)
+
+        # 1) get paths and build pyarrow dataset
+        with open(self._args.listings, "r") as f:
+            input_paths = [
+                root_path / Path(line.strip()) for line in f.readlines()
+            ]
+
+        return ds.dataset(
+            source=input_paths, schema=self._schema, format="parquet"
+        )
+
+    def __build_dataset_s3(self) -> pa.dataset.Dataset:
+        fs = s3fs.S3FileSystem(
+            profile=self._args.s3_profile,
+            endpoint_url=self._args.endpoint_url
+        )
+
+        # 1) get paths and build pyarrow dataset
+        with open(self._args.listings, "r") as f:
+            input_paths = list(map(
+                lambda ln: os.path.join(self._args.input_base_uri, ln.strip()),
+                f.readlines()
+            ))
+
+        return ds.dataset(
+            source=input_paths, filesystem=fs, schema=self._schema,
+            format="parquet"
+        )
+
+    def run(self):
+        global_start_time = time.time()
+
+        # 1) build pyarrow dataset; this is a lazy operation pointing to a
+        # collection of parquet files on disk or in an S3 bucket
+        pa_dset = self.__build_dataset()
+
+        # 2) build edges
+        step_time = time.time()
+        self._logger.info("Start building edges")
+        edges = self.__build_edges(pa_dset=pa_dset)
+        step_time = time.time() - step_time
+        self._logger.info(
+            f"Building edges complete. Shape={edges.shape}; Time={step_time}s"
+        )
+
+        # 3) detect components
+        step_time = time.time()
+        self._logger.info("Start detecting components")
+        (
+            components, num_nodes, reversed_mapper
+        ) = self.__run_connected_components(edges=edges)
+        step_time = time.time() - step_time
+        self._logger.info(
+            f"Connected compontents complete. Time={step_time}s"
+        )
+
+        del edges
+        gc.collect()
+
+        # 4) collect cluster ids
+        step_time = time.time()
+        self._logger.info("Start collecting cluster ids")
+        cluster_ids = self.__get_doc_to_cluster_array(
+            components=components, reversed_mapper=reversed_mapper
+        )
+        step_time = time.time() - step_time
+        self._logger.info(f"Building doc->cluster index complete. "
+                          f"Time={step_time}s")
+
+        # 5) build cluster dataframes
+        step_time = time.time()
+        self._logger.info("Start building final cluster dataframes")
+        cluster_dataframes = self.__build_cluster_dataframes(
+            pa_dset=pa_dset, doc_to_cluster=cluster_ids
+        )
+        step_time = time.time() - step_time
+        self._logger.info(f"Building final cluster dataframes complete. "
+                          f"Time={step_time}s")
+
+        # 6) write cluster dataframes to disk
+        out_root = Path(self._args.output_dir)
+        for k, v in cluster_dataframes.items():
+
+            tag = Path(k.split(".")[0]).with_suffix(".clusters.parquet")
+            if not (out_root / tag).parent.exists():
+                (out_root / tag).parent.mkdir(parents=True)
+
+            # write to disk
+            v.write_parquet(out_root / tag)
+            self._logger.info(f"Wrote cluster data to {out_root / tag}")
+
+        elapsed_time = time.time() - global_start_time
+        self._logger.info(f"LSH complete. Total time: {elapsed_time}s")
+
+    def __build_edges(self, pa_dset: pa.dataset.Dataset) -> np.ndarray:
+
+        # build polars query plan
+        query = pl.scan_pyarrow_dataset(pa_dset)
+
+        if self._args.max_docs > 0:
+            query = query.head(self._args.max_docs)
+
+        query = (
+            query
+            .select(
+                pl.col(["id_int", self._sig_key])
+            )
+            .filter(
+                ~pl.col(self._sig_key).is_null()
+            )
+            .with_columns(
+                pl.Series(
+                    name="band",
+                    values=[list(range(self._num_bands))],
+                    dtype=pl.List(pl.UInt8)
+                )
+            )
+            .explode(self._sig_key, "band")
+            .group_by(self._sig_key, "band")
+            .agg(pl.col("id_int"))
+            .filter(
+                pl.col("id_int").list.lengths() > 1
+            )
+            .select(
+                pl.col("id_int"),
+                pl.col("id_int").list.min().alias("min_node")
+            )
+            .explode("id_int")
+            .filter(
+                pl.col("id_int") != pl.col("min_node")
+            )
+            .select(
+                pl.concat_list(["id_int", "min_node"]).alias("edges")
+            )
+            .unique("edges")
+        )
+
+        self._logger.debug(f"Query Plan:\n{query.explain()}")
+        self._logger.debug(f"Start running query...")
+        edges = query.collect(streaming=True).to_numpy().flatten()
+        self._logger.debug(f"Completed running query.")
+        gc.collect()
+
+        return edges
+
+    @staticmethod
+    def __run_connected_components(
+            edges: np.ndarray
+    ) -> Tuple[List[List[int]], int, Dict[int, int]]:
+        # build graph from edges
+        graph = nk_graph.Graph()
+        node_mapper = {}
+
+        for row in edges:
+            node_id1, node_id2 = row
+
+            if node_id1 not in node_mapper:
+                node_mapper[node_id1] = graph.addNode()
+
+            if node_id2 not in node_mapper:
+                node_mapper[node_id2] = graph.addNode()
+
+            graph.addEdge(node_mapper[node_id1], node_mapper[node_id2])
+
+        reversed_mapper = {value: key for key, value in node_mapper.items()}
+
+        # compute connected components
+        cc = nk_components.ConnectedComponents(G=graph)
+        cc.run()
+        components = cc.getComponents()
+        num_nodes = sum(cc.getComponentSizes().values())
+
+        return components, num_nodes, reversed_mapper
+
+    @staticmethod
+    def __get_doc_to_cluster_array(
+            components: List[List[int]], reversed_mapper: Dict[int, int]
+    ) -> np.ndarray:
+        def __process_comp(comp) -> np.ndarray:
+            nodes = np.array(
+                list(map(reversed_mapper.get, comp))
+            ).reshape(-1, 1)
+            cluster_id = min(map(reversed_mapper.get, comp))
+            cluster_id = np.repeat(cluster_id, len(nodes)).reshape(-1, 1)
+            return np.hstack((nodes, cluster_id))
+
+        data = np.vstack(tuple(map(__process_comp, components)))
+
+        return data
+
+    def __build_cluster_dataframes(
+            self, pa_dset: pa.dataset.Dataset, doc_to_cluster: np.ndarray
+    ) -> Dict[str, pl.DataFrame]:
+        cluster_df = pl.LazyFrame(
+            data=doc_to_cluster,
+            schema=[("id_int", pl.UInt64), ("cluster_id", pl.UInt64)]
+        )
+
+        # build polars query plan
+        query = pl.scan_pyarrow_dataset(pa_dset)
+
+        if self._args.max_docs > 0:
+            query = query.head(self._args.max_docs)
+
+        partitioned_dfs = (
+            query
+            .select(pl.col(["id", "id_int", "shard_id"]))
+            .join(other=cluster_df, on="id_int", how="inner")
+            .select(pl.col(["id", "id_int", "cluster_id", "shard_id"]))
+            .collect()
+        )
+
+        with pl.Config(set_fmt_str_lengths=5000, tbl_rows=20):
+            self._logger.info(
+                f"First 20 rows of minhash clusters:\n\n"
+                f"{partitioned_dfs.sort(by='cluster_id').head(20)}"
+            )
+        time.sleep(2)
+
+        partitioned_dfs = partitioned_dfs.partition_by(by="shard_id",
+                                                       as_dict=True)
+
+        return partitioned_dfs
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    job = LSH()
+    job.run()

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/token_count.py

@@ -0,0 +1,478 @@
+import argparse
+import boto3
+import botocore.client
+import concurrent.futures
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime as dt
+import gzip
+import io
+import logging
+import msgspec
+import os
+from pathlib import Path
+import progiter
+import pyarrow as pa
+import random
+import re
+from typing import Tuple, List
+from tokenizers import Tokenizer
+from urllib.parse import urlparse, ParseResult
+
+from utilities.logging import configure_logger
+from utilities.io.writer import ParquetBatchWriter
+
+
+class InputSpec(msgspec.Struct):
+    raw_content: str
+
+
+@dataclass
+class DlStatus:
+    is_success: bool
+    msg: str
+    uri: str
+
+
+@dataclass
+class InputResult:
+    is_success: bool
+    msg: str
+    input_id: str
+    num_docs: int = 0
+    num_tokens: int = 0
+    token_counts: List[Tuple[int, int]] = None
+
+
+TOKENIZER = Tokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
+
+
+class PostProcessor:
+    listings_re = re.compile(
+        r".*(\d{4}-\d{2}/\d{4}/(?:en|es|de|fr|it)_(?:tail|middle|head)).json.gz"
+    )
+
+    def __parse_arguments(self) -> argparse.Namespace:
+
+        if self.__doc__ is not None:
+            description = " - " + self.__doc__
+        else:
+            description = self.__class__.__name__
+
+        parser = argparse.ArgumentParser(
+            prog=self.__class__.__name__, description=description
+        )
+
+        # io
+        parser.add_argument(
+            "--snapshots", nargs="+", type=str, default=None,
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--input_base_uri", type=str, default=None,
+            help="base uri of the input files."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--logs_dir", type=str, default=None,
+            help="directory to store logs."
+        )
+
+        parser.add_argument(
+            "--s3_profile", type=str, default="default",
+            help="profile name of the s3 client."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--endpoint_url", type=str, default=None,
+            help="S3 bucket endpoint url."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--parallelism", type=int, default=1,
+            help="number of parallel processes. Defaults to 1."
+        )
+
+        parser.add_argument(
+            "--batch_size", type=int, default=1,
+            help="batch size. Defaults to 1."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--max_inputs", type=int, default=4,
+            help="maximum number of inputs to process. For debugging."
+        )
+
+        parser.add_argument(
+            "--debug", default=0, choices=[0, 1], type=int,
+            help="runs in debug mode if set to 1."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--input_listings", type=str, default="listings.txt",
+            help="path to file containing input ids."
+        )
+        parser.add_argument(
+            "--seed", type=int, default=42
+        )
+
+        args = parser.parse_args()
+
+        return args
+
+    def __init__(self):
+        self._job_id = dt.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        self._args = self.__parse_arguments()
+
+        random.seed(self._args.seed)
+
+        # i/o
+        self._input_base_uri = self._args.input_base_uri
+        self._logs_dir = self._args.logs_dir
+
+    def __init_client(self):
+        session = boto3.Session(profile_name=self._args.s3_profile)
+        client = session.client(
+            service_name='s3',
+            endpoint_url=self._args.endpoint_url,
+            config=boto3.session.Config(
+                signature_version='s3v4',
+                retries={'max_attempts': 10, 'mode': 'standard'}
+            )
+        )
+        return session, client
+
+    @staticmethod
+    def _dload_file(uri: ParseResult, client) -> Tuple[DlStatus, io.BytesIO]:
+        try:
+            streaming_body = client.get_object(
+                Bucket=uri.netloc, Key=uri.path.lstrip("/")
+            )["Body"]
+            buffer = io.BytesIO(streaming_body.read())
+            msg = f"__S3_URI_READ_SUCCESS__ success reading {uri.path}"
+            is_success = True
+        except Exception as e:
+            msg = (
+                f"__S3_URI_READ_ERROR__ failed reading {uri.path}: "
+                f"caught exception {e.__class__.__name__}: {e}"
+            )
+            buffer = None
+            is_success = False
+
+        read_status = DlStatus(is_success=is_success, msg=msg, uri=str(uri))
+        return read_status, buffer
+
+    def __load_input_ids(
+            self, snapshot: str
+    ) -> List[str]:
+
+        assert self._args.input_listings is not None
+
+        input_ids = []
+        with open(self._args.input_listings, "r") as fin:
+            for ln in fin.readlines():
+                try:
+                    ln = self.listings_re.findall(ln.strip())[0]
+                except IndexError:
+                    continue
+                if f"{snapshot}/" not in ln:
+                    continue
+                input_ids.append(ln)
+
+        return input_ids
+
+    def _process_listings(self, input_ids: List[str]) -> List[InputResult]:
+        sess, client = self.__init_client()
+
+        # decoding and encoding
+        decoder = msgspec.json.Decoder(type=InputSpec)
+
+        results = []
+        for input_id in input_ids:
+            proc_res: InputResult = self._process_single_listing(
+                client, input_id, decoder
+            )
+            results.append(proc_res)
+
+        return results
+
+    def _process_single_listing(
+            self, client, input_id, decoder
+    ) -> InputResult:
+        # handle signals
+        result: InputResult = self._handle_documents(
+            client, input_id, decoder
+        )
+        if not result.is_success:
+            result.msg = f"__FAIL__ {input_id} ({result.msg})"
+            return result
+
+        result.msg = f"__SUCCESS__ {input_id}"
+
+        return result
+
+    def _handle_documents(
+            self,
+            client: botocore.client.BaseClient,
+            input_id: str,
+            decoder
+    ) -> InputResult:
+        # download doc
+        input_uri = urlparse(
+            os.path.join(
+                self._input_base_uri, f"{input_id}.json.gz"
+            )
+        )
+        dl_status, input_buffer = self._dload_file(input_uri, client=client)
+
+        # check if download was successful
+        if not dl_status.is_success:
+            return InputResult(
+                is_success=False, msg=dl_status.msg, input_id=input_id
+            )
+
+        num_docs = 0
+        total_tokens = 0
+        token_counts = []
+
+        try:
+            with gzip.open(input_buffer, mode="rb") as in_fh:
+                for idx, obj in enumerate(in_fh):
+                    record = decoder.decode(obj)
+
+                    # tokenize
+                    num_tokens = len(
+                        TOKENIZER.encode(record.raw_content).tokens
+                    )
+                    token_counts.append((idx, num_tokens))
+
+                    total_tokens += num_tokens
+                    num_docs += 1
+
+        except Exception as e:
+            msg = (
+                f"__DECODE_ENCODE_FAIL__ {input_id}: "
+                f"caught exception {e.__class__.__name__}: {e}"
+            )
+            return InputResult(is_success=False, msg=msg, input_id=input_id)
+
+        return InputResult(
+            is_success=True,
+            msg="",
+            input_id=input_id,
+            num_docs=num_docs,
+            num_tokens=total_tokens,
+            token_counts=token_counts
+        )
+
+    def run(self):
+        # init logging
+        logfile = Path(self._logs_dir) / f"{self._job_id}.log"
+        configure_logger(logfile=logfile, level=logging.INFO, stream=False)
+        logger = logging.getLogger()
+
+        # log configs
+        for attr in (
+                "snapshots", "input_base_uri", "batch_size",
+                "parallelism", "max_inputs", "debug", "input_listings", "seed"
+        ):
+            logger.info(f"__CONFIG__ {attr}: {getattr(self._args, attr)}")
+
+        for snapshot in self._args.snapshots:
+            logger.info(f"__START_SNAPSHOT__ {snapshot}")
+            try:
+                self.run_snapshot(snapshot, logger=logger)
+            except KeyboardInterrupt:
+                break
+            logger.info(f"__END_SNAPSHOT__ {snapshot}")
+
+    def run_snapshot(self, snapshot_id, logger):
+        # load input file ids
+        input_ids = self.__load_input_ids(snapshot_id)
+        msg = (
+            f"__INPUT_LISTINGS_LOADED__ "
+            f"found {len(input_ids)} input files in {snapshot_id}"
+        )
+        logger.info(msg)
+        random.shuffle(input_ids)
+
+        if self._args.max_inputs is not None:
+            input_ids = input_ids[:self._args.max_inputs]
+
+        input_ids_batches = [
+            input_ids[i:i + self._args.batch_size]
+            for i in range(0, len(input_ids), self._args.batch_size)
+        ]
+
+        # init output writer
+        out_fp = Path(self._logs_dir) / f"{snapshot_id}_counts.parquet"
+        out_schema = pa.schema([
+            ("input_id", pa.string()),
+            ("doc_id", pa.string()),
+            ("snapshot_id", pa.string()),
+            ("num_tokens", pa.int64())
+        ])
+
+        pq_writer = ParquetBatchWriter(output_fp=out_fp, schema=out_schema)
+
+        if self._args.debug:
+            self.__debug_run(
+                input_ids_batches, logger=logger, snapshot_id=snapshot_id,
+                pq_writer=pq_writer
+            )
+        else:
+            self.__parallel_run(
+                input_ids_batches, logger=logger, snapshot_id=snapshot_id,
+                pq_writer=pq_writer
+            )
+
+        pq_writer.close()
+
+    def __debug_run(
+            self,
+            input_ids_batches: List[List[str]],
+            logger: logging.Logger,
+            snapshot_id: str,
+            pq_writer: ParquetBatchWriter
+    ):
+        num_docs = 0
+        num_succ = 0
+        num_fail = 0
+        total_tokens = 0
+
+        # progress bar
+        total_inputs = sum(map(len, input_ids_batches))
+        pman = progiter.ProgressManager(backend="rich")
+        pbar = pman.progiter(
+            total=total_inputs,
+            desc=f"Processing {snapshot_id}",
+            backend="rich"
+        )
+
+        for batch in input_ids_batches:
+            inputs_results: List[InputResult] = self._process_listings(batch)
+
+            for proc_res in inputs_results:
+                if proc_res.is_success:
+                    num_succ += 1
+                    num_docs += proc_res.num_docs
+                    total_tokens += proc_res.num_tokens
+                else:
+                    num_fail += 1
+
+                logger.info(proc_res.msg)
+
+                pbar.step(1)
+                pbar.set_postfix_str(
+                    f"total_inputs: {num_succ:,} ({num_fail:,} fail); "
+                    f"num_docs: {num_docs:,} -- "
+                    f"num_tokens: {total_tokens:,}"
+                )
+
+                if not proc_res.is_success:
+                    continue
+
+                for idx, num_tokens in proc_res.token_counts:
+                    pq_writer.update_batch({
+                        "input_id": proc_res.input_id,
+                        "doc_id": f"{proc_res.input_id}.json.gz/{idx}",
+                        "snapshot_id": snapshot_id,
+                        "num_tokens": num_tokens,
+                    })
+
+            pq_writer.write_batch()
+
+        pman.stop()
+
+        # log summary
+        logger.info(
+            f"__PROCESSING_COMPLETE__\n*******************\n"
+            f"num_inputs_success: {num_succ:,}\n"
+            f"num_inputs_failed: {num_fail:,}\n"
+            f"num_docs: {num_docs:,}\n"
+            f"num_tokens: {total_tokens:,}"
+        )
+
+    def __parallel_run(
+            self,
+            input_ids_batches: List[List[str]],
+            logger: logging.Logger,
+            snapshot_id: str,
+            pq_writer: ParquetBatchWriter
+    ):
+        num_docs = 0
+        num_succ = 0
+        num_fail = 0
+        total_tokens = 0
+
+        # progress bar
+        total_inputs = sum(map(len, input_ids_batches))
+        pman = progiter.ProgressManager(backend="rich")
+        pbar = pman.progiter(
+            total=total_inputs,
+            desc=f"Processing {snapshot_id}",
+            backend="rich"
+        )
+
+        # process listings
+        try:
+            with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(
+                    max_workers=self._args.parallelism
+            ) as executor:
+                futures = {
+                    executor.submit(
+                        self._process_listings,
+                        input_ids=batch,
+                    ): batch
+                    for batch in input_ids_batches
+                }
+
+                for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
+                    proc_results: List[InputResult] = future.result()
+                    del futures[future]
+
+                    for proc_res in proc_results:
+                        if proc_res.is_success:
+                            num_succ += 1
+                            num_docs += proc_res.num_docs
+                            total_tokens += proc_res.num_tokens
+                        else:
+                            num_fail += 1
+
+                        logger.info(proc_res.msg)
+
+                        pbar.step(1)
+                        pbar.set_postfix_str(
+                            f"total_inputs: {num_succ:,} ({num_fail:,} fail); "
+                            f"num_docs: {num_docs:,} -- "
+                            f"num_tokens: {total_tokens:,}"
+                        )
+
+                        if not proc_res.is_success:
+                            continue
+
+                        for idx, num_tokens in proc_res.token_counts:
+                            pq_writer.update_batch({
+                                "input_id": proc_res.input_id,
+                                "doc_id": f"{proc_res.input_id}.json.gz/{idx}",
+                                "snapshot_id": snapshot_id,
+                                "num_tokens": num_tokens,
+                            })
+
+                    pq_writer.write_batch()
+
+        except KeyboardInterrupt:
+            logger.info("KeyboardInterrupt caught. Terminating...")
+            pman.stop()
+            executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
+            pq_writer.close()
+            raise KeyboardInterrupt
+
+        pman.stop()
+
+        # log summary
+        logger.info(
+            f"__PROCESSING_COMPLETE__\n*******************\n"
+            f"num_inputs_success: {num_succ:,}\n"
+            f"num_inputs_failed: {num_fail:,}\n"
+            f"num_docs: {num_docs:,}\n"
+            f"num_tokens: {total_tokens:,}"
+        )
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    pp = PostProcessor()
+    pp.run()

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/utilities/io/__init__.py

@@ -0,0 +1,2 @@
+from .writer import Writer, ParquetBatchWriter
+from .reader import Reader

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/utilities/io/s3.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+import boto3
+from botocore import UNSIGNED
+
+
+def init_client(
+        endpoint_url: str,
+        aws_access_key_id: str = None,
+        aws_secret_access_key: str = None,
+        signature_version: str = UNSIGNED
+):
+    return boto3.client(
+        service_name='s3',
+        aws_access_key_id=aws_access_key_id,
+        aws_secret_access_key=aws_secret_access_key,
+        endpoint_url=endpoint_url,
+        config=boto3.session.Config(
+            signature_version=signature_version,
+            retries={
+                'max_attempts': 5,  # this is the default in standard mode
+                'mode': 'standard'
+            }
+        )
+    )

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/utilities/io/writer.py

@@ -0,0 +1,94 @@
+import pathlib
+import msgspec
+import gzip
+import pyarrow as pa
+import pyarrow.parquet as pq
+from urllib.parse import urlparse
+import boto3
+
+from typing import Type, Any, Dict, List, Tuple, Optional
+
+
+class Writer:
+    def __init__(
+            self,
+            uri: str,
+            schema: List[Tuple[str, type]],
+            s3_client: Optional[boto3.client] = None
+    ):
+        self._client = s3_client
+        uri = urlparse(uri)
+
+        if uri.scheme == "s3":
+            raise NotImplementedError("streaming to S3 not supported yet")
+
+        elif uri.scheme == "file":
+            fp = pathlib.Path(uri.path)
+
+            if not fp.parent.exists():
+                fp.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+            if fp.suffix == ".gz":
+                self._filehandle = gzip.open(fp, mode="wb")
+            elif fp.suffix == ".jsonl":
+                self._filehandle = open(fp, mode="wb")
+            else:
+                raise ValueError(f"File type of {fp} not supported.")
+        else:
+            raise ValueError(f"Invalid uri: {uri}; must be of the form "
+                             f"s3://<bucket>/<key> or file://<path>")
+
+        # encode records using msgspec
+        self._encoder = msgspec.json.Encoder()
+        self._buffer = bytearray(64)
+
+        # define record struct
+        self._record: Type[msgspec.Struct] = msgspec.defstruct(
+            name="Record", fields=schema
+        )
+
+    def write(self, data_obj: Dict[str, Any], flush: bool = False):
+        self._encoder.encode_into(self._record(**data_obj), self._buffer)
+        self._buffer.extend(b"\n")
+        self._filehandle.write(self._buffer)
+
+        if flush:
+            self.flush()
+
+    def close(self):
+        self.flush()
+        self._filehandle.close()
+
+    def flush(self):
+        self._filehandle.flush()
+        self._buffer.clear()
+
+
+class ParquetBatchWriter:
+
+    def __init__(self, output_fp, schema: pa.Schema):
+        self._schema = schema
+        self._writer = pq.ParquetWriter(output_fp, self._schema)
+        self.__init_batch()
+
+    def close(self):
+        if len(self._batch[self._schema.names[0]]) > 0:
+            self.write_batch()
+        self._writer.close()
+
+    def update_batch(self, obj: Dict[str, Any]):
+        for col in self._schema.names:
+            self._batch[col].append(obj[col])
+
+    def write_batch(self):
+        self._writer.write_batch(batch=pa.record_batch(
+            data=[
+                pa.array(self._batch[field.name], type=field.type)
+                for field in self._schema
+            ],
+            schema=self._schema
+        ))
+        self.__init_batch()
+
+    def __init_batch(self):
+        self._batch = {col: [] for col in self._schema.names}

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/utilities/text/__init__.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+from .ngrams import form_ngrams
+from .normalization import normalize
+from .util import generate_paragraphs

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/utilities/text/ngrams.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+def form_ngrams(sequence, n):
+    history = []
+    # build the first ngram, yielding only when we have a full ngram
+    while n > 1:
+        try:
+            next_item = next(sequence)
+        except StopIteration:
+            # no more data, terminate the generator
+            return
+        history.append(next_item)
+        n -= 1
+
+    # yield each ngram we have, then add the next item and repeat
+    for item in sequence:
+        history.append(item)
+        yield tuple(history)
+        del history[0]

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/app/src/utilities/text/normalization.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import re
+import string
+import unicodedata
+
+TRANSLATION_TABLE_PUNCTUATION = str.maketrans("", "", string.punctuation)
+
+
+def normalize(
+        text: str,
+        remove_punct: bool = True,
+        lowercase: bool = True,
+        nfd_unicode: bool = True,
+        white_space: bool = True
+) -> str:
+    """ Normalize the text by lowercasing and removing punctuation. """
+    # remove punctuation
+    if remove_punct:
+        text = text.translate(TRANSLATION_TABLE_PUNCTUATION)
+
+    # lowercase
+    if lowercase:
+        text = text.lower()
+
+    if white_space:
+        text = text.strip()
+        text = re.sub(r"\s+", " ", text)
+
+    # NFD unicode normalization
+    if nfd_unicode:
+        text = unicodedata.normalize("NFD", text)
+
+    return text

cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/listings/2021-39/as.txt

@@ -0,0 +1,29 @@
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cc-multilingual-main/dedup/RedPajama-Data/listings/2021-39/gu.txt

@@ -0,0 +1,534 @@
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