不需要另外实现py，可以直接使用Python的json库读取data.json文件，然后将其转换为数据集。

ModelScope自定义数据集的实现

单元1：准备工作

创建一个名为data.json的文件，并将数据集以列表的形式存储在其中。

确保已经安装了ModelScope库。

单元2：导入必要的库和模块

import json
from modelscope.datasets import Dataset

单元3：定义自定义数据集类

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path: str):
        super().__init__()
        self.data = self.load_data(data_path)
    
    def load_data(self, data_path: str):
        with open(data_path, 'r') as f:
            data = json.load(f)
        return data
    
    def __getitem__(self, index):
        item = self.data[index]
        # 对数据进行预处理或转换操作（如果需要）
        return item
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

单元4：加载和使用自定义数据集

指定数据集文件路径
data_path = 'data.json'
创建自定义数据集对象
dataset = CustomDataset(data_path)
获取数据集长度
print("数据集长度：", len(dataset))
访问数据集中的某个样本
sample = dataset[0]  # 假设要访问第一个样本，可以根据需要修改索引值
print("样本内容：", sample)

单元5：相关问题与解答

问题1：如何将自定义数据集保存为其他格式，如CSV或Pickle？

答案：可以使用Python的csv模块将数据集保存为CSV格式，使用pickle模块将数据集保存为Pickle格式，具体操作可以参考相关文档或教程。

问题2：如何在自定义数据集类中添加数据增强操作？

答案：可以在CustomDataset类中添加数据增强方法，并在__getitem__方法中调用该方法来对数据进行增强，具体的数据增强方法和实现方式取决于具体的应用场景和需求。