Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
3.12 kB

Configurați-vă instanța Argilla[[configurați-vă-instanța-argilla]]

<CourseFloatingBanner chapter={10} classNames="absolute z-10 right-0 top-0" notebooks={[ {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter10/section2.ipynb"}, {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter10/section2.ipynb"}, ]} />

Pentru a începe să folosiți Argilla, va trebui să configurați mai întâi propria instanță Argilla. Apoi va trebui să instalați SDK-ul Python pentru a putea gestiona Argilla folosind cod Python.

Implementați interfața Argilla

Cea mai ușoară modalitate de a configura instanța Argilla este prin Hugging Face Spaces. Pentru a crea Space-ul Argilla, urmați pur și simplu acest formular. Dacă aveți nevoie de îndrumări suplimentare, consultați ghidul rapid Argilla. Formularul de configurare Space.

⚠️ S-ar putea să doriți să activați Persistent storage astfel încât datele să nu se piardă dacă Space-ul este pus în pauză sau repornit. Puteți face asta din Settings-urile Space-ului dvs. .

Odată ce Argilla este operațională, vă puteți autentifica cu acreditările dvs. .

Instalați și conectați SDK-ul Python

Acum puteți merge în mediul Python sau notebook-ul dvs. și instala biblioteca argilla:

!pip install argilla

Să ne conectăm cu instanța noastră Argilla. Pentru asta veți avea nevoie de următoarele informații:

  • **URL-ul API-ului dvs. **: Acesta este URL-ul unde rulează Argilla. Dacă folosiți un Space, puteți deschide Space-ul, face clic pe cele trei puncte din colțul din dreapta sus, apoi "Embed this Space" și copiați Direct URL. Ar trebui să arate ca https://<numele-utilizatorului>.<numele-space-ului>.hf.space.
  • Cheia API: Pentru a obține cheia, autentificați-vă în instanța Argilla și mergeți la "My Settings", apoi copiați cheia API.
  • Token-ul HF: Dacă Space-ul dvs. este privat, veți avea nevoie de un Access Token în contul Hugging Face Hub cu permisiuni de scriere.
import argilla as rg

HF_TOKEN = "..."  # doar pentru space-uri private

client = rg.Argilla(
    api_url="...",
    api_key="...",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"},  # doar pentru space-uri private
)

Pentru a verifica că totul funcționează corect, vom apela me. Aceasta ar trebui să returneze utilizatorul nostru:

client.me

Dacă a funcționat, instanța Argilla este operațională și sunteți conectat la ea! Felicitări!

Acum putem începe să încărcăm primul nostru set de date în Argilla.

Xet Storage Details

Size:
3.12 kB
·
Xet hash:
8907213956f03a44eccf4e2a8f55029c0ab1cec173bc8cf1241973fcf6b89798

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.