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Quiz de final de capítulo[[end-of-chapter-quiz]]

Pongamos a prueba lo que aprendiste en este capítulo.

1. ¿Para qué puedes usar Argilla?

2. Argilla SOLO funciona en Hugging Face Spaces y con Hugging Face Datasets.

3. Necesitas un token de Hugging Face para conectar el SDK de Python a tu servidor de Argilla.

4. ¿Qué son los fields en Argilla? ¿Cuántos puedes usar?

5. ¿Cuál es el mejor tipo de pregunta para una tarea de clasificación de tokens?

6. ¿Cuál es el propósito del botón "Save as draft"?

7. Argilla no ofrece etiquetas sugeridas automáticamente; tienes que proporcionar esos datos tú mismo.

8. Selecciona todos los pasos necesarios para exportar un dataset completo de Argilla al Hub:

client= rg.Argilla(api_url='...', api_key='...')", explain: "Sí, para interactuar con tu servidor tendrás que instanciarlo primero.", correct: true }, { text: "Importar el dataset desde el hub: dataset = rg.Dataset.from_hub(repo_id='argilla/ag_news_annotated')", explain: "No. Eso sirve para importar un dataset del Hub a tu instancia de Argilla." }, { text: "Cargar el dataset: dataset = client.datasets(name='my_dataset')", explain: "Sí, lo necesitarás para operaciones posteriores.", correct: true }, { text: "Convertir el dataset de Argilla en un dataset de Datasets: dataset = dataset.to_datasets()", explain: "Esto no es necesario si exportas el dataset completo. Argilla se encargará de ello. Sin embargo, puede hacerte falta si trabajas con un subconjunto de records." }, { text: "Usar el método to_hub para exportar el dataset: dataset.to_hub(repo_id='my_username/dataset_name')", explain: "Esto subirá el dataset al repo_id indicado y creará un nuevo repositorio si no existe.", correct: true }, ]} />