course/pr_1213/ro/chapter10/7.md

Quiz de final de capitol[[quiz-de-final-de-capitol]]

Să testăm ce ați învățat în acest capitol!

1. Pentru ce puteți folosi Argilla?

2. Argilla funcționează DOAR în Hugging Face Spaces și cu Hugging Face Datasets.

3. Aveți nevoie de un token Hugging Face pentru a conecta SDK-ul Python la serverul Argilla.

4. Ce sunt câmpurile în Argilla? Câte câmpuri puteți folosi?

5. Care este cel mai bun tip de întrebare pentru o sarcină de clasificare de token-uri?

6. Care este scopul butonului "Save as draft"?

7. Argilla nu oferă etichete sugerate automat, trebuie să furnizați acele date singur.

8. Selectați toți pașii necesari pentru a exporta complet un set de date Argilla către Hub:

client= rg.Argilla(api_url='...', api_key='...')", explain: "Da, pentru a interacționa cu serverul va trebui să îl instanțiați mai întâi.", correct: true }, { text: "Importați setul de date din hub: dataset = rg.Dataset.from_hub(repo_id='argilla/ag_news_annotated')", explain: "Nu. Aceasta este pentru a importa un set de date din Hub în instanța Argilla.", }, { text: "Încărcați setul de date: dataset = client.datasets(name='my_dataset')", explain: "Da, veți avea nevoie de aceasta pentru operații ulterioare", correct: true }, { text: "Convertiți setul de date Argilla într-un set de date Datasets: dataset = dataset.to_datasets()", explain: "Aceasta nu este necesară dacă exportați setul de date complet. Argilla se va ocupa de aceasta pentru dvs. . Cu toate acestea, s-ar putea să aveți nevoie de ea dacă lucrați cu un subset de înregistrări." }, { text: "Folosiți metoda to_hub pentru a exporta setul de date: dataset.to_hub(repo_id='my_username/dataset_name')", explain: "Aceasta va împinge setul de date la repo id-ul indicat, și va crea un repo nou dacă nu există.", correct: true }, ]} />