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Quiz de fin de chapitre

Testons ce que nous avons appris dans ce chapitre !

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1. A quoi peut servir Argilla ?

Convertir les données non structurées en données structurées pour les tâches de NLP Scraper un site web public pour construire un jeu de données Améliorer la qualité d'un jeu de données existant Adapter un jeu de données existant à votre propre cas d'utilisation Entraîner un modèle Générer des jeux de données synthétiques

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2. Argilla fonctionne UNIQUEMENT dans les Spaces d’Hugging Face et avec 🤗 Datasets.

Vrai Faux

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3. Vous avez besoin d’un token Hugging Face pour connecter le SDK Python à votre serveur Argilla.

Vrai Faux

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4. Que sont les champs dans Argilla ? Combien de champs pouvez-vous utiliser ?

Les champs indiquent les données que nous annotons. Toutes ces informations doivent être rassemblées dans un seul champ. Les champs indiquent les données que nous annotons. Toutes ces informations peuvent être réparties sur plusieurs champs. Les champs contiennent les métadonnées des enregistrements. Vous pouvez en utiliser autant que nécessaire.

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5. Quel est le meilleur type de question pour une tâche de classification de tokens ?

SpanQuestion LabelQuestion TextQuestion Aucune de ces réponses

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6. À quoi sert le bouton « Save as draft » ?

Soumettre vos réponses Sauvegarder vos réponses sans les soumettre Abandonner un enregistrement

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7. Argilla ne propose pas automatiquement des étiquettes suggérées, vous devez fournir ces données vous-même.

Vrai Faux

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8. Sélectionnez toutes les étapes nécessaires pour exporter un jeu de données Argilla dans son intégralité vers le Hub :

Vous devez être connecté à votre serveur Argilla : `client= rg.Argilla(api_url='...', api_key='...')` Importer le jeu de données depuis le Hub : `dataset = rg.Dataset.from_hub(repo_id='argilla/ag_news_annotated')` Charger le jeu de données : `dataset = client.datasets(name='my_dataset')` Convertir le jeu de données Argilla en un jeu de données Datasets : `dataset = dataset.to_datasets()` Utiliser la méthode to_hub pour exporter le jeu de données : `dataset.to_hub(repo_id='my_username/dataset_name')`
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