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Hugging Face:Blog·· 2024-11-04精选AI 评分60

Argilla 2.4 发布:无需代码即可在 Hub 上构建微调与评估数据集

Argilla 2.4: Easily Build Fine-Tuning and Evaluation Datasets on the Hub — No Code Required

AI 导读

Hugging Face 发布 Argilla 2.4,用户可从 Hub 任一公开数据集无代码导入,通过 Argilla UI 定义问题并收集人工反馈,用于构建微调和评估数据集。Hub 现有 230k 数据集可作为起点,部署在 Spaces 上默认启用 Hugging Face OAuth,允许任何 Hub 用户参与标注,也可配置为仅限协作者;后续仍可用 Python SDK 做进一步自定义。

推荐理由

官方介绍了从 Hub 数据集无代码导入并收集人工反馈的完整流程,熟悉数据标注协作场景的读者可据此评估是否迁移现有工作流。

正文 · AI 翻译

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Argilla 2.4:无需代码,在 Hub 上轻松构建微调与评估数据集

发布于 2024 年 11 月 4 日

在 GitHub 上更新

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我们非常激动地分享自 Argilla 加入 Hugging Face 以来最具影响力的功能:你可以无需任何代码准备 AI 数据集,直接从任意 Hub 数据集开始!使用 Argilla 的 UI,你可以轻松从 Hugging Face Hub 导入数据集、定义问题,并开始收集人工反馈。

不熟悉 Argilla?Argilla 是一款免费、开源、以数据为中心的工具。使用 Argilla,AI 开发者和领域专家可以协作构建高质量数据集。Argilla 是 Hugging Face 大家庭的一员,并与 Hub 完全集成。想了解更多?这里有一篇介绍博客文章。

为什么这个新功能对你和社区很重要?

  • Hugging Face Hub 包含 23 万个数据集,你可以将其用作 AI 项目的基础。
  • 它简化了从 Hugging Face 社区或专业团队收集人工反馈的过程。
  • 它让对特定领域有丰富知识但不确定如何编写代码的用户也能民主化地创建数据集。

使用场景

这个新功能让在 Hub 上构建高质量数据集变得民主化:

  • 如果你已发布一个开放数据集并希望社区参与贡献,将其导入公共 Argilla Space,并把 URL 分享给全世界!
  • 如果你想从头开始标注一个新数据集,将 CSV 上传到 Hub,导入你的 Argilla Space,然后开始标注!
  • 如果你想整理现有的 Hub 数据集以微调或评估你的模型,将该数据集导入 Argilla Space 并开始整理!
  • 如果你想改进现有的 Hub 数据集以造福社区,将其导入 Argilla Space 并开始提供反馈!

工作原理

首先,你需要部署 Argilla。推荐的方式是按照本指南在 Spaces 上部署。默认部署会启用 Hugging Face OAuth,这意味着你的 Space 将开放给任何 Hub 用户进行标注贡献。OAuth 非常适合你希望社区为你的数据集做出贡献的使用场景。如果你希望将标注限制为你和其他协作者,请查看本指南了解其他配置选项。

视频 1 Argilla 运行后,登录并点击主页上的“从 Hugging Face 导入数据集”按钮。你可以从我们的示例数据集开始,或输入你想使用的数据集的 repo id。

在这个初始版本中,Hub 数据集必须是公开的。如果你对私有数据集的支持感兴趣,欢迎在 GitHub 上告诉我们。

Argilla 会根据数据集的特征自动建议初始配置,因此你无需从零开始,但你可以添加问题或移除不必要的字段。字段应包含你想要获取反馈的数据,例如文本、聊天或图像。问题是你希望收集的反馈,例如标签、评分、排名或文本。所有更改都会实时显示,因此你可以清楚地了解正在配置的 Argilla 数据集。

对结果满意后,点击“创建数据集”以使用你的配置导入数据集。现在你就可以开始提供反馈了!

你可以按照快速入门指南亲自尝试。只需不到 5 分钟!

这个新工作流简化了从 Hub 导入数据集的过程,但如果你需要进一步自定义,仍然可以使用 Argilla 的 Python SDK 导入数据集。

我们很想听听你的想法和初次体验。请在 GitHub 或 HF Discord 上告诉我们!

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