În Capitolul 5 ați învățat cum să construiți un set de date folosind biblioteca 🤗 Datasets și în Capitolul 6 ați explorat cum să ajustați modele pentru unele sarcini NLP comune. În acest capitol, veți învăța cum să folosiți Argilla pentru a anota și cura seturi de date pe care le puteți folosi pentru a antrena și evalua modelele dvs. .
Cheia pentru antrenarea modelelor care funcționează bine este să aveți date de înaltă calitate. Deși există unele seturi de date bune în Hub pe care le-ați putea folosi pentru a antrena și evalua modelele dvs. , acestea s-ar putea să nu fie relevante pentru aplicația sau cazul de utilizare specific. În acest scenariu, s-ar putea să doriți să construiți și să curați un set de date propriu. Argilla vă va ajuta să faceți acest lucru eficient.
Cu Argilla puteți:
Iată câteva dintre lucrurile pe care le veți învăța în acest capitol: