သင့် Argilla Instance ကို တည်ဆောက်ခြင်း

Argilla ကို စတင်အသုံးပြုဖို့အတွက်၊ သင်ဟာ သင်ကိုယ်တိုင်ရဲ့ Argilla instance ကို အရင်ဆုံး တည်ဆောက်ဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။ ပြီးရင် Python code ကို အသုံးပြုပြီး Argilla ကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်ဖို့ Python SDK ကို install လုပ်ဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။

Argilla UI ကို Deploy လုပ်ပါ

သင့် Argilla instance ကို တည်ဆောက်ဖို့ အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းကတော့ Hugging Face Spaces ကနေတစ်ဆင့်ပါပဲ။ သင်ရဲ့ Argilla Space ကို ဖန်တီးဖို့ ဒီ form ကို ရိုးရှင်းစွာ လိုက်နာပါ။ နောက်ထပ် လမ်းညွှန်မှု လိုအပ်ရင် Argilla quickstart ကို ကြည့်ရှုပါ။

⚠️ Persistent storage ကို ဖွင့်ထားချင်ပါလိမ့်မယ်။ ဒါမှ Space ကို ခဏရပ်ထားတာ ဒါမှမဟုတ် restart လုပ်ရင် data တွေ မပျောက်ဆုံးမှာပါ။ ဒါကို သင့် Space ရဲ့ Settings ကနေ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။

Argilla အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး အလုပ်လုပ်နေပြီဆိုတာနဲ့၊ သင့်ရဲ့ credentials တွေနဲ့ log in ဝင်နိုင်ပါတယ်။

Python SDK ကို Install လုပ်ပြီး ချိတ်ဆက်ပါ

အခု သင့် Python environment ဒါမှမဟုတ် notebook ကို သွားပြီး argilla library ကို install လုပ်နိုင်ပါပြီ။

!pip install argilla

ကျွန်တော်တို့ Argilla instance နဲ့ ချိတ်ဆက်ကြရအောင်။ ဒါကိုလုပ်ဖို့ သင်ဟာ အောက်ပါအချက်အလက်တွေ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။

• သင်၏ API URL: ဒါက Argilla run နေတဲ့ URL ပါ။ သင် Space ကို အသုံးပြုနေတယ်ဆိုရင်၊ Space ကို ဖွင့်ပါ၊ ညာဘက်အပေါ်ထောင့်က အစက်သုံးစက်ကို နှိပ်ပြီး “Embed this Space” ကို နှိပ်ပြီး Direct URL ကို copy လုပ်ပါ။ ဒါက https://<your-username>.<space-name>.hf.space လိုမျိုး ပုံစံရှိပါလိမ့်မယ်။
• သင်၏ API key: သင့် key ကို ရယူဖို့၊ သင့် Argilla instance ကို log in ဝင်ပြီး “My Settings” ကို သွားကာ API key ကို copy လုပ်ပါ။
• သင်၏ HF token: သင့် Space က private ဖြစ်နေရင်၊ writing permissions ပါဝင်တဲ့ Access Token တစ်ခုကို သင့် Hugging Face Hub account မှာ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။

import argilla as rg

HF_TOKEN = "..."  # private spaces များအတွက်သာ

client = rg.Argilla(
    api_url="...",
    api_key="...",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"},  # private spaces များအတွက်သာ
)

အားလုံး ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်နေခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးဖို့အတွက် me ကို ကျွန်တော်တို့ ခေါ်ပါမယ်။ ဒါက ကျွန်တော်တို့ရဲ့ user ကို ပြန်ပေးသင့်ပါတယ်။

client.me

ဒါက အလုပ်ဖြစ်တယ်ဆိုရင်၊ သင့် Argilla instance က အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး သင်လည်း ချိတ်ဆက်ပြီးပါပြီ! ဂုဏ်ယူပါတယ်။

အခု ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပထမဆုံး dataset ကို Argilla ထဲကို load လုပ်ဖို့ စတင်နိုင်ပါပြီ။

ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)

• Argilla Instance: သင်ကိုယ်တိုင် တည်ဆောက်ပြီး run ထားသော Argilla platform ၏ သီးခြား version။
• Python SDK (Software Development Kit): Python code ကို အသုံးပြု၍ Argilla API နှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်ရန် ကိရိယာများနှင့် library များ စုစည်းမှု။
• Argilla UI (User Interface): Argilla platform ကို အသုံးပြုသူများ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သော graphical interface။
• Deploy: ဆော့ဖ်ဝဲလ် application တစ်ခု သို့မဟုတ် စနစ်တစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်ရန် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။
• Hugging Face Spaces: Hugging Face Hub ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး Gradio ကဲ့သို့သော library များကို အသုံးပြု၍ Machine Learning demos များကို host လုပ်ပြီး မျှဝေနိုင်သည်။
• Space: Hugging Face Spaces ပေါ်တွင် host လုပ်ထားသော application သို့မဟုတ် project တစ်ခု။
• argilla/argilla-template-space: Argilla Space တစ်ခုကို လျင်မြန်စွာ ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော template။
• Persistent Storage: Space ခဏရပ်ထားတာ သို့မဟုတ် restart လုပ်ရင်တောင် data တွေ မပျောက်ဆုံးအောင် အမြဲတမ်း သိမ်းဆည်းထားနိုင်တဲ့ storage အမျိုးအစား။
• Credentials: log in ဝင်ရန်အတွက် လိုအပ်သော username နှင့် password (သို့မဟုတ် API key) ကဲ့သို့သော အချက်အလက်များ။
• Python Environment: Python code များကို run ရန်အတွက် လိုအပ်သော Python interpreter နှင့် libraries များ အားလုံးပါဝင်သော ပတ်ဝန်းကျင်။
• Notebook: Jupyter Notebook သို့မဟုတ် Colab Notebook ကဲ့သို့သော interactive computing environment။
• !pip install argilla: pip package manager ကို အသုံးပြု၍ argilla library ကို Python environment ထဲသို့ install လုပ်သော command။
• API URL (Application Programming Interface URL): Argilla service ၏ လိပ်စာဖြစ်ပြီး Python SDK က ၎င်းနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အသုံးပြုသည်။
• Direct URL: Hugging Face Space ၏ တိုက်ရိုက် URL။
• API Key (Application Programming Interface Key): Argilla service သို့ authentication လုပ်ရန် အသုံးပြုသော လုံခြုံရေး token။
• HF Token (Hugging Face Token): Hugging Face Hub အကောင့်အတွက် access token။ Private Spaces များ သို့မဟုတ် writing permissions လိုအပ်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အသုံးပြုသည်။
• writing permissions: Hugging Face Hub ပေါ်ရှိ repository တစ်ခုတွင် data များကို ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် အသစ်ထည့်သွင်းခြင်း ပြုလုပ်နိုင်သော ခွင့်ပြုချက်။
• import argilla as rg: argilla library ကို rg ဆိုသော alias ဖြင့် Python script ထဲသို့ import လုပ်ခြင်း။
• rg.Argilla(): argilla library ၏ client object ကို instantiate လုပ်ပြီး Argilla instance နှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အသုံးပြုသည်။
• api_url Parameter: Argilla instance ၏ API URL ကို သတ်မှတ်သည်။
• api_key Parameter: Argilla instance ၏ API key ကို သတ်မှတ်သည်။
• headers Parameter: API request တွင် ထည့်သွင်းမည့် HTTP headers များ။ Authorization token ကို ထည့်သွင်းရန် အသုံးပြုသည်။
• Bearer {HF_TOKEN}: OAuth 2.0 protocol တွင် အသုံးပြုသော token အမျိုးအစား။
• client.me: argilla client object မှ လက်ရှိ login ဝင်ထားသော user အချက်အလက်များကို ရယူရန်။
• Dataset: AI မော်ဒယ်တွေ လေ့ကျင့်ဖို့အတွက် အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခုပါ။