Instalarea

Transformers depinde de PyTorch. A fost testat cu Python 3.10+ și PyTorch 2.4+.

Virtual environment

uv este un Python Package manager și project manager foarte rapid scris în Rust și necesită un virtual environment pentru a gestiona diferite proiecte, evitând conflictele dintre dependencies.

Poate fi utilizat drept înlocuitor pentru pip, dar, dacă preferi să utilizezi pip, omite uv din comenzile de mai jos.

Uită-te la ghidul de instalare uv pentru a instala uv.

Creează un virtual environment în care să instalezi Transformers.

uv venv .env
source .env/bin/activate

Python

Instalează Transformers cu următoarea comandă.

uv este un Python Package manager și project manager rapid scris în Rust.

uv pip install transformers

Pentru GPU Acceleration descarcă driverele CUDA pentru PyTorch.

Rulează comanda de mai jos pentru a vedea dacă sistemul tău detectează un GPU NVIDIA.

nvidia-smi

Pentru a instala o versiune doar de CPU a Transformers, rulează comanda de mai jos.

uv pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
uv pip install transformers

Testează dacă instalarea s-a realizat cu succes cu următoarea comandă. Ar trebui să returneze un label și un score pentru textul următor.

python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('hugging face is the best'))"
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998704791069031}]

Instalarea din codul sursă

Instalând de la sursă se instalează cea mai recentă versiune în loc de versiunea stabilă. Aceasta asigură cele mai noi schimbări din Transformers și folosește la experimentarea cu cele mai noi funcții sau repararea unui bug care nu a fost încă lansat în versiunea stabilă.

Dezavantajul este că cea mai recentă versiune ar putea să nu fie stabilă. Dacă întâmpini vreo problemă, te rugăm să deschizi un GitHub Issue ca să o putem repara cât de repede posibil.

Instalează din codul sursă cu următoarea comandă.

uv pip install git+https://github.com/huggingface/transformers

Testează dacă instalarea s-a realizat cu succes cu următoarea comandă. Ar trebui să returneze un label și un score pentru textul următor.

python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('hugging face is the best'))"
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998704791069031}]

Instalare editabilă

O instalare editabilă este utilă dacă faci development local cu Transformers. Aceasta conectează copia ta locală a Transformers cu repository-ul Transformers în loc să copieze fișierele. Acestea sunt adăugate la path-ul de import Python.

git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
uv pip install -e .

Trebuie să păstrezi folder-ul local Transformers ca să continui utilizarea.

Actualizează-ți copia locală de Transformers cu cele mai noi schimbări din repository-ul principal cu comanda de mai jos.

cd ~/transformers/
git pull

conda

conda este un package manager independent de un limbaj de programare. Instalează Transformers de la canalul conda-forge în noul tău virtual environment.

conda install conda-forge::transformers

Configurare

După instalare, poți seta locația cache pentru Transformers sau poți configura biblioteca pentru utilizare offline.

Folder-ul cache

Când încarci un model folosind from_pretrained(), modelul este descărcat de pe Hub și salvat local în cache.

De fiecare dată când încarci un model se verifică dacă modelul salvat în cache este la cea mai nouă versiune. Dacă da, modelul salvat în cache este încărcat. Dacă nu, modelul mai nou este descărcat și salvat în cache.

Folder-ul implicit dat de variabila de mediu HF_HUB_CACHE este ~/.cache/huggingface/hub. Pe Windows, folder-ul implicit este C:\Users\username\.cache\huggingface\hub.

Salvează un model în cache într-un alt folder schimbând path-ul în următoarele variabile de mediu (sortate după prioritate).

1. HF_HUB_CACHE (implicit)
2. HF_HOME
3. XDG_CACHE_HOME + /huggingface (doar dacă HF_HOME nu este setat)

Modul Offline

Folosirea Transformers într-un mediu offline sau cu firewall necesită fișierele descărcate și salvate în cache. Descarcă un repository de modele folosind metoda snapshot_download .

Urmează ghidul Descarcă fișiere de pe Hub pentru mai multe opțiuni de a descărca fișiere de pe Hub. Poți descărca fișiere din revizii specifice, utilizând linia de comandă și poți filtra ce fișiere să descarci din repository.

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(repo_id="meta-llama/Llama-2-7b-hf", repo_type="model")

Setează variabila de mediu HF_HUB_OFFLINE=1 pentru a preveni HTTP calls către Hub la descărcarea unui model.

HF_HUB_OFFLINE=1 \
python examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf --dataset_name wikitext ...

O altă opțiune pentru încărcarea exclusivă a fișierelor salvate în cache este setarea local_files_only=True în from_pretrained().

from transformers import LlamaForCausalLM

model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("./path/to/local/directory", local_files_only=True)