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# Guia de Instalação

Neste guia poderá encontrar informações para a instalação do 🤗 Transformers para qualquer biblioteca de
Machine Learning com a qual esteja a trabalhar. Além disso, poderá encontrar informações sobre como gerar cachês e
configurar o 🤗 Transformers para execução em modo offline (opcional).

🤗 Transformers foi testado com Python 3.6+, PyTorch 1.1.0+, TensorFlow 2.0+, e Flax. Para instalar a biblioteca de
deep learning com que deseja trabalhar, siga as instruções correspondentes listadas a seguir:

* [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)
* [TensorFlow 2.0](https://www.tensorflow.org/install/pip)
* [Flax](https://flax.readthedocs.io/en/latest/)

## Instalação pelo Pip

É sugerido instalar o 🤗 Transformers num [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html). Se precisar
de mais informações sobre ambientes virtuais em Python, consulte este [guia](https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/).
Um ambiente virtual facilitará a manipulação e organização de projetos e evita problemas de compatibilidade entre dependências.

Comece criando um ambiente virtual no diretório do seu projeto:

```bash
python -m venv .env
```

E para ativar o ambiente virtual:

```bash
source .env/bin/activate
```

Agora É possível instalar o 🤗 Transformers com o comando a seguir:

```bash
pip install transformers
```

Somente para a CPU, é possível instalar o 🤗 Transformers e a biblioteca de deep learning respectiva apenas numa linha.

Por exemplo, para instalar o 🤗 Transformers e o PyTorch, digite:

```bash
pip install transformers[torch]
```

🤗 Transformers e TensorFlow 2.0:

```bash
pip install transformers[tf-cpu]
```

🤗 Transformers e Flax:

```bash
pip install transformers[flax]
```

Por último, verifique se o 🤗 Transformers foi instalado com sucesso usando o seguinte comando para baixar um modelo pré-treinado:

```bash
python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('we love you'))"
```

Em seguida, imprima um rótulo e sua pontuação:

```bash
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998704791069031}]
```

## Instalação usando a fonte

Para instalar o 🤗 Transformers a partir da fonte use o seguinte comando:

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

O comando acima instalará a versão `master` mais atual em vez da última versão estável. A versão `master` é útil para
utilizar os últimos updates contidos em 🤗 Transformers. Por exemplo, um erro recente pode ter sido corrigido somente
após a última versão estável, antes que houvesse um novo lançamento. No entanto, há a possibilidade que a versão `master` não esteja estável.
A equipa trata de mantér a versão `master` operacional e a maioria dos erros são resolvidos em poucas horas ou dias.
Se encontrar quaisquer problemas, por favor abra um [Issue](https://github.com/huggingface/transformers/issues) para que o
mesmo possa ser corrigido o mais rápido possível.

Verifique que o 🤗 Transformers está instalado corretamente usando o seguinte comando:

```bash
python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('I love you'))"
```

## Instalação editável

Uma instalação editável será necessária caso desejas um dos seguintes:
* Usar a versão `master` do código fonte.
* Contribuir ao 🤗 Transformers e precisa testar mudanças ao código.

Para tal, clone o repositório e instale o 🤗 Transformers com os seguintes comandos:

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

Estes comandos vão ligar o diretório para o qual foi clonado o repositório ao caminho de bibliotecas do Python.
O Python agora buscará dentro dos arquivos que foram clonados além dos caminhos normais da biblioteca.
Por exemplo, se os pacotes do Python se encontram instalados no caminho `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.7/site-packages/`,
o Python também buscará módulos no diretório onde clonamos o repositório `~/transformers/`.

<Tip warning={true}>

É necessário manter o diretório `transformers` se desejas continuar usando a biblioteca.

</Tip>

Assim, É possível atualizar sua cópia local para com a última versão do 🤗 Transformers com o seguinte comando:

```bash
cd ~/transformers/
git pull
```

O ambiente de Python que foi criado para a instalação do 🤗 Transformers encontrará a versão `master` em execuções seguintes.

## Instalação usando o Conda

É possível instalar o 🤗 Transformers a partir do canal conda `conda-forge` com o seguinte comando:

```bash
conda install conda-forge::transformers
```

## Configuração do Cachê

Os modelos pré-treinados são baixados e armazenados no cachê local, encontrado em `~/.cache/huggingface/transformers/`.
Este é o diretório padrão determinado pela variável `TRANSFORMERS_CACHE` dentro do shell.
No Windows, este diretório pré-definido é dado por `C:\Users\username\.cache\huggingface\transformers`.
É possível mudar as variáveis dentro do shell em ordem de prioridade para especificar um diretório de cachê diferente:

1. Variável de ambiente do shell (por padrão): `TRANSFORMERS_CACHE`.
2. Variável de ambiente do shell:`HF_HOME` + `transformers/`.
3. Variável de ambiente do shell: `XDG_CACHE_HOME` + `/huggingface/transformers`.

<Tip>

    O 🤗 Transformers usará as variáveis de ambiente do shell `PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE` ou `PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE`
    se estiver vindo de uma versão anterior da biblioteca que tenha configurado essas variáveis de ambiente, a menos que
    você especifique a variável de ambiente do shell `TRANSFORMERS_CACHE`.

</Tip>


## Modo Offline

O 🤗 Transformers também pode ser executado num ambiente de firewall ou fora da rede (offline) usando arquivos locais.
Para tal, configure a variável de ambiente de modo que `HF_HUB_OFFLINE=1`.

<Tip>

Você pode adicionar o [🤗 Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/) ao pipeline de treinamento offline declarando
    a variável de ambiente `HF_DATASETS_OFFLINE=1`.

</Tip>

Segue um exemplo de execução do programa numa rede padrão com firewall para instâncias externas, usando o seguinte comando:

```bash
python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
```

Execute esse mesmo programa numa instância offline com o seguinte comando:

```bash
HF_DATASETS_OFFLINE=1 HF_HUB_OFFLINE=1 \
python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
```

O script agora deve ser executado sem travar ou expirar, pois procurará apenas por arquivos locais.

### Obtendo modelos e tokenizers para uso offline

Outra opção para usar o 🤗 Transformers offline é baixar os arquivos antes e depois apontar para o caminho local onde estão localizados. Existem três maneiras de fazer isso:

* Baixe um arquivo por meio da interface de usuário do [Model Hub](https://huggingface.co/models) clicando no ícone ↓.

    ![download-icon](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/download-icon.png)


* Use o pipeline do [`PreTrainedModel.from_pretrained`] e [`PreTrainedModel.save_pretrained`]:
    1. Baixa os arquivos previamente com [`PreTrainedModel.from_pretrained`]:

    ```py
    >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bigscience/T0_3B")
    >>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("bigscience/T0_3B")
    ```


    2. Salve os arquivos em um diretório específico com [`PreTrainedModel.save_pretrained`]:

    ```py
    >>> tokenizer.save_pretrained("./your/path/bigscience_t0")
    >>> model.save_pretrained("./your/path/bigscience_t0")
    ```

    3. Quando estiver offline, acesse os arquivos com [`PreTrainedModel.from_pretrained`] do diretório especificado:

    ```py
    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./your/path/bigscience_t0")
    >>> model = AutoModel.from_pretrained("./your/path/bigscience_t0")
    ```

* Baixando arquivos programaticamente com a biblioteca [huggingface_hub](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub):

    1. Instale a biblioteca [huggingface_hub](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub) em seu ambiente virtual:

    ```bash
    python -m pip install huggingface_hub
    ```

    2. Utiliza a função [`hf_hub_download`](https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library#download-files-from-the-hub) para baixar um arquivo para um caminho específico. Por exemplo, o comando a seguir baixará o arquivo `config.json` para o modelo [T0](https://huggingface.co/bigscience/T0_3B) no caminho desejado:

    ```py
    >>> from huggingface_hub import hf_hub_download

    >>> hf_hub_download(repo_id="bigscience/T0_3B", filename="config.json", cache_dir="./your/path/bigscience_t0")
    ```

Depois que o arquivo for baixado e armazenado no cachê local, especifique seu caminho local para carregá-lo e usá-lo:

```py
>>> from transformers import AutoConfig

>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./your/path/bigscience_t0/config.json")
```

<Tip>

Para obter mais detalhes sobre como baixar arquivos armazenados no Hub, consulte a seção [How to download files from the Hub](https://huggingface.co/docs/hub/how-to-downstream).

</Tip>
