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# Instalação

🤗 Diffusers é testado no Python 3.8+, PyTorch 1.7.0+, e Flax. Siga as instruções de instalação abaixo para a biblioteca de deep learning que você está utilizando:

- [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) instruções de instalação
- [Flax](https://flax.readthedocs.io/en/latest/) instruções de instalação

## Instalação com pip

Recomenda-se instalar 🤗 Diffusers em um [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
Se você não está familiarizado com ambiente virtuals, veja o [guia](https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/).
Um ambiente virtual facilita gerenciar diferentes projetos e evitar problemas de compatibilidade entre dependências.

Comece criando um ambiente virtual no diretório do projeto:

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

Ative o ambiente virtual:

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

Recomenda-se a instalação do 🤗 Transformers porque 🤗 Diffusers depende de seus modelos:

<frameworkcontent>
<pt>
```bash
pip install diffusers["torch"] transformers
```
</pt>
<jax>
```bash
pip install diffusers["flax"] transformers
```
</jax>
</frameworkcontent>

## Instalação a partir do código fonte

Antes da instalação do 🤗 Diffusers a partir do código fonte, certifique-se de ter o PyTorch e o 🤗 Accelerate instalados.

Para instalar o 🤗 Accelerate:

```bash
pip install accelerate
```

então instale o 🤗 Diffusers do código fonte:

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

Esse comando instala a última versão em desenvolvimento `main` em vez da última versão estável `stable`.
A versão `main` é útil para se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos.
Por exemplo, se um bug foi corrigido desde o último lançamento estável, mas um novo lançamento ainda não foi lançado.
No entanto, isso significa que a versão `main` pode não ser sempre estável.
Nós nos esforçamos para manter a versão `main` operacional, e a maioria dos problemas geralmente são resolvidos em algumas horas ou um dia.
Se você encontrar um problema, por favor abra uma [Issue](https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new/choose), assim conseguimos arrumar o quanto antes!

## Instalação editável

Você precisará de uma instalação editável se você:

- Usar a versão `main` do código fonte.
- Contribuir para o 🤗 Diffusers e precisa testar mudanças no código.

Clone o repositório e instale o 🤗 Diffusers com os seguintes comandos:

```bash
git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
cd diffusers
```

<frameworkcontent>
<pt>
```bash
pip install -e ".[torch]"
```
</pt>
<jax>
```bash
pip install -e ".[flax]"
```
</jax>
</frameworkcontent>

Esses comandos irão vincular a pasta que você clonou o repositório e os caminhos das suas bibliotecas Python.
Python então irá procurar dentro da pasta que você clonou além dos caminhos normais das bibliotecas.
Por exemplo, se o pacote python for tipicamente instalado no `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.10/site-packages/`, o Python também irá procurar na pasta `~/diffusers/` que você clonou.

> [!WARNING]
> Você deve manter a pasta `diffusers` se quiser continuar usando a biblioteca.

Agora você pode facilmente atualizar seu clone para a última versão do 🤗 Diffusers com o seguinte comando:

```bash
cd ~/diffusers/
git pull
```

Seu ambiente Python vai encontrar a versão `main` do 🤗 Diffusers na próxima execução.

## Cache

Os pesos e os arquivos dos modelos são baixados do Hub para o cache que geralmente é o seu diretório home. Você pode mudar a localização do cache especificando as variáveis de ambiente `HF_HOME` ou `HUGGINFACE_HUB_CACHE` ou configurando o parâmetro `cache_dir` em métodos como [`~DiffusionPipeline.from_pretrained`].

Aquivos em cache permitem que você rode 🤗 Diffusers offline. Para prevenir que o 🤗 Diffusers se conecte à internet, defina a variável de ambiente `HF_HUB_OFFLINE` para `True` e o 🤗 Diffusers irá apenas carregar arquivos previamente baixados em cache.

```shell
export HF_HUB_OFFLINE=True
```

Para mais detalhes de como gerenciar e limpar o cache, olhe o guia de [caching](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/manage-cache).

## Telemetria

Nossa biblioteca coleta informações de telemetria durante as requisições [`~DiffusionPipeline.from_pretrained`].
O dado coletado inclui a versão do 🤗 Diffusers e PyTorch/Flax, o modelo ou classe de pipeline requisitado,
e o caminho para um checkpoint pré-treinado se ele estiver hospedado no Hugging Face Hub.
Esse dado de uso nos ajuda a debugar problemas e priorizar novas funcionalidades.
Telemetria é enviada apenas quando é carregado modelos e pipelines do Hub,
e não é coletado se você estiver carregando arquivos locais.

Nos entendemos que nem todo mundo quer compartilhar informações adicionais, e nós respeitamos sua privacidade.
Você pode desabilitar a coleta de telemetria definindo a variável de ambiente `DISABLE_TELEMETRY` do seu terminal:

No Linux/MacOS:

```bash
export DISABLE_TELEMETRY=YES
```

No Windows:

```bash
set DISABLE_TELEMETRY=YES
```
