import{s as Zl,o as Il,n as Cl}from"../chunks/scheduler.5eb9d175.js";import{S as Vl,i as Bl,g as p,s as a,r as m,A as vl,h as i,f as t,c as n,j as $l,u as c,x as r,k as It,y as Gl,a as l,v as o,d as M,t as h,w as J,m as xl,n as Ql}from"../chunks/index.fcdcb606.js";import{T as Vt}from"../chunks/Tip.9272e506.js";import{C as y}from"../chunks/CodeBlock.a7036e06.js";import{H as f,E as kl}from"../chunks/EditOnGithub.98bf070f.js";function Sl(b){let u,j="اطلع على وثائق <code>pipeline()</code> للحصول على القائمة كاملة بالمهام المدعومة والمعلمات المتاحة.";return{c(){u=p("p"),u.innerHTML=j},l(g){u=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(u)!=="svelte-kcfjrq"&&(u.innerHTML=j)},m(g,d){l(g,u,d)},p:Cl,d(g){g&&t(u)}}}function El(b){let u;return{c(){u=xl("إن إنشاء محرك استدلال هو موضوع معقد يستحق صفحته الخاصة.")},l(j){u=Ql(j,"إن إنشاء محرك استدلال هو موضوع معقد يستحق صفحته الخاصة.")},m(j,g){l(j,u,g)},d(j){j&&t(u)}}}function Nl(b){let u,j='لتشغيل المثال أعلاه، تحتاج إلى تثبيت <a href="https://pypi.org/project/pytesseract/" rel="nofollow"><code>pytesseract</code></a> بالإضافة إلى 🤗 Transformers:',g,d,T;return d=new y({props:{code:"c3VkbyUyMGFwdCUyMGluc3RhbGwlMjAteSUyMHRlc3NlcmFjdC1vY3IlMEFwaXAlMjBpbnN0YWxsJTIwcHl0ZXNzZXJhY3Q=",highlighted:`sudo apt install -y tesseract-ocr
pip install pytesseract`,wrap:!1}}),{c(){u=p("p"),u.innerHTML=j,g=a(),m(d.$$.fragment)},l(U){u=i(U,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(u)!=="svelte-1i8i49g"&&(u.innerHTML=j),g=n(U),c(d.$$.fragment,U)},m(U,w){l(U,u,w),l(U,g,w),o(d,U,w),T=!0},p:Cl,i(U){T||(M(d.$$.fragment,U),T=!0)},o(U){h(d.$$.fragment,U),T=!1},d(U){U&&(t(u),t(g)),J(d,U)}}}function Wl(b){let u,j,g,d,T,U,w,Bt='يجعل <code>pipeline()</code> من السهل استخدام أي نموذج من <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hub</a> للاستدلال لأي مهام خاصة باللغة أو الرؤية الحاسوبية أو الكلام أو المهام متعددة الوسائط. حتى إذا لم يكن لديك خبرة في طريقة معينة أو لم تكن على دراية بالرمز الأساسي وراء النماذج، يمكنك مع ذلك استخدامها للاستدلال باستخدام <code>pipeline()</code>! سوف يُعلمك هذا البرنامج التعليمي ما يلي:',Ke,V,vt="<li>استخدام <code>pipeline()</code> للاستدلال.</li> <li>استخدم مُجزّئ أو نموذجًا محددًا.</li> <li>استخدم <code>pipeline()</code> للمهام الصوتية والبصرية والمتعددة الوسائط.</li>",es,$,ss,B,ts,v,Gt="على الرغم من أن لكل مهمة أنبوب <code>pipeline()</code> خاص بها، إلا أنه من الأبسط استخدام تجريد خط الأنابيب العام <code>pipeline()</code> الذي يحتوي على جميع خطوط الأنابيب الخاصة بالمهمة. يقوم <code>pipeline()</code> تلقائيًا بتحميل نموذج افتراضي وفئة معالجة مسبقة قادرة على الاستدلال لمهمتك. دعنا نأخذ مثال استخدام <code>pipeline()</code> للتعرف التلقائي على الكلام (ASR)، أو تحويل الكلام إلى نص.",ls,G,xt="<li>ابدأ بإنشاء <code>pipeline()</code> وحدد مهمة الاستدلال:</li>",as,x,ns,C,Qt="<li>مرر إدخالك إلى <code>pipeline()</code>. في حالة التعرف على الكلام، يكون هذا ملف إدخال صوتي:</li>",ps,Q,is,k,kt=`لم تحصل على النتيجة التي تريدها؟ تحقق من بعض <a href="https://huggingface.co/models?pipeline_tag=automatic-speech-recognition&amp;sort=trending" rel="nofollow">نماذج التعرف على الكلام الأكثر تنزيلًا</a>
على Hub لمعرفة ما إذا كان بإمكانك الحصول على نسخة منقحة أفضل.`,rs,S,St='لنَجرب نموذج <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large" rel="nofollow">Whisper large-v2</a> من OpenAI. تم إصدار Whisper بعد عامين من إصدار Wav2Vec2، وتم تدريبه على ما يقرب من 10 أضعاف كمية البيانات. وبهذه الصفة، فإنه يتفوق على Wav2Vec2 في معظم معظم المقاييس. كما أنه يمتلك ميزة إضافية وهي في التنبؤ بعلامات الترقيم وحالة الأحرف، والتي لا يمكن تحقيقها مع Wav2Vec2.',ms,E,Et="دعونا نجربها هنا لنرى كيف تؤدي:",cs,N,os,W,Nt=`الآن تبدو هذه النتيجة أكثر دقة! لمقارنة عميقة حول Wav2Vec2 مقابل Whisper، راجع <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5/asr_models" rel="nofollow">دورة Audio Transformers</a>.
نشجعك بشدة على التحقق من Hub للحصول على نماذج بلغات مختلفة، ونماذج متخصصة في مجالك، وأكثر من ذلك.
يمكنك التحقق من نتائج النموذج ومقارنتها مباشرة من متصفحك على Hub لمعرفة ما إذا كان يناسبها
أو التعامل مع الحالات الخاصة بشكل أفضل من غيرها.
وإذا لم تجد نموذجًا لحالتك الاستخدام، فيمكنك دائمًا البدء في <a href="training">التدريب</a> الخاص بك!`,Ms,X,Wt="إذا كان لديك عدة مدخلات، فيمكنك تمرير إدخالك كقائمة:",hs,R,Js,H,Xt=`تعد خطوط الأنابيب مثالية للتجريب نظرًا لأن التبديل من نموذج إلى آخر أمر بسيط للغاية؛ ومع ذلك، هناك بعض الطرق لتحسينها لأحمال عمل أكبر من التجريب. راجع الأدلة التالية التي تتعمق فى التكرار عبر مجموعات البيانات الكاملة أو استخدام خطوط الأنابيب في خادم ويب:
من الوثائق:`,us,_,Rt='<li><a href="#using-pipelines-on-a-dataset">استخدام خطوط الأنابيب على مجموعة بيانات</a></li> <li><a href="./pipeline_webserver">استخدام خطوط الأنابيب لخادم ويب</a></li>',ys,Y,Us,q,Ht=`يدعم <code>pipeline()</code> العديد من المعلمات؛ بعضها خاص بالمهمة، والبعض الآخر عام لجميع خطوط الأنابيب.
بشكل عام، يمكنك تحديد المعلمات في أي مكان تريده:`,gs,F,js,L,_t="دعونا نلقي نظرة على 3 مهمة:",ds,z,fs,O,Yt=`إذا كنت تستخدم <code>device=n</code>، فإن خط الأنابيب يضع النموذج تلقائيًا على الجهاز المحدد.
سيعمل هذا بغض النظر عما إذا كنت تستخدم PyTorch أو Tensorflow.`,Ts,A,ws,P,qt="إذا كان النموذج كبيرًا جدًا بالنسبة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) واحدة، وأنت تستخدم PyTorch، فيمكنك تعيين <code>torch_dtype=&#39;float16&#39;</code> لتمكين الاستدلال بدقة FP16. عادةً ما لا يتسبب ذلك في حدوث انخفاضات كبيرة في الأداء، ولكن تأكد من تقييمه على نماذجك!",bs,D,Ft='بدلاً من ذلك، يمكنك تعيين <code>device_map=&quot;auto&quot;</code> لتحديد كيفية تحميل مخزنات النموذج وتخزينها تلقائيًا. يتطلب استخدام معامل <code>device_map</code> مكتبه 🤗 <a href="https://huggingface.co/docs/accelerate" rel="nofollow">Accelerate</a>:',$s,K,Cs,ee,Lt="تقوم الشفرة التالية بتحميل مخزنات النموذج وتخزينها تلقائيًا عبر الأجهزة:",Zs,se,Is,te,zt="لاحظ أنه إذا تم تمرير <code>device_map=&quot;auto&quot;</code>، فلا توجد حاجة لإضافة حجة <code>device=device</code> عند إنشاء خط الأنابيب الخاص بك، فقد تواجه بعض السلوكيات غير المتوقعة!",Vs,le,Bs,ae,Ot='بشكل افتراضي، لن تقوم خطوط الأنابيب بتجميع الاستدلال لأسباب مفصلة <a href="https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#pipeline-batching" rel="nofollow">هنا</a>. والسبب هو أن التجميع ليست أسرع بالضرورة، ويمكن أن تكون أبطأ في الواقع في بعض الحالات.',vs,ne,At="ولكن إذا نجحت في حالتك الاستخدام، فيمكنك استخدام ما يلي:",Gs,pe,xs,ie,Pt=`هذا يشغل خط الأنابيب على ملفات الصوت الأربعة المتاحة، ولكنه سيمررها على دفعتين
إلى النموذج (الذي يوجد على وحدة معالجة الرسومات (GPU)، حيث من المرجح أن تساعد التجميع) دون الحاجة إلى أي رمز إضافي منك.
يجب أن تتطابق الإخراج دائمًا مع ما كنت ستحصل عليه دون التجميع. المقصود منه فقط كطريقة لمساعدتك في الحصول على سرعة أكبر من خط الأنابيب.`,Qs,re,Dt='يمكن لخطوط الأنابيب أيضًا تخفيف بعض تعقيدات التجميع لأنه، بالنسبة لبعض خطوط الأنابيب، يجب تقسيم عنصر واحد (مثل ملف صوتي طويل) إلى أجزاء متعددة لمعالجته بواسطة نموذج. يقوم خط الأنابيب بأداء هذه  العملية التي تسمى تجميع الأجزاء <a href="./main_classes/pipelines#pipeline-chunk-batching"><em>batch batching</em></a> نيابة عنك.',ks,me,Ss,ce,Kt=`توفر جميع المهام معلمات خاصة بالمهمة تتيح المرونة والخيارات الإضافية لمساعدتك في أداء عملك.
على سبيل المثال، تحتوي طريقة <code>transformers.AutomaticSpeechRecognitionPipeline.__call__()</code> على معلمة <code>return_timestamps</code> التي تبدو واعدة لترجمة مقاطع الفيديو:`,Es,oe,Ns,Me,el="كما ترون، استنتج النموذج النص.وكذلك حدد <strong>وقت</strong> نطق الجمل المختلفة.",Ws,he,sl=`تتوفر العديد من المعلمات لكل مهمة، لذا تحقق من مرجع API لكل مهمة لمعرفة ما يمكنك تعديله!
على سبيل المثال، تحتوي <code>AutomaticSpeechRecognitionPipeline</code> على معلمة <code>chunk_length_s</code> مفيدة
للعمل على ملفات الصوت الطويلة جدًا (على سبيل المثال، ترجمة الأفلام أو مقاطع الفيديو التي تستغرق ساعة) والتي لا يمكن للنموذج التعامل معها بمفرده:`,Xs,Je,Rs,ue,tl='إذا لم تتمكن من العثور على معلمة قد تساعدك حقًا، فلا تتردد في <a href="https://github.com/huggingface/transformers/issues/new?assignees=&amp;labels=feature&amp;template=feature-request.yml" rel="nofollow">طلبها</a>!',Hs,ye,_s,Ue,ll="يمكن أيضًا تشغيل خط الأنابيب للاستدلال على مجموعة بيانات كبيرة. أسهل طريقة نوصي بها للقيام بذلك هي باستخدام المتكرر (iterator).:",Ys,ge,qs,je,al=`يقوم المؤشر <code>data()</code> بإرجاع كل نتيجة، ويتعرف خط الأنابيب تلقائيًا
المدخل قابل للتحديد ويبدأ في جلب البيانات أثناء
يستمر في معالجتها على وحدة معالجة الرسومات (GPU) (يستخدم هذا <a href="https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.DataLoader" rel="nofollow">DataLoader</a> تحت الغطاء).
هذا أمر مهم لأنك لا تحتاج إلى تخصيص ذاكرة لمجموعة البيانات بأكملها
ويمكنك تغذية وحدة معالجة الرسومات (GPU) بأسرع ما يمكن.`,Fs,de,nl="نظرًا لأن التجميع قد تسرع الأمور، فقد يكون من المفيد ضبط معلمة <code>batch_size</code> هنا.",Ls,fe,pl='أبسط طريقة للتنقل خلال مجموعة بيانات هي فقط تحميل واحدة من 🤗 <a href="https://github.com/huggingface/datasets/" rel="nofollow">Datasets</a>:',zs,Te,Os,we,As,Z,Ps,be,il='<a href="./pipeline_webserver">Link</a>',Ds,$e,Ks,Ce,rl="إن استخدام <code>pipeline()</code> لمهام الرؤية مماثل تمامًا.",et,Ze,ml="حدد مهمتك ومرر صورتك إلى المصنف. يمكن أن تكون الصورة رابطًا أو مسارًا محليًا أو صورة مشفرة بتنسيق base64. على سبيل المثال، ما نوع القطط الموضح أدناه؟",st,Ie,cl='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" alt="pipeline-cat-chonk"/>',tt,Ve,lt,Be,at,ve,ol="إن استخدام <code>pipeline()</code> لمهام NLP مماثل تمامًا.",nt,Ge,pt,xe,it,Qe,Ml="تدعم <code>pipeline()</code> أكثر من طريقة واحدة. على سبيل المثال، تجمع مهمة الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA) بين النص والصورة. لا تتردد في استخدام أي رابط صورة تريده وسؤال تريد طرحه حول الصورة. يمكن أن تكون الصورة عنوان URL أو مسارًا محليًا للصورة.",rt,ke,hl='على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم هذه <a href="https://huggingface.co/spaces/impira/docquery/resolve/2359223c1837a7587402bda0f2643382a6eefeab/invoice.png" rel="nofollow">صورة الفاتورة</a>:',mt,Se,ct,I,ot,Ee,Mt,Ne,Jl="يمكنك بسهولة تشغيل <code>pipeline</code> على نماذج كبيرة باستخدام 🤗 <code>accelerate</code>! أولاً، تأكد من تثبيت <code>accelerate</code> باستخدام <code>pip install accelerate</code>.",ht,We,ul="قم أولاً بتحميل نموذجك باستخدام <code>device_map=&quot;auto&quot;</code>! سنستخدم <code>facebook/opt-1.3b</code> كمثال لنا.",Jt,Xe,ut,Re,yl="يمكنك أيضًا تمرير نماذج محملة بـ 8 بت إذا قمت بتثبيت <code>bitsandbytes</code> وإضافة الحجة <code>load_in_8bit=True</code>",yt,He,Ut,_e,Ul="لاحظ أنه يمكنك استبدال نقطة التفتيش بأي نموذج من Hugging Face يدعم تحميل النماذج الكبيرة، مثل BLOOM.",gt,Ye,jt,qe,gl='يتم دعم خطوط الأنابيب تلقائيًا في <a href="https://github.com/gradio-app/gradio/" rel="nofollow">Gradio</a>، وهي مكتبة تجعل إنشاء تطبيقات تعليم الآلة الجميلة والسهلة الاستخدام على الويب أمرًا سهلاً. أولاً، تأكد من تثبيت Gradio:',dt,Fe,ft,Le,jl='بعد ذلك، يمكنك إنشاء عرض توضيحي ويب حول خط أنابيب تصنيف الصور (أو أي خط أنابيب آخر) في سطر واحد من التعليمات البرمجية عن طريق استدعاء وظيفة <a href="https://www.gradio.app/docs/interface#interface-from-pipeline" rel="nofollow"><code>Interface.from_pipeline</code></a> في Gradio لإطلاق خط الأنابيب. يقوم هذا بإنشاء واجهة بديهية للسحب والإفلات في مستعرضك:',Tt,ze,wt,Oe,dl='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/panda-classification.png"/>',bt,Ae,fl='بشكل افتراضي، يعمل العرض التوضيحي على خادم محلي. إذا كنت تريد مشاركتها مع الآخرين، فيمكنك إنشاء رابط عام مؤقت عن طريق تعيين <code>share=True</code> في <code>launch()</code>. يمكنك أيضًا استضافة عرضك التوضيحي على <a href="https://huggingface.co/spaces" rel="nofollow">Hugging Face Spaces</a> للحصول على رابط دائم.',$t,Pe,Ct,De,Zt;return T=new f({props:{title:"خطوط الأنابيب الاستدلال",local:"خطوط-الأنابيب-الاستدلال",headingTag:"h1"}}),$=new Vt({props:{$$slots:{default:[Sl]},$$scope:{ctx:b}}}),B=new f({props:{title:"استخدام الأنابيب",local:"استخدام-الأنابيب",headingTag:"h2"}}),x=new y({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBdHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZSh0YXNrJTNEJTIyYXV0b21hdGljLXNwZWVjaC1yZWNvZ25pdGlvbiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(task=<span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Q=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIoJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;I HAVE A DREAM BUT ONE DAY THIS NATION WILL RISE UP LIVE UP THE TRUE MEANING OF ITS TREES&#x27;</span>}`,wrap:!1}}),N=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIpJTBBdHJhbnNjcmliZXIoJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its creed.&#x27;</span>}`,wrap:!1}}),R=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZkYXRhc2V0cyUyRk5hcnNpbCUyRmFzcl9kdW1teSUyRnJlc29sdmUlMkZtYWluJTJGMS5mbGFjJTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVEJTBBKQ==",highlighted:`transcriber(
    [
        <span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac&quot;</span>,
        <span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/1.flac&quot;</span>,
    ]
)`,wrap:!1}}),Y=new f({props:{title:"المعلمات",local:"المعلمات",headingTag:"h2"}}),F=new y({props:{code:"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",highlighted:'transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, my_parameter=<span class="hljs-number">1</span>)\n\nout = transcriber(...)  <span class="hljs-comment"># سيتم استخدام هذا `my_parameter=1`.</span>\nout = transcriber(..., my_parameter=<span class="hljs-number">2</span>)  <span class="hljs-comment"># سيتم تجاوز هذا واستخدام `my_parameter=2`.</span>\nout = transcriber(...)  <span class="hljs-comment"># سيتم الرجوع إلى استخدام `my_parameter=1`.</span>',wrap:!1}}),z=new f({props:{title:"الجهاز",local:"الجهاز",headingTag:"h3"}}),A=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2UlM0QwKQ==",highlighted:'transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>)',wrap:!1}}),K=new y({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMC0tdXBncmFkZSUyMGFjY2VsZXJhdGU=",highlighted:"pip install --upgrade accelerate",wrap:!1}}),se=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2VfbWFwJTNEJTIyYXV0byUyMik=",highlighted:'transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, device_map=<span class="hljs-string">&quot;auto&quot;</span>)',wrap:!1}}),le=new f({props:{title:"حجم الدفعة",local:"حجم-الدفعة",headingTag:"h3"}}),pe=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2UlM0QwJTJDJTIwYmF0Y2hfc2l6ZSUzRDIpJTBBYXVkaW9fZmlsZW5hbWVzJTIwJTNEJTIwJTVCZiUyMmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZkYXRhc2V0cyUyRk5hcnNpbCUyRmFzcl9kdW1teSUyRnJlc29sdmUlMkZtYWluJTJGJTdCaSU3RC5mbGFjJTIyJTIwZm9yJTIwaSUyMGluJTIwcmFuZ2UoMSUyQyUyMDUpJTVEJTBBdGV4dHMlMjAlM0QlMjB0cmFuc2NyaWJlcihhdWRpb19maWxlbmFtZXMp",highlighted:`transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>, batch_size=<span class="hljs-number">2</span>)
audio_filenames = [<span class="hljs-string">f&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/<span class="hljs-subst">{i}</span>.flac&quot;</span> <span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">5</span>)]
texts = transcriber(audio_filenames)`,wrap:!1}}),me=new f({props:{title:"معلمات خاصة بالمهمة",local:"معلمات-خاصة-بالمهمة",headingTag:"h3"}}),oe=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjByZXR1cm5fdGltZXN0YW1wcyUzRFRydWUpJTBBdHJhbnNjcmliZXIoJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, return_timestamps=<span class="hljs-literal">True</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its creed.&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;chunks&#x27;</span>: [{<span class="hljs-string">&#x27;timestamp&#x27;</span>: (<span class="hljs-number">0.0</span>, <span class="hljs-number">11.88</span>), <span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;timestamp&#x27;</span>: (<span class="hljs-number">11.88</span>, <span class="hljs-number">12.38</span>), <span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; creed.&#x27;</span>}]}`,wrap:!1}}),Je=new y({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBjaHVua19sZW5ndGhfcyUzRDMwKSUwQXRyYW5zY3JpYmVyKCUyMmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZkYXRhc2V0cyUyRnJlYWNoLXZiJTJGcmFuZG9tLWF1ZGlvcyUyRnJlc29sdmUlMkZtYWluJTJGdGVkXzYwLndhdiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, chunk_length_s=<span class="hljs-number">30</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/reach-vb/random-audios/resolve/main/ted_60.wav&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&quot; So in college, I was a government major, which means I had to write a lot of papers. Now, when a normal student writes a paper, they might spread the work out a little like this. So, you know. You get started maybe a little slowly, but you get enough done in the first week that with some heavier days later on, everything gets done and things stay civil. And I would want to do that like that. That would be the plan. I would have it all ready to go, but then actually the paper would come along, and then I would kind of do this. And that would happen every single paper. But then came my 90-page senior thesis, a paper you&#x27;re supposed to spend a year on. I knew for a paper like that, my normal workflow was not an option, it was way too big a project. So I planned things out and I decided I kind of had to go something like this. This is how the year would go. So I&#x27;d start off light and I&#x27;d bump it up&quot;</span>}`,wrap:!1}}),ye=new f({props:{title:"استخدام خطوط الأنابيب على مجموعة بيانات",local:"استخدام-خطوط-الأنابيب-على-مجموعة-بيانات",headingTag:"h2"}}),ge=new y({props:{code:"ZGVmJTIwZGF0YSgpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZm9yJTIwaSUyMGluJTIwcmFuZ2UoMTAwMCklM0ElMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjB5aWVsZCUyMGYlMjJNeSUyMGV4YW1wbGUlMjAlN0JpJTdEJTIyJTBBJTBBJTBBcGlwZSUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKG1vZGVsJTNEJTIyb3BlbmFpLWNvbW11bml0eSUyRmdwdDIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2UlM0QwKSUwQWdlbmVyYXRlZF9jaGFyYWN0ZXJzJTIwJTNEJTIwMCUwQWZvciUyMG91dCUyMGluJTIwcGlwZShkYXRhKCkpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZ2VuZXJhdGVkX2NoYXJhY3RlcnMlMjAlMkIlM0QlMjBsZW4ob3V0JTVCMCU1RCU1QiUyMmdlbmVyYXRlZF90ZXh0JTIyJTVEKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">data</span>():
    <span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(<span class="hljs-number">1000</span>):
        <span class="hljs-keyword">yield</span> <span class="hljs-string">f&quot;My example <span class="hljs-subst">{i}</span>&quot;</span>


pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai-community/gpt2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>)
generated_characters = <span class="hljs-number">0</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> out <span class="hljs-keyword">in</span> pipe(data()):
    generated_characters += <span class="hljs-built_in">len</span>(out[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;generated_text&quot;</span>])`,wrap:!1}}),Te=new y({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-comment"># KeyDataset هي أداة مساعدة ستقوم فقط بإخراج العنصر الذي نهتم به.</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers.pipelines.pt_utils <span class="hljs-keyword">import</span> KeyDataset
<span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset

pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;hf-internal-testing/tiny-random-wav2vec2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>)
dataset = load_dataset(<span class="hljs-string">&quot;hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;clean&quot;</span>, split=<span class="hljs-string">&quot;validation[:10]&quot;</span>)

<span class="hljs-keyword">for</span> out <span class="hljs-keyword">in</span> pipe(KeyDataset(dataset, <span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>)):
    <span class="hljs-built_in">print</span>(out)`,wrap:!1}}),we=new f({props:{title:"استخدام خطوط الأنابيب لخادم ويب",local:"استخدام-خطوط-الأنابيب-لخادم-ويب",headingTag:"h2"}}),Z=new Vt({props:{$$slots:{default:[El]},$$scope:{ctx:b}}}),$e=new f({props:{title:"خط أنابيب الرؤية",local:"خط-أنابيب-الرؤية",headingTag:"h2"}}),Ve=new y({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>vision_classifier = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;google/vit-base-patch16-224&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds = vision_classifier(
<span class="hljs-meta">... </span>    images=<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg&quot;</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds = [{<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>: <span class="hljs-built_in">round</span>(pred[<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>], <span class="hljs-number">4</span>), <span class="hljs-string">&quot;label&quot;</span>: pred[<span class="hljs-string">&quot;label&quot;</span>]} <span class="hljs-keyword">for</span> pred <span class="hljs-keyword">in</span> preds]
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds
[{<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.4335</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;lynx, catamount&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0348</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;cougar, puma, catamount, mountain lion, painter, panther, Felis concolor&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0324</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;snow leopard, ounce, Panthera uncia&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0239</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Egyptian cat&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0229</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;tiger cat&#x27;</span>}]`,wrap:!1}}),Be=new f({props:{title:"خط أنابيب النص",local:"خط-أنابيب-النص",headingTag:"h2"}}),Ge=new y({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-comment"># هذا النموذج هو نموذج &quot;zero-shot-classification&quot;.</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-comment"># سيصنف النص، ولكن يمكنك اختيار أي تسمية قد تتخيلها</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;facebook/bart-large-mnli&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;I have a problem with my iphone that needs to be resolved asap!!&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    candidate_labels=[<span class="hljs-string">&quot;urgent&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;not urgent&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;phone&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;tablet&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;computer&quot;</span>],
<span class="hljs-meta">... </span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;I have a problem with my iphone that needs to be resolved asap!!&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;labels&#x27;</span>: [<span class="hljs-string">&#x27;urgent&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;phone&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;computer&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;not urgent&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;tablet&#x27;</span>], <span class="hljs-string">&#x27;scores&#x27;</span>: [<span class="hljs-number">0.504</span>, <span class="hljs-number">0.479</span>, <span class="hljs-number">0.013</span>, <span class="hljs-number">0.003</span>, <span class="hljs-number">0.002</span>]}`,wrap:!1}}),xe=new f({props:{title:"خط أنابيب متعدد الوسائط",local:"خط-أنابيب-متعدد-الوسائط",headingTag:"h2"}}),Se=new y({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>vqa = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;impira/layoutlm-document-qa&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>output = vqa(
<span class="hljs-meta">... </span>    image=<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/spaces/impira/docquery/resolve/2359223c1837a7587402bda0f2643382a6eefeab/invoice.png&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    question=<span class="hljs-string">&quot;What is the invoice number?&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>output[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>] = <span class="hljs-built_in">round</span>(output[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>], <span class="hljs-number">3</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>output
[{<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.425</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;us-001&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;start&#x27;</span>: <span class="hljs-number">16</span>, <span class="hljs-string">&#x27;end&#x27;</span>: <span class="hljs-number">16</span>}]`,wrap:!1}}),I=new Vt({props:{$$slots:{default:[Nl]},$$scope:{ctx:b}}}),Ee=new f({props:{title:"استخدام pipeline على نماذج كبيرة مع 🤗 accelerate :",local:"استخدام-pipeline-على-نماذج-كبيرة-مع--accelerate-",headingTag:"h2"}}),Xe=new y({props:{code:"JTIzJTIwcGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGFjY2VsZXJhdGUlMEFpbXBvcnQlMjB0b3JjaCUwQWZyb20lMjB0cmFuc2Zvcm1lcnMlMjBpbXBvcnQlMjBwaXBlbGluZSUwQSUwQXBpcGUlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMmZhY2Vib29rJTJGb3B0LTEuM2IlMjIlMkMlMjB0b3JjaF9kdHlwZSUzRHRvcmNoLmJmbG9hdDE2JTJDJTIwZGV2aWNlX21hcCUzRCUyMmF1dG8lMjIpJTBBb3V0cHV0JTIwJTNEJTIwcGlwZSglMjJUaGlzJTIwaXMlMjBhJTIwY29vbCUyMGV4YW1wbGUhJTIyJTJDJTIwZG9fc2FtcGxlJTNEVHJ1ZSUyQyUyMHRvcF9wJTNEMC45NSk=",highlighted:`<span class="hljs-comment"># pip install accelerate</span>
<span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;facebook/opt-1.3b&quot;</span>, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=<span class="hljs-string">&quot;auto&quot;</span>)
output = pipe(<span class="hljs-string">&quot;This is a cool example!&quot;</span>, do_sample=<span class="hljs-literal">True</span>, top_p=<span class="hljs-number">0.95</span>)`,wrap:!1}}),He=new y({props:{code:"JTIzJTIwcGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGFjY2VsZXJhdGUlMjBiaXRzYW5kYnl0ZXMlMEFpbXBvcnQlMjB0b3JjaCUwQWZyb20lMjB0cmFuc2Zvcm1lcnMlMjBpbXBvcnQlMjBwaXBlbGluZSUwQSUwQXBpcGUlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMmZhY2Vib29rJTJGb3B0LTEuM2IlMjIlMkMlMjBkZXZpY2VfbWFwJTNEJTIyYXV0byUyMiUyQyUyMG1vZGVsX2t3YXJncyUzRCU3QiUyMmxvYWRfaW5fOGJpdCUyMiUzQSUyMFRydWUlN0QpJTBBb3V0cHV0JTIwJTNEJTIwcGlwZSglMjJUaGlzJTIwaXMlMjBhJTIwY29vbCUyMGV4YW1wbGUhJTIyJTJDJTIwZG9fc2FtcGxlJTNEVHJ1ZSUyQyUyMHRvcF9wJTNEMC45NSk=",highlighted:`<span class="hljs-comment"># pip install accelerate bitsandbytes</span>
<span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;facebook/opt-1.3b&quot;</span>, device_map=<span class="hljs-string">&quot;auto&quot;</span>, model_kwargs={<span class="hljs-string">&quot;load_in_8bit&quot;</span>: <span class="hljs-literal">True</span>})
output = pipe(<span class="hljs-string">&quot;This is a cool example!&quot;</span>, do_sample=<span class="hljs-literal">True</span>, top_p=<span class="hljs-number">0.95</span>)`,wrap:!1}}),Ye=new f({props:{title:"إنشاء عروض توضيحية ويب من خطوط الأنابيب باستخدام gradio",local:"إنشاء-عروض-توضيحية-ويب-من-خطوط-الأنابيب-باستخدام-gradio",headingTag:"h2"}}),Fe=new y({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGdyYWRpbw==",highlighted:'pip <span class="hljs-keyword">install</span> gradio',wrap:!1}}),ze=new y({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBaW1wb3J0JTIwZ3JhZGlvJTIwYXMlMjBnciUwQSUwQXBpcGUlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZSglMjJpbWFnZS1jbGFzc2lmaWNhdGlvbiUyMiUyQyUyMG1vZGVsJTNEJTIyZ29vZ2xlJTJGdml0LWJhc2UtcGF0Y2gxNi0yMjQlMjIpJTBBJTBBZ3IuSW50ZXJmYWNlLmZyb21fcGlwZWxpbmUocGlwZSkubGF1bmNoKCk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline
<span class="hljs-keyword">import</span> gradio <span class="hljs-keyword">as</span> gr

pipe = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;image-classification&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;google/vit-base-patch16-224&quot;</span>)

gr.Interface.from_pipeline(pipe).launch()`,wrap:!1}}),Pe=new kl({props:{source:"https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/ar/pipeline_tutorial.md"}}),{c(){u=p("meta"),j=a(),g=p("p"),d=a(),m(T.$$.fragment),U=a(),w=p("p"),w.innerHTML=Bt,Ke=a(),V=p("ul"),V.innerHTML=vt,es=a(),m($.$$.fragment),ss=a(),m(B.$$.fragment),ts=a(),v=p("p"),v.innerHTML=Gt,ls=a(),G=p("ol"),G.innerHTML=xt,as=a(),m(x.$$.fragment),ns=a(),C=p("ol"),C.innerHTML=Qt,ps=a(),m(Q.$$.fragment),is=a(),k=p("p"),k.innerHTML=kt,rs=a(),S=p("p"),S.innerHTML=St,ms=a(),E=p("p"),E.textContent=Et,cs=a(),m(N.$$.fragment),os=a(),W=p("p"),W.innerHTML=Nt,Ms=a(),X=p("p"),X.textContent=Wt,hs=a(),m(R.$$.fragment),Js=a(),H=p("p"),H.textContent=Xt,us=a(),_=p("ul"),_.innerHTML=Rt,ys=a(),m(Y.$$.fragment),Us=a(),q=p("p"),q.innerHTML=Ht,gs=a(),m(F.$$.fragment),js=a(),L=p("p"),L.textContent=_t,ds=a(),m(z.$$.fragment),fs=a(),O=p("p"),O.innerHTML=Yt,Ts=a(),m(A.$$.fragment),ws=a(),P=p("p"),P.innerHTML=qt,bs=a(),D=p("p"),D.innerHTML=Ft,$s=a(),m(K.$$.fragment),Cs=a(),ee=p("p"),ee.textContent=Lt,Zs=a(),m(se.$$.fragment),Is=a(),te=p("p"),te.innerHTML=zt,Vs=a(),m(le.$$.fragment),Bs=a(),ae=p("p"),ae.innerHTML=Ot,vs=a(),ne=p("p"),ne.textContent=At,Gs=a(),m(pe.$$.fragment),xs=a(),ie=p("p"),ie.textContent=Pt,Qs=a(),re=p("p"),re.innerHTML=Dt,ks=a(),m(me.$$.fragment),Ss=a(),ce=p("p"),ce.innerHTML=Kt,Es=a(),m(oe.$$.fragment),Ns=a(),Me=p("p"),Me.innerHTML=el,Ws=a(),he=p("p"),he.innerHTML=sl,Xs=a(),m(Je.$$.fragment),Rs=a(),ue=p("p"),ue.innerHTML=tl,Hs=a(),m(ye.$$.fragment),_s=a(),Ue=p("p"),Ue.textContent=ll,Ys=a(),m(ge.$$.fragment),qs=a(),je=p("p"),je.innerHTML=al,Fs=a(),de=p("p"),de.innerHTML=nl,Ls=a(),fe=p("p"),fe.innerHTML=pl,zs=a(),m(Te.$$.fragment),Os=a(),m(we.$$.fragment),As=a(),m(Z.$$.fragment),Ps=a(),be=p("p"),be.innerHTML=il,Ds=a(),m($e.$$.fragment),Ks=a(),Ce=p("p"),Ce.innerHTML=rl,et=a(),Ze=p("p"),Ze.textContent=ml,st=a(),Ie=p("p"),Ie.innerHTML=cl,tt=a(),m(Ve.$$.fragment),lt=a(),m(Be.$$.fragment),at=a(),ve=p("p"),ve.innerHTML=ol,nt=a(),m(Ge.$$.fragment),pt=a(),m(xe.$$.fragment),it=a(),Qe=p("p"),Qe.innerHTML=Ml,rt=a(),ke=p("p"),ke.innerHTML=hl,mt=a(),m(Se.$$.fragment),ct=a(),m(I.$$.fragment),ot=a(),m(Ee.$$.fragment),Mt=a(),Ne=p("p"),Ne.innerHTML=Jl,ht=a(),We=p("p"),We.innerHTML=ul,Jt=a(),m(Xe.$$.fragment),ut=a(),Re=p("p"),Re.innerHTML=yl,yt=a(),m(He.$$.fragment),Ut=a(),_e=p("p"),_e.textContent=Ul,gt=a(),m(Ye.$$.fragment),jt=a(),qe=p("p"),qe.innerHTML=gl,dt=a(),m(Fe.$$.fragment),ft=a(),Le=p("p"),Le.innerHTML=jl,Tt=a(),m(ze.$$.fragment),wt=a(),Oe=p("p"),Oe.innerHTML=dl,bt=a(),Ae=p("p"),Ae.innerHTML=fl,$t=a(),m(Pe.$$.fragment),Ct=a(),De=p("p"),this.h()},l(e){const s=vl("svelte-u9bgzb",document.head);u=i(s,"META",{name:!0,content:!0}),s.forEach(t),j=n(e),g=i(e,"P",{}),$l(g).forEach(t),d=n(e),c(T.$$.fragment,e),U=n(e),w=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(w)!=="svelte-1wduvwc"&&(w.innerHTML=Bt),Ke=n(e),V=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(V)!=="svelte-1nomfaa"&&(V.innerHTML=vt),es=n(e),c($.$$.fragment,e),ss=n(e),c(B.$$.fragment,e),ts=n(e),v=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(v)!=="svelte-1yan7fb"&&(v.innerHTML=Gt),ls=n(e),G=i(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),r(G)!=="svelte-1wfba0d"&&(G.innerHTML=xt),as=n(e),c(x.$$.fragment,e),ns=n(e),C=i(e,"OL",{start:!0,"data-svelte-h":!0}),r(C)!=="svelte-13nmhi8"&&(C.innerHTML=Qt),ps=n(e),c(Q.$$.fragment,e),is=n(e),k=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(k)!=="svelte-1x0yzei"&&(k.innerHTML=kt),rs=n(e),S=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(S)!=="svelte-oh715w"&&(S.innerHTML=St),ms=n(e),E=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(E)!=="svelte-gmoadd"&&(E.textContent=Et),cs=n(e),c(N.$$.fragment,e),os=n(e),W=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(W)!=="svelte-1ipmy5u"&&(W.innerHTML=Nt),Ms=n(e),X=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(X)!=="svelte-1lkaa41"&&(X.textContent=Wt),hs=n(e),c(R.$$.fragment,e),Js=n(e),H=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(H)!=="svelte-1pn9wxe"&&(H.textContent=Xt),us=n(e),_=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(_)!=="svelte-12n00q0"&&(_.innerHTML=Rt),ys=n(e),c(Y.$$.fragment,e),Us=n(e),q=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(q)!=="svelte-1ylovk7"&&(q.innerHTML=Ht),gs=n(e),c(F.$$.fragment,e),js=n(e),L=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(L)!=="svelte-1awwiwc"&&(L.textContent=_t),ds=n(e),c(z.$$.fragment,e),fs=n(e),O=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(O)!=="svelte-ytj2bz"&&(O.innerHTML=Yt),Ts=n(e),c(A.$$.fragment,e),ws=n(e),P=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(P)!=="svelte-pp33sb"&&(P.innerHTML=qt),bs=n(e),D=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(D)!=="svelte-1yzwkrr"&&(D.innerHTML=Ft),$s=n(e),c(K.$$.fragment,e),Cs=n(e),ee=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ee)!=="svelte-2z1lvh"&&(ee.textContent=Lt),Zs=n(e),c(se.$$.fragment,e),Is=n(e),te=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(te)!=="svelte-oh2sbg"&&(te.innerHTML=zt),Vs=n(e),c(le.$$.fragment,e),Bs=n(e),ae=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ae)!=="svelte-pku51o"&&(ae.innerHTML=Ot),vs=n(e),ne=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ne)!=="svelte-p69sv9"&&(ne.textContent=At),Gs=n(e),c(pe.$$.fragment,e),xs=n(e),ie=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ie)!=="svelte-ovfyp8"&&(ie.textContent=Pt),Qs=n(e),re=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(re)!=="svelte-1ecvcnc"&&(re.innerHTML=Dt),ks=n(e),c(me.$$.fragment,e),Ss=n(e),ce=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ce)!=="svelte-18yrtmh"&&(ce.innerHTML=Kt),Es=n(e),c(oe.$$.fragment,e),Ns=n(e),Me=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Me)!=="svelte-z29y13"&&(Me.innerHTML=el),Ws=n(e),he=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(he)!=="svelte-1hua9s6"&&(he.innerHTML=sl),Xs=n(e),c(Je.$$.fragment,e),Rs=n(e),ue=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ue)!=="svelte-1c62zi8"&&(ue.innerHTML=tl),Hs=n(e),c(ye.$$.fragment,e),_s=n(e),Ue=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ue)!=="svelte-2k3ufo"&&(Ue.textContent=ll),Ys=n(e),c(ge.$$.fragment,e),qs=n(e),je=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(je)!=="svelte-11djatj"&&(je.innerHTML=al),Fs=n(e),de=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(de)!=="svelte-17jokl7"&&(de.innerHTML=nl),Ls=n(e),fe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(fe)!=="svelte-1n5ak2l"&&(fe.innerHTML=pl),zs=n(e),c(Te.$$.fragment,e),Os=n(e),c(we.$$.fragment,e),As=n(e),c(Z.$$.fragment,e),Ps=n(e),be=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(be)!=="svelte-52dmam"&&(be.innerHTML=il),Ds=n(e),c($e.$$.fragment,e),Ks=n(e),Ce=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ce)!=="svelte-bxmfpy"&&(Ce.innerHTML=rl),et=n(e),Ze=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ze)!=="svelte-1dp9wx6"&&(Ze.textContent=ml),st=n(e),Ie=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ie)!=="svelte-1bks2jw"&&(Ie.innerHTML=cl),tt=n(e),c(Ve.$$.fragment,e),lt=n(e),c(Be.$$.fragment,e),at=n(e),ve=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ve)!=="svelte-cuq2rx"&&(ve.innerHTML=ol),nt=n(e),c(Ge.$$.fragment,e),pt=n(e),c(xe.$$.fragment,e),it=n(e),Qe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Qe)!=="svelte-qkpssx"&&(Qe.innerHTML=Ml),rt=n(e),ke=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ke)!=="svelte-1qw9w76"&&(ke.innerHTML=hl),mt=n(e),c(Se.$$.fragment,e),ct=n(e),c(I.$$.fragment,e),ot=n(e),c(Ee.$$.fragment,e),Mt=n(e),Ne=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ne)!=="svelte-1tgxy7g"&&(Ne.innerHTML=Jl),ht=n(e),We=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(We)!=="svelte-1bp6j0r"&&(We.innerHTML=ul),Jt=n(e),c(Xe.$$.fragment,e),ut=n(e),Re=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Re)!=="svelte-19djx73"&&(Re.innerHTML=yl),yt=n(e),c(He.$$.fragment,e),Ut=n(e),_e=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(_e)!=="svelte-1luwpgn"&&(_e.textContent=Ul),gt=n(e),c(Ye.$$.fragment,e),jt=n(e),qe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(qe)!=="svelte-gcyas5"&&(qe.innerHTML=gl),dt=n(e),c(Fe.$$.fragment,e),ft=n(e),Le=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Le)!=="svelte-2g7oce"&&(Le.innerHTML=jl),Tt=n(e),c(ze.$$.fragment,e),wt=n(e),Oe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Oe)!=="svelte-rjj5jb"&&(Oe.innerHTML=dl),bt=n(e),Ae=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ae)!=="svelte-fajtf8"&&(Ae.innerHTML=fl),$t=n(e),c(Pe.$$.fragment,e),Ct=n(e),De=i(e,"P",{}),$l(De).forEach(t),this.h()},h(){It(u,"name","hf:doc:metadata"),It(u,"content",Xl),It(C,"start","2")},m(e,s){Gl(document.head,u),l(e,j,s),l(e,g,s),l(e,d,s),o(T,e,s),l(e,U,s),l(e,w,s),l(e,Ke,s),l(e,V,s),l(e,es,s),o($,e,s),l(e,ss,s),o(B,e,s),l(e,ts,s),l(e,v,s),l(e,ls,s),l(e,G,s),l(e,as,s),o(x,e,s),l(e,ns,s),l(e,C,s),l(e,ps,s),o(Q,e,s),l(e,is,s),l(e,k,s),l(e,rs,s),l(e,S,s),l(e,ms,s),l(e,E,s),l(e,cs,s),o(N,e,s),l(e,os,s),l(e,W,s),l(e,Ms,s),l(e,X,s),l(e,hs,s),o(R,e,s),l(e,Js,s),l(e,H,s),l(e,us,s),l(e,_,s),l(e,ys,s),o(Y,e,s),l(e,Us,s),l(e,q,s),l(e,gs,s),o(F,e,s),l(e,js,s),l(e,L,s),l(e,ds,s),o(z,e,s),l(e,fs,s),l(e,O,s),l(e,Ts,s),o(A,e,s),l(e,ws,s),l(e,P,s),l(e,bs,s),l(e,D,s),l(e,$s,s),o(K,e,s),l(e,Cs,s),l(e,ee,s),l(e,Zs,s),o(se,e,s),l(e,Is,s),l(e,te,s),l(e,Vs,s),o(le,e,s),l(e,Bs,s),l(e,ae,s),l(e,vs,s),l(e,ne,s),l(e,Gs,s),o(pe,e,s),l(e,xs,s),l(e,ie,s),l(e,Qs,s),l(e,re,s),l(e,ks,s),o(me,e,s),l(e,Ss,s),l(e,ce,s),l(e,Es,s),o(oe,e,s),l(e,Ns,s),l(e,Me,s),l(e,Ws,s),l(e,he,s),l(e,Xs,s),o(Je,e,s),l(e,Rs,s),l(e,ue,s),l(e,Hs,s),o(ye,e,s),l(e,_s,s),l(e,Ue,s),l(e,Ys,s),o(ge,e,s),l(e,qs,s),l(e,je,s),l(e,Fs,s),l(e,de,s),l(e,Ls,s),l(e,fe,s),l(e,zs,s),o(Te,e,s),l(e,Os,s),o(we,e,s),l(e,As,s),o(Z,e,s),l(e,Ps,s),l(e,be,s),l(e,Ds,s),o($e,e,s),l(e,Ks,s),l(e,Ce,s),l(e,et,s),l(e,Ze,s),l(e,st,s),l(e,Ie,s),l(e,tt,s),o(Ve,e,s),l(e,lt,s),o(Be,e,s),l(e,at,s),l(e,ve,s),l(e,nt,s),o(Ge,e,s),l(e,pt,s),o(xe,e,s),l(e,it,s),l(e,Qe,s),l(e,rt,s),l(e,ke,s),l(e,mt,s),o(Se,e,s),l(e,ct,s),o(I,e,s),l(e,ot,s),o(Ee,e,s),l(e,Mt,s),l(e,Ne,s),l(e,ht,s),l(e,We,s),l(e,Jt,s),o(Xe,e,s),l(e,ut,s),l(e,Re,s),l(e,yt,s),o(He,e,s),l(e,Ut,s),l(e,_e,s),l(e,gt,s),o(Ye,e,s),l(e,jt,s),l(e,qe,s),l(e,dt,s),o(Fe,e,s),l(e,ft,s),l(e,Le,s),l(e,Tt,s),o(ze,e,s),l(e,wt,s),l(e,Oe,s),l(e,bt,s),l(e,Ae,s),l(e,$t,s),o(Pe,e,s),l(e,Ct,s),l(e,De,s),Zt=!0},p(e,[s]){const Tl={};s&2&&(Tl.$$scope={dirty:s,ctx:e}),$.$set(Tl);const wl={};s&2&&(wl.$$scope={dirty:s,ctx:e}),Z.$set(wl);const bl={};s&2&&(bl.$$scope={dirty:s,ctx:e}),I.$set(bl)},i(e){Zt||(M(T.$$.fragment,e),M($.$$.fragment,e),M(B.$$.fragment,e),M(x.$$.fragment,e),M(Q.$$.fragment,e),M(N.$$.fragment,e),M(R.$$.fragment,e),M(Y.$$.fragment,e),M(F.$$.fragment,e),M(z.$$.fragment,e),M(A.$$.fragment,e),M(K.$$.fragment,e),M(se.$$.fragment,e),M(le.$$.fragment,e),M(pe.$$.fragment,e),M(me.$$.fragment,e),M(oe.$$.fragment,e),M(Je.$$.fragment,e),M(ye.$$.fragment,e),M(ge.$$.fragment,e),M(Te.$$.fragment,e),M(we.$$.fragment,e),M(Z.$$.fragment,e),M($e.$$.fragment,e),M(Ve.$$.fragment,e),M(Be.$$.fragment,e),M(Ge.$$.fragment,e),M(xe.$$.fragment,e),M(Se.$$.fragment,e),M(I.$$.fragment,e),M(Ee.$$.fragment,e),M(Xe.$$.fragment,e),M(He.$$.fragment,e),M(Ye.$$.fragment,e),M(Fe.$$.fragment,e),M(ze.$$.fragment,e),M(Pe.$$.fragment,e),Zt=!0)},o(e){h(T.$$.fragment,e),h($.$$.fragment,e),h(B.$$.fragment,e),h(x.$$.fragment,e),h(Q.$$.fragment,e),h(N.$$.fragment,e),h(R.$$.fragment,e),h(Y.$$.fragment,e),h(F.$$.fragment,e),h(z.$$.fragment,e),h(A.$$.fragment,e),h(K.$$.fragment,e),h(se.$$.fragment,e),h(le.$$.fragment,e),h(pe.$$.fragment,e),h(me.$$.fragment,e),h(oe.$$.fragment,e),h(Je.$$.fragment,e),h(ye.$$.fragment,e),h(ge.$$.fragment,e),h(Te.$$.fragment,e),h(we.$$.fragment,e),h(Z.$$.fragment,e),h($e.$$.fragment,e),h(Ve.$$.fragment,e),h(Be.$$.fragment,e),h(Ge.$$.fragment,e),h(xe.$$.fragment,e),h(Se.$$.fragment,e),h(I.$$.fragment,e),h(Ee.$$.fragment,e),h(Xe.$$.fragment,e),h(He.$$.fragment,e),h(Ye.$$.fragment,e),h(Fe.$$.fragment,e),h(ze.$$.fragment,e),h(Pe.$$.fragment,e),Zt=!1},d(e){e&&(t(j),t(g),t(d),t(U),t(w),t(Ke),t(V),t(es),t(ss),t(ts),t(v),t(ls),t(G),t(as),t(ns),t(C),t(ps),t(is),t(k),t(rs),t(S),t(ms),t(E),t(cs),t(os),t(W),t(Ms),t(X),t(hs),t(Js),t(H),t(us),t(_),t(ys),t(Us),t(q),t(gs),t(js),t(L),t(ds),t(fs),t(O),t(Ts),t(ws),t(P),t(bs),t(D),t($s),t(Cs),t(ee),t(Zs),t(Is),t(te),t(Vs),t(Bs),t(ae),t(vs),t(ne),t(Gs),t(xs),t(ie),t(Qs),t(re),t(ks),t(Ss),t(ce),t(Es),t(Ns),t(Me),t(Ws),t(he),t(Xs),t(Rs),t(ue),t(Hs),t(_s),t(Ue),t(Ys),t(qs),t(je),t(Fs),t(de),t(Ls),t(fe),t(zs),t(Os),t(As),t(Ps),t(be),t(Ds),t(Ks),t(Ce),t(et),t(Ze),t(st),t(Ie),t(tt),t(lt),t(at),t(ve),t(nt),t(pt),t(it),t(Qe),t(rt),t(ke),t(mt),t(ct),t(ot),t(Mt),t(Ne),t(ht),t(We),t(Jt),t(ut),t(Re),t(yt),t(Ut),t(_e),t(gt),t(jt),t(qe),t(dt),t(ft),t(Le),t(Tt),t(wt),t(Oe),t(bt),t(Ae),t($t),t(Ct),t(De)),t(u),J(T,e),J($,e),J(B,e),J(x,e),J(Q,e),J(N,e),J(R,e),J(Y,e),J(F,e),J(z,e),J(A,e),J(K,e),J(se,e),J(le,e),J(pe,e),J(me,e),J(oe,e),J(Je,e),J(ye,e),J(ge,e),J(Te,e),J(we,e),J(Z,e),J($e,e),J(Ve,e),J(Be,e),J(Ge,e),J(xe,e),J(Se,e),J(I,e),J(Ee,e),J(Xe,e),J(He,e),J(Ye,e),J(Fe,e),J(ze,e),J(Pe,e)}}}const Xl='{"title":"خطوط الأنابيب الاستدلال","local":"خطوط-الأنابيب-الاستدلال","sections":[{"title":"استخدام الأنابيب","local":"استخدام-الأنابيب","sections":[],"depth":2},{"title":"المعلمات","local":"المعلمات","sections":[{"title":"الجهاز","local":"الجهاز","sections":[],"depth":3},{"title":"حجم الدفعة","local":"حجم-الدفعة","sections":[],"depth":3},{"title":"معلمات خاصة بالمهمة","local":"معلمات-خاصة-بالمهمة","sections":[],"depth":3}],"depth":2},{"title":"استخدام خطوط الأنابيب على مجموعة بيانات","local":"استخدام-خطوط-الأنابيب-على-مجموعة-بيانات","sections":[],"depth":2},{"title":"استخدام خطوط الأنابيب لخادم ويب","local":"استخدام-خطوط-الأنابيب-لخادم-ويب","sections":[],"depth":2},{"title":"خط أنابيب الرؤية","local":"خط-أنابيب-الرؤية","sections":[],"depth":2},{"title":"خط أنابيب النص","local":"خط-أنابيب-النص","sections":[],"depth":2},{"title":"خط أنابيب متعدد الوسائط","local":"خط-أنابيب-متعدد-الوسائط","sections":[],"depth":2},{"title":"استخدام pipeline على نماذج كبيرة مع 🤗 accelerate :","local":"استخدام-pipeline-على-نماذج-كبيرة-مع--accelerate-","sections":[],"depth":2},{"title":"إنشاء عروض توضيحية ويب من خطوط الأنابيب باستخدام gradio","local":"إنشاء-عروض-توضيحية-ويب-من-خطوط-الأنابيب-باستخدام-gradio","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function Rl(b){return Il(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Ll extends Vl{constructor(u){super(),Bl(this,u,Rl,Wl,Zl,{})}}export{Ll as component};
