import{s as Tl,o as Ml,n as ya}from"../chunks/scheduler.d586627e.js";import{S as wl,i as yl,g as s,s as n,r as m,A as xl,h as i,f as a,c as o,j as T,u as f,x as r,k as La,y as h,a as l,v as d,d as u,t as c,w as $}from"../chunks/index.8589a59c.js";import{T as wa}from"../chunks/Tip.84e2336e.js";import{C as b}from"../chunks/CodeBlock.47c46d2c.js";import{H as j}from"../chunks/Heading.a70e045b.js";function _l(w){let p,v="É necessário manter o diretório <code>transformers</code> se desejas continuar usando a biblioteca.";return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1bdt7ke"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:ya,d(g){g&&a(p)}}}function Cl(w){let p,v=`O 🤗 Transformers usará as variáveis de ambiente do shell <code>PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE</code> ou <code>PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE</code>
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 <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.`;return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1tkrq2a"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:ya,d(g){g&&a(p)}}}function Jl(w){let p,v=`Você pode adicionar o <a href="https://huggingface.co/docs/datasets/" rel="nofollow">🤗 Datasets</a> ao pipeline de treinamento offline declarando
a variável de ambiente <code>HF_DATASETS_OFFLINE=1</code>.`;return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-56g52x"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:ya,d(g){g&&a(p)}}}function jl(w){let p,v='Para obter mais detalhes sobre como baixar arquivos armazenados no Hub, consulte a seção <a href="https://huggingface.co/docs/hub/how-to-downstream" rel="nofollow">How to download files from the Hub</a>.';return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1ws8uxc"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:ya,d(g){g&&a(p)}}}function Zl(w){let p,v,g,M,Z,ot,H,ka=`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).`,st,U,Ra=`🤗 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:`,it,W,Ga='<li><a href="https://pytorch.org/get-started/locally/" rel="nofollow">PyTorch</a></li> <li><a href="https://www.tensorflow.org/install/pip" rel="nofollow">TensorFlow 2.0</a></li> <li><a href="https://flax.readthedocs.io/en/latest/" rel="nofollow">Flax</a></li>',rt,L,pt,k,Ia=`É sugerido instalar o 🤗 Transformers num <a href="https://docs.python.org/3/library/venv.html" rel="nofollow">ambiente virtual</a>. Se precisar
de mais informações sobre ambientes virtuais em Python, consulte este <a href="https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/" rel="nofollow">guia</a>.
Um ambiente virtual facilitará a manipulação e organização de projetos e evita problemas de compatibilidade entre dependências.`,mt,R,Pa="Comece criando um ambiente virtual no diretório do seu projeto:",ft,G,dt,I,Ea="E para ativar o ambiente virtual:",ut,P,ct,E,qa="Agora É possível instalar o 🤗 Transformers com o comando a seguir:",$t,q,gt,z,za="Somente para a CPU, é possível instalar o 🤗 Transformers e a biblioteca de deep learning respectiva apenas numa linha.",ht,N,Na="Por exemplo, para instalar o 🤗 Transformers e o PyTorch, digite:",bt,F,vt,V,Fa="🤗 Transformers e TensorFlow 2.0:",Tt,X,Mt,S,Va="🤗 Transformers e Flax:",wt,Y,yt,B,Xa="Por último, verifique se o 🤗 Transformers foi instalado com sucesso usando o seguinte comando para baixar um modelo pré-treinado:",xt,A,_t,O,Sa="Em seguida, imprima um rótulo e sua pontuação:",Ct,Q,Jt,D,jt,K,Ya="Para instalar o 🤗 Transformers a partir da fonte use o seguinte comando:",Zt,ee,Ht,te,Ba=`O comando acima instalará a versão <code>master</code> mais atual em vez da última versão estável. A versão <code>master</code> 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 <code>master</code> não esteja estável.
A equipa trata de mantér a versão <code>master</code> operacional e a maioria dos erros são resolvidos em poucas horas ou dias.
Se encontrar quaisquer problemas, por favor abra um <a href="https://github.com/huggingface/transformers/issues" rel="nofollow">Issue</a> para que o
mesmo possa ser corrigido o mais rápido possível.`,Ut,ae,Aa="Verifique que o 🤗 Transformers está instalado corretamente usando o seguinte comando:",Wt,le,Lt,ne,kt,oe,Oa="Uma instalação editável será necessária caso desejas um dos seguintes:",Rt,se,Qa="<li>Usar a versão <code>master</code> do código fonte.</li> <li>Contribuir ao 🤗 Transformers e precisa testar mudanças ao código.</li>",Gt,ie,Da="Para tal, clone o repositório e instale o 🤗 Transformers com os seguintes comandos:",It,re,Pt,pe,Ka=`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 <code>~/anaconda3/envs/main/lib/python3.7/site-packages/</code>,
o Python também buscará módulos no diretório onde clonamos o repositório <code>~/transformers/</code>.`,Et,x,qt,me,el="Assim, É possível atualizar sua cópia local para com a última versão do 🤗 Transformers com o seguinte comando:",zt,fe,Nt,de,tl="O ambiente de Python que foi criado para a instalação do 🤗 Transformers encontrará a versão <code>master</code> em execuções seguintes.",Ft,ue,Vt,ce,al="É possível instalar o 🤗 Transformers a partir do canal conda <code>huggingface</code> com o seguinte comando:",Xt,$e,St,ge,Yt,he,ll=`Os modelos pré-treinados são baixados e armazenados no cachê local, encontrado em <code>~/.cache/huggingface/transformers/</code>.
Este é o diretório padrão determinado pela variável <code>TRANSFORMERS_CACHE</code> dentro do shell.
No Windows, este diretório pré-definido é dado por <code>C:\\Users\\username\\.cache\\huggingface\\transformers</code>.
É possível mudar as variáveis dentro do shell em ordem de prioridade para especificar um diretório de cachê diferente:`,Bt,be,nl="<li>Variável de ambiente do shell (por padrão): <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.</li> <li>Variável de ambiente do shell:<code>HF_HOME</code> + <code>transformers/</code>.</li> <li>Variável de ambiente do shell: <code>XDG_CACHE_HOME</code> + <code>/huggingface/transformers</code>.</li>",At,_,Ot,ve,Qt,Te,ol=`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 <code>TRANSFORMERS_OFFLINE=1</code>.`,Dt,C,Kt,Me,sl="Segue um exemplo de execução do programa numa rede padrão com firewall para instâncias externas, usando o seguinte comando:",ea,we,ta,ye,il="Execute esse mesmo programa numa instância offline com o seguinte comando:",aa,xe,la,_e,rl="O script agora deve ser executado sem travar ou expirar, pois procurará apenas por arquivos locais.",na,Ce,oa,Je,pl="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:",sa,je,ml='<li><p>Baixe um arquivo por meio da interface de usuário do <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> clicando no ícone ↓.</p> <p><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/download-icon.png" alt="download-icon"/></p></li>',ia,Se,Ze,Ye,fl="Use o pipeline do <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> e <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",xa,tt,He,Be,dl="Baixa os arquivos previamente com <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code>:",_a,Ue,ra,y,We,Ae,ul="Salve os arquivos em um diretório específico com <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",Ca,Le,Ja,ke,Oe,cl="Quando estiver offline, acesse os arquivos com <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> do diretório especificado:",ja,Re,pa,Qe,Ge,De,$l='Baixando arquivos programaticamente com a biblioteca <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a>:',Za,Ie,Pe,Ke,gl='Instale a biblioteca <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a> em seu ambiente virtual:',Ha,Ee,Ua,qe,et,hl='Utiliza a função <a href="https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library#download-files-from-the-hub" rel="nofollow"><code>hf_hub_download</code></a> para baixar um arquivo para um caminho específico. Por exemplo, o comando a seguir baixará o arquivo <code>config.json</code> para o modelo <a href="https://huggingface.co/bigscience/T0_3B" rel="nofollow">T0</a> no caminho desejado:',Wa,ze,ma,Ne,bl="Depois que o arquivo for baixado e armazenado no cachê local, especifique seu caminho local para carregá-lo e usá-lo:",fa,Fe,da,J,ua,at,ca;return Z=new j({props:{title:"Guia de Instalação",local:"guia-de-instalação",headingTag:"h1"}}),L=new j({props:{title:"Instalação pelo Pip",local:"instalação-pelo-pip",headingTag:"h2"}}),G=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjB2ZW52JTIwLmVudg==",highlighted:'python -m venv .<span class="hljs-built_in">env</span>',wrap:!1}}),P=new b({props:{code:"c291cmNlJTIwLmVudiUyRmJpbiUyRmFjdGl2YXRl",highlighted:'<span class="hljs-built_in">source</span> .<span class="hljs-built_in">env</span>/bin/activate',wrap:!1}}),q=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycw==",highlighted:"pip install transformers",wrap:!1}}),F=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QnRvcmNoJTVE",highlighted:"pip install transformers[torch]",wrap:!1}}),X=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QnRmLWNwdSU1RA==",highlighted:"pip install transformers[tf-cpu]",wrap:!1}}),Y=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QmZsYXglNUQ=",highlighted:"pip install transformers[flax]",wrap:!1}}),A=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLWMlMjAlMjJmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlM0IlMjBwcmludChwaXBlbGluZSgnc2VudGltZW50LWFuYWx5c2lzJykoJ3dlJTIwbG92ZSUyMHlvdScpKSUyMg==",highlighted:'python -c <span class="hljs-string">&quot;from transformers import pipeline; print(pipeline(&#x27;sentiment-analysis&#x27;)(&#x27;we love you&#x27;))&quot;</span>',wrap:!1}}),Q=new b({props:{code:"JTVCJTdCJ2xhYmVsJyUzQSUyMCdQT1NJVElWRSclMkMlMjAnc2NvcmUnJTNBJTIwMC45OTk4NzA0NzkxMDY5MDMxJTdEJTVE",highlighted:'[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;POSITIVE&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: 0.9998704791069031}]',wrap:!1}}),D=new j({props:{title:"Instalação usando a fonte",local:"instalação-usando-a-fonte",headingTag:"h2"}}),ee=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGdpdCUyQmh0dHBzJTNBJTJGJTJGZ2l0aHViLmNvbSUyRmh1Z2dpbmdmYWNlJTJGdHJhbnNmb3JtZXJz",highlighted:"pip install git+https://github.com/huggingface/transformers",wrap:!1}}),le=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLWMlMjAlMjJmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlM0IlMjBwcmludChwaXBlbGluZSgnc2VudGltZW50LWFuYWx5c2lzJykoJ0klMjBsb3ZlJTIweW91JykpJTIy",highlighted:'python -c <span class="hljs-string">&quot;from transformers import pipeline; print(pipeline(&#x27;sentiment-analysis&#x27;)(&#x27;I love you&#x27;))&quot;</span>',wrap:!1}}),ne=new j({props:{title:"Instalação editável",local:"instalação-editável",headingTag:"h2"}}),re=new b({props:{code:"Z2l0JTIwY2xvbmUlMjBodHRwcyUzQSUyRiUyRmdpdGh1Yi5jb20lMkZodWdnaW5nZmFjZSUyRnRyYW5zZm9ybWVycy5naXQlMEFjZCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUwQXBpcCUyMGluc3RhbGwlMjAtZSUyMC4=",highlighted:`git <span class="hljs-built_in">clone</span> https://github.com/huggingface/transformers.git
<span class="hljs-built_in">cd</span> transformers
pip install -e .`,wrap:!1}}),x=new wa({props:{warning:!0,$$slots:{default:[_l]},$$scope:{ctx:w}}}),fe=new b({props:{code:"Y2QlMjB+JTJGdHJhbnNmb3JtZXJzJTJGJTBBZ2l0JTIwcHVsbA==",highlighted:`<span class="hljs-built_in">cd</span> ~/transformers/
git pull`,wrap:!1}}),ue=new j({props:{title:"Instalação usando o Conda",local:"instalação-usando-o-conda",headingTag:"h2"}}),$e=new b({props:{code:"Y29uZGElMjBpbnN0YWxsJTIwLWMlMjBodWdnaW5nZmFjZSUyMHRyYW5zZm9ybWVycw==",highlighted:"conda install -c huggingface transformers",wrap:!1}}),ge=new j({props:{title:"Configuração do Cachê",local:"configuração-do-cachê",headingTag:"h2"}}),_=new wa({props:{$$slots:{default:[Cl]},$$scope:{ctx:w}}}),ve=new j({props:{title:"Modo Offline",local:"modo-offline",headingTag:"h2"}}),C=new wa({props:{$$slots:{default:[Jl]},$$scope:{ctx:w}}}),we=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwZXhhbXBsZXMlMkZweXRvcmNoJTJGdHJhbnNsYXRpb24lMkZydW5fdHJhbnNsYXRpb24ucHklMjAtLW1vZGVsX25hbWVfb3JfcGF0aCUyMHQ1LXNtYWxsJTIwLS1kYXRhc2V0X25hbWUlMjB3bXQxNiUyMC0tZGF0YXNldF9jb25maWclMjByby1lbiUyMC4uLg==",highlighted:"python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...",wrap:!1}}),xe=new b({props:{code:"SEZfREFUQVNFVFNfT0ZGTElORSUzRDElMjBUUkFOU0ZPUk1FUlNfT0ZGTElORSUzRDElMjAlNUMlMEFweXRob24lMjBleGFtcGxlcyUyRnB5dG9yY2glMkZ0cmFuc2xhdGlvbiUyRnJ1bl90cmFuc2xhdGlvbi5weSUyMC0tbW9kZWxfbmFtZV9vcl9wYXRoJTIwdDUtc21hbGwlMjAtLWRhdGFzZXRfbmFtZSUyMHdtdDE2JTIwLS1kYXRhc2V0X2NvbmZpZyUyMHJvLWVuJTIwLi4u",highlighted:`HF_DATASETS_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1 \\
python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...`,wrap:!1}}),Ce=new j({props:{title:"Obtendo modelos e tokenizers para uso offline",local:"obtendo-modelos-e-tokenizers-para-uso-offline",headingTag:"h3"}}),Ue=new b({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXEyU2VxTE0lMEElMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJiaWdzY2llbmNlJTJGVDBfM0IlMjIpJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXEyU2VxTE0uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmJpZ3NjaWVuY2UlMkZUMF8zQiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;bigscience/T0_3B&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;bigscience/T0_3B&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Le=new b({props:{code:"dG9rZW5pemVyLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGeW91ciUyRnBhdGglMkZiaWdzY2llbmNlX3QwJTIyKSUwQW1vZGVsLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGeW91ciUyRnBhdGglMkZiaWdzY2llbmNlX3QwJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Re=new b({props:{code:"dG9rZW5pemVyJTIwJTNEJTIwQXV0b1Rva2VuaXplci5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyLiUyRnlvdXIlMkZwYXRoJTJGYmlnc2NpZW5jZV90MCUyMiklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMEF1dG9Nb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyLiUyRnlvdXIlMkZwYXRoJTJGYmlnc2NpZW5jZV90MCUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Ee=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjBwaXAlMjBpbnN0YWxsJTIwaHVnZ2luZ2ZhY2VfaHVi",highlighted:"python -m pip install huggingface_hub",wrap:!1}}),ze=new b({props:{code:"ZnJvbSUyMGh1Z2dpbmdmYWNlX2h1YiUyMGltcG9ydCUyMGhmX2h1Yl9kb3dubG9hZCUwQSUwQWhmX2h1Yl9kb3dubG9hZChyZXBvX2lkJTNEJTIyYmlnc2NpZW5jZSUyRlQwXzNCJTIyJTJDJTIwZmlsZW5hbWUlM0QlMjJjb25maWcuanNvbiUyMiUyQyUyMGNhY2hlX2RpciUzRCUyMi4lMkZ5b3VyJTJGcGF0aCUyRmJpZ3NjaWVuY2VfdDAlMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> huggingface_hub <span class="hljs-keyword">import</span> hf_hub_download

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>hf_hub_download(repo_id=<span class="hljs-string">&quot;bigscience/T0_3B&quot;</span>, filename=<span class="hljs-string">&quot;config.json&quot;</span>, cache_dir=<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Fe=new b({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Db25maWclMEElMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBBdXRvQ29uZmlnLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGeW91ciUyRnBhdGglMkZiaWdzY2llbmNlX3QwJTJGY29uZmlnLmpzb24lMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoConfig

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