处理 Spaces 依赖项

默认依赖项

默认的 Spaces 环境预装了几个依赖项

• huggingface_hub 客户端库允许你使用 Python 管理 Hub 上的仓库和文件，并以编程方式从你的 Space 访问 Inference API。如果你选择在你的应用程序中使用 Inference API 实例化模型，你可以从内置的加速优化中获益。此选项还消耗较少的计算资源，这对环境总是好的！🌎

  请参阅此页面，了解有关如何以编程方式访问 Inference API 的更多信息。

• requests 对于从你的应用程序调用第三方 API 非常有用。

• datasets 允许你从你的应用程序内部获取或显示 Hub 中的任何数据集。

• 你指定的 SDK，可以是 streamlit 或 gradio。版本在 README.md 文件中指定。

• 常见的 Debian 软件包，例如 ffmpeg、cmake、libsm6 和其他一些。

添加你自己的依赖项

如果你需要其他 Python 包来运行你的应用程序，请将它们添加到仓库根目录下的 requirements.txt 文件中。Spaces 运行时引擎将即时创建一个自定义环境。你还可以添加一个 pre-requirements.txt 文件，描述将在你的主要依赖项之前安装的依赖项。如果你需要更新 pip 本身，这可能很有用。

Debian 依赖项也受支持。在你的仓库根目录中添加一个 packages.txt 文件，并在其中列出你的所有依赖项。每个依赖项应位于单独的一行上，并且每行将被 apt-get install 读取和安装。

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