介绍

欢迎来到 Hugging Face 课程！本介绍将指导您完成工作环境的设置。如果您刚开始学习本课程，我们建议您先查看第 1 章，然后再回来设置您的环境，以便您可以亲自尝试代码。

我们将在本课程中使用的所有库都以 Python 包的形式提供，所以在这里我们将向您展示如何设置 Python 环境并安装您需要的特定库。

我们将介绍两种设置工作环境的方法：使用 Colab notebook 或 Python 虚拟环境。您可以自由选择最适合您的一种。对于初学者，我们强烈建议您从使用 Colab notebook 开始。

请注意，我们不会介绍 Windows 系统。如果您在 Windows 上运行，我们建议您使用 Colab notebook 进行学习。如果您使用的是 Linux 发行版或 macOS，您可以使用此处描述的任一方法。

本课程的大部分内容都依赖于您拥有一个 Hugging Face 帐户。我们建议您立即创建一个：创建帐户。

使用 Google Colab notebook

使用 Colab notebook 是最简单的设置方式；在浏览器中启动一个 notebook 即可开始编码！

如果您不熟悉 Colab，我们建议您首先阅读介绍。Colab 允许您使用一些加速硬件，如 GPU 或 TPU，并且对于较小的工作负载是免费的。

一旦您熟悉了 Colab 的操作，创建一个新的 notebook 并开始设置

下一步是安装我们将在本课程中使用的库。我们将使用 pip 进行安装，它是 Python 的包管理器。在 notebook 中，您可以通过在系统命令前加上 ! 字符来运行系统命令，因此您可以按如下方式安装 🤗 Transformers 库

!pip install transformers

您可以通过在 Python 运行时导入它来确保包已正确安装

import transformers

这将安装一个非常轻量级的 🤗 Transformers 版本。特别是，没有安装特定的机器学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。由于我们将使用该库的许多不同功能，我们建议安装开发版本，该版本附带几乎任何可以想象到的用例所需的所有依赖项

!pip install transformers[sentencepiece]

这将需要一些时间，但之后您就可以为本课程的其余部分做好准备了！

使用 Python 虚拟环境

如果您更喜欢使用 Python 虚拟环境，第一步是在您的系统上安装 Python。我们建议按照本指南开始。

安装 Python 后，您应该能够在终端中运行 Python 命令。您可以首先运行以下命令以确保已正确安装，然后再继续下一步：python --version。这应该打印出您系统上现在可用的 Python 版本。

当在终端中运行 Python 命令时，例如 python --version，您应该将运行命令的程序视为系统上的“主”Python。我们建议保持此主安装不包含任何包，并使用它为您处理的每个应用程序创建单独的环境 — 这样，每个应用程序都可以有自己的依赖项和包，您无需担心与其他应用程序的潜在兼容性问题。

在 Python 中，这可以通过虚拟环境完成，虚拟环境是自包含的目录树，每个目录树都包含一个 Python 安装，其中包含特定 Python 版本以及应用程序需要的所有包。可以使用许多不同的工具创建这样的虚拟环境，但我们将使用官方 Python 包来实现此目的，它被称为 venv。

首先，创建您希望应用程序所在的目录 — 例如，您可能想在主目录的根目录下创建一个名为 transformers-course 的新目录

mkdir ~/transformers-course
cd ~/transformers-course

从该目录内部，使用 Python venv 模块创建一个虚拟环境

python -m venv .env

您现在应该在原本为空的文件夹中有一个名为 .env 的目录

ls -a

.      ..    .env

您可以使用 activate 和 deactivate 脚本跳入和跳出您的虚拟环境

# Activate the virtual environment
source .env/bin/activate

# Deactivate the virtual environment
deactivate

您可以通过运行 which python 命令来确保环境已激活：如果它指向虚拟环境，那么您已成功激活它！

which python

/home/<user>/transformers-course/.env/bin/python

安装依赖

与上一节关于使用 Google Colab 实例的部分一样，您现在需要安装继续所需的包。同样，您可以使用 pip 包管理器安装 🤗 Transformers 的开发版本

pip install "transformers[sentencepiece]"

您现在已全部设置完毕，可以开始使用了！