简介

欢迎来到 Hugging Face 课程！本简介将指导您完成设置工作环境的过程。如果您是课程新手，建议您先查看第 1 章，然后再回来设置您的环境，以便您亲自尝试代码。

在本课程中，我们将使用的所有库都可作为 Python 包使用，因此我们将向您展示如何设置 Python 环境并安装所需的特定库。

我们将介绍两种设置工作环境的方法，使用 Colab 笔记本或 Python 虚拟环境。您可以随意选择最适合您的方法。对于初学者，我们强烈建议您从使用 Colab 笔记本开始。

请注意，我们不会介绍 Windows 系统。如果您使用的是 Windows，建议您使用 Colab 笔记本进行学习。如果您使用的是 Linux 发行版或 macOS，则可以使用此处介绍的两种方法中的任何一种。

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

使用 Google Colab 笔记本

使用 Colab 笔记本是最简单的设置方式；在您的浏览器中启动一个笔记本，直接开始编码！

如果您不熟悉 Colab，建议您先按照介绍进行操作。Colab 允许您使用一些加速硬件，例如 GPU 或 TPU，并且对于较小的工作负载而言是免费的。

熟悉 Colab 的操作后，创建一个新的笔记本，并开始设置。

下一步是安装在本课程中将使用的库。我们将使用 pip 进行安装，它是 Python 的包管理器。在笔记本中，您可以通过在系统命令之前添加 ! 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 运行时中导入它来确保该包已正确安装。

import transformers

这将安装一个非常轻量级的 🤗 Transformers 版本。特别是，没有安装任何特定的机器学习框架（例如 PyTorch 或 TensorFlow）。由于我们将使用该库的许多不同功能，因此建议安装开发版本，该版本包含几乎所有 imaginable 用例所需的所有依赖项。

!pip install transformers[sentencepiece]

这将花费一些时间，但之后您就可以开始使用本课程的其他内容！

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。建议您按照本指南开始操作。

安装好 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来确保它已正确安装，然后继续执行后续步骤：python --version。这将打印出您系统上当前可用的 Python 版本。

在终端中运行 Python 命令时，例如 python --version，您应该将运行您的命令的程序视为系统上的“主” Python。建议将此主安装保持为空，并使用它为每个应用程序创建独立的环境——这样，每个应用程序都可以拥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，这是通过 虚拟环境 完成的，虚拟环境是独立的目录树，每个目录树都包含一个特定 Python 版本的 Python 安装，以及应用程序所需的所有包。您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，该包称为 venv。

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

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

在此目录内，使用 Python venv 模块创建一个虚拟环境。

python -m venv .env

您现在应该在空的文件夹中看到一个名为 .env 的目录。

ls -a

.      ..    .env

您可以使用 activate 和 deactivate 脚本进入和退出虚拟环境。

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

# Deactivate the virtual environment
source .env/bin/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，则说明您已成功激活它！

which python

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

与上一节中关于使用 Google Colab 实例的介绍类似，您现在需要安装继续学习所需的包。同样，您可以使用 pip 包管理器安装 🤗 Transformers 的开发版本。

pip install "transformers[sentencepiece]"