Bevor Sie beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung vorbereiten, indem Sie die entsprechenden Pakete installieren.
huggingface_hub wurde für Python 3.8+ getestet.
Es wird dringend empfohlen, huggingface_hub in einer virtuellen Umgebung zu installieren. Wenn Sie mit virtuellen Umgebungen in Python nicht vertraut sind, werfen Sie einen Blick auf diesen Leitfaden. Eine virtuelle Umgebung erleichtert die Verwaltung verschiedener Projekte und verhindert Kompatibilitätsprobleme zwischen Abhängigkeiten.
Beginnen Sie damit, eine virtuelle Umgebung in Ihrem Projektverzeichnis zu erstellen:
python -m venv .envAktivieren Sie die virtuelle Umgebung. Unter Linux und macOS:
source .env/bin/activateAktivieren der virtuellen Umgebung unter Windows:
.env/Scripts/activateJetzt können Sie huggingface_hub aus dem PyPi-Register installieren:
pip install --upgrade huggingface_hub
Überprüfen Sie nach Abschluss, ob die Installation korrekt funktioniert.
Einige Abhängigkeiten von huggingface_hub sind optional, da sie nicht notwendig sind, um die Kernfunktionen von huggingface_hub auszuführen. Allerdings könnten einige Funktionen von huggingface_hub nicht verfügbar sein, wenn die optionalen Abhängigkeiten nicht installiert sind.
Sie können optionale Abhängigkeiten über pip installieren:
# Abhängigkeiten für spezifische TensorFlow-Funktionen installieren
# /!\ Achtung: dies entspricht nicht `pip install tensorflow`
pip install 'huggingface_hub[tensorflow]'
# Abhängigkeiten sowohl für torch-spezifische als auch für CLI-spezifische Funktionen installieren.
pip install 'huggingface_hub[cli,torch]'Hier ist die Liste der optionalen Abhängigkeiten in huggingface_hub:
cli: bietet eine komfortablere CLI-Schnittstelle für huggingface_hub.fastai, torch, tensorflow: Abhängigkeiten, um framework-spezifische Funktionen auszuführen.dev: Abhängigkeiten, um zur Bibliothek beizutragen. Enthält testing (um Tests auszuführen), typing (um den Type Checker auszuführen) und quality (um Linters auszuführen).In einigen Fällen kann es sinnvoll sein, huggingface_hub direkt von der Quelle zu installieren. Dies ermöglicht es Ihnen, die aktuellste main-Version anstelle der neuesten stabilen Version zu verwenden. Die main-Version ist nützlich, um immer auf dem neuesten Stand der Entwicklungen zu bleiben, zum Beispiel wenn ein Fehler seit der letzten offiziellen Veröffentlichung behoben wurde, aber noch keine neue Version herausgegeben wurde.
Das bedeutet jedoch, dass die main-Version nicht immer stabil sein könnte. Wir bemühen uns, die Hauptversion funktionsfähig zu halten, und die meisten Probleme werden in der Regel innerhalb von einigen Stunden oder einem Tag gelöst. Wenn Sie auf ein Problem stoßen, eröffnen Sie bitte ein “Issue”, damit wir es noch schneller beheben können!
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub
Bei der Installation von der Quelle können Sie auch einen bestimmten Zweig angeben. Dies ist nützlich, wenn Sie ein neues Feature oder einen neuen Fehlerbehebung testen möchten, der noch nicht zusammengeführt wurde:
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub@my-feature-branch
Überprüfen Sie nach Abschluss, ob die Installation korrekt funktioniert.
Die Installation von der Quelle ermöglicht Ihnen eine editierbare Installation. Dies ist eine fortgeschrittenere Installation, wenn Sie zur Entwicklung von huggingface_hub beitragen und Änderungen im Code testen möchten. Sie müssen eine lokale Kopie von huggingface_hub auf Ihrem Computer klonen.
# Zuerst die Repository lokal klonen
git clone https://github.com/huggingface/huggingface_hub.git
# Dann mit dem -e Flag installieren
cd huggingface_hub
pip install -e .Diese Befehle verknüpfen den Ordner, in den Sie das Repository geklont haben, mit Ihren Python-Bibliothekspfaden. Python wird nun zusätzlich zu den normalen Bibliothekspfaden im geklonten Ordner suchen. Wenn Ihre Python-Pakete normalerweise in ./.venv/lib/python3.11/site-packages/ installiert sind, wird Python auch den geklonten Ordner ./huggingface_hub/ durchsuchen.
Wenn Sie damit vertrauter sind, können Sie huggingface_hub über den conda-forge-Kanal installieren:
conda install -c conda-forge huggingface_hub
Überprüfen Sie nach Abschluss, ob die Installation korrekt funktioniert.
Nach der Installation überprüfen Sie, ob huggingface_hub richtig funktioniert, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
python -c "from huggingface_hub import model_info; print(model_info('gpt2'))"Dieser Befehl ruft Informationen vom Hub über das gpt2-Modell ab. Die Ausgabe sollte so aussehen:
Model Name: gpt2 Tags: ['pytorch', 'tf', 'jax', 'tflite', 'rust', 'safetensors', 'gpt2', 'text-generation', 'en', 'doi:10.57967/hf/0039', 'transformers', 'exbert', 'license:mit', 'has_space'] Task: text-generation
Mit unserem Ziel, gutes ML überall zu demokratisieren, haben wir huggingface_hub als plattformübergreifende Bibliothek entwickelt, insbesondere um sowohl auf Unix-basierten als auch auf Windows-Systemen korrekt zu funktionieren. Es gibt jedoch einige Fälle, in denen huggingface_hub unter Windows gewisse Einschränkungen hat. Hier ist eine ausführliche Liste der bekannten Probleme. Bitte informieren Sie uns, wenn Sie auf ein nicht dokumentiertes Problem stoßen, indem Sie ein Issue auf Github eröffnen.
huggingface_hub verwendet Symlinks, um Dateien, die vom Hub heruntergeladen wurden, effizient zu cachen. Unter Windows müssen Sie den Entwicklermodus aktivieren oder Ihr Skript als Admin ausführen, um Symlinks zu aktivieren. Wenn sie nicht aktiviert sind, funktioniert das Cache-System immer noch, aber nicht optimiert. Bitte lesen Sie den Abschnitt über Cache-Einschränkungen für weitere Details."pfad/zu?/meiner/datei"). Windows ist bei Sonderzeichen restriktiver, wodurch es unmöglich ist, diese Dateien unter Windows herunterzuladen. Hoffentlich ist dies ein seltener Fall. Bitte wenden Sie sich an den Repo-Eigentümer, wenn Sie denken, dass dies ein Fehler ist, oder an uns, um eine Lösung zu finden.Sobald `huggingface_hub“ richtig auf Ihrem Computer installiert ist, möchten Sie vielleicht Umgebungsvariablen konfigurieren oder einen unserer Leitfäden durchgehen, um loszulegen.