## Почему я не должен использовать transformers?

- Данная библиотека не является модульным набором строительных блоков для нейронных сетей. Код в файлах моделей специально не рефакторится дополнительными абстракциями, чтобы исследователи могли быстро итеративно работать с каждой из моделей, не погружаясь в дополнительные абстракции/файлы.
- API обучения не предназначен для работы с любой моделью, а оптимизирован для работы с моделями, предоставляемыми библиотекой. Для работы с общими циклами машинного обучения следует использовать другую библиотеку (возможно, [Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate)).
- Несмотря на то, что мы стремимся представить как можно больше примеров использования, скрипты в нашей папке [примеров](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples) являются именно примерами. Предполагается, что они не будут работать "из коробки" для решения вашей конкретной задачи, и вам придется изменить несколько строк кода, чтобы адаптировать их под свои нужды.

## Установка

### С помощью pip

Данный репозиторий протестирован на Python 3.8+, Flax 0.4.1+, PyTorch 1.10+ и TensorFlow 2.6+.

Устанавливать 🤗 Transformers следует в [виртуальной среде](https://docs.python.org/3/library/venv.html). Если вы не знакомы с виртуальными средами Python, ознакомьтесь с [руководством пользователя](https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/).

Сначала создайте виртуальную среду с той версией Python, которую вы собираетесь использовать, и активируйте ее.

Затем необходимо установить хотя бы один бекенд из Flax, PyTorch или TensorFlow.
Пожалуйста, обратитесь к страницам [TensorFlow установочная страница](https://www.tensorflow.org/install/), [PyTorch установочная страница](https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally) и/или [Flax](https://github.com/google/flax#quick-install) и [Jax](https://github.com/google/jax#installation), где описаны команды установки для вашей платформы.
The context provides specific information about the versions of Python and libraries that are tested for the 🤗 Transformers repository. It mentions that the repository is tested on Python 3.8+, Flax 0.4.1+, PyTorch 1.10+, and TensorFlow 2.6+. This directly answers the question about which versions are tested, making the answer clear and unambiguous.


This question is quite useful for machine learning developers working with the Hugging Face Transformers library. Knowing the compatible versions of Python and other libraries is crucial for setting up a development environment that ensures compatibility and stability. It helps developers avoid potential issues related to version mismatches and ensures that they are using a tested and supported configuration. This information is particularly important for those who are integrating the library into larger projects or deploying models in production environments.


The question asks about specific versions of Python and libraries tested for the 🤗 Transformers repository. While it mentions a specific repository, it does not rely on additional context or documents to be understood. The question is clear and can be answered by someone with access to the relevant documentation or repository information.

