После установки одного из этих бэкендов 🤗 Transformers может быть установлен с помощью pip следующим образом:

```bash
pip install transformers
```

Если вы хотите поиграть с примерами или вам нужен самый современный код и вы не можете ждать нового релиза, вы должны [установить библиотеку из исходного кода](https://huggingface.co/docs/transformers/installation#installing-from-source).

### С помощью conda

Начиная с версии Transformers v4.0.0, у нас появилсась поддержка conda: `huggingface`.

Установить Transformers с помощью conda можно следующим образом:

```bash
conda install -c huggingface transformers
```

О том, как установить Flax, PyTorch или TensorFlow с помощью conda, читайте на страницах, посвященных их установке.

> **_ЗАМЕТКА:_** В операционной системе Windows вам может быть предложено активировать режим разработчика, чтобы воспользоваться преимуществами кэширования. Если для вас это невозможно, сообщите нам об этом [здесь](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/issues/1062).

## Модельные архитектуры

**[Все контрольные точки моделей](https://huggingface.co/models)**, предоставляемые 🤗 Transformers, беспрепятственно интегрируются с huggingface.co [model hub](https://huggingface.co/models), куда они загружаются непосредственно [пользователями](https://huggingface.co/users) и [организациями](https://huggingface.co/organizations).

Текущее количество контрольных точек: ![](https://img.shields.io/endpoint?url=https://huggingface.co/api/shields/models&color=brightgreen)

🤗 В настоящее время Transformers предоставляет следующие архитектуры (подробное описание каждой из них см. [здесь](https://huggingface.co/docs/transformers/model_summary)):
The context provides a clear and direct answer to the question of how to install the Transformers library using pip. It includes the exact command needed: `pip install transformers`. This information is unambiguous and directly addresses the question.


This question is quite useful for machine learning developers, especially those who are new to the Hugging Face ecosystem. Installing the Transformers library is a fundamental step for anyone looking to build NLP applications using Hugging Face tools. Understanding how to install the library is essential for getting started with the development process. Therefore, this question addresses a basic yet crucial aspect of setting up the development environment.


The question "How can you install the Transformers library using pip?" is clear and context-independent. It specifies the task (installing the Transformers library) and the method (using pip), making it understandable without needing additional context. Anyone familiar with software installation and package management would understand the question.

