स्थापना
आरंभ करने से पहले, आपको उपयुक्त पैकेज स्थापित करके अपना परिवेश सेटअप करना होगा।
huggingface_hub का परीक्षण Python 3.8+ पर किया गया है।
पिप के साथ स्थापित करें
वर्चुअल वातावरण में huggingface_hub इंस्टॉल करने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है।
यदि आप Python वर्चुअल वातावरण से अपरिचित हैं, तो इस गाइड पर एक नज़र डालें।
एक वर्चुअल वातावरण विभिन्न परियोजनाओं को प्रबंधित करना आसान बनाता है, और निर्भरताओं के बीच संगतता समस्याओं से बचाता है।
अपनी प्रोजेक्ट निर्देशिका में एक वर्चुअल वातावरण बनाकर प्रारंभ करें:
python -m venv .envवर्चुअल वातावरण सक्रिय करें. Linux और macOS पर:
source .env/bin/activateवर्चुअल वातावरण सक्रिय करें Windows पर:
.env/Scripts/activateअब आप huggingface_hub PyPi रजिस्ट्री से, इंस्टॉल करने के लिए तैयार हैं:
pip install --upgrade huggingface_hub
एक बार हो जाने के बाद चेक इंस्टालेशन, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह ठीक से काम कर रहा है।
वैकल्पिक निर्भरताएँ स्थापित करें
huggingface_hub की कुछ निर्भरताएं वैकल्पिक हैं क्योंकि उन्हें huggingface_hub की मुख्य विशेषताओं को चलाने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, यदि वैकल्पिक निर्भरताएँ स्थापित नहीं हैं तो huggingface_hub की कुछ सुविधाएँ उपलब्ध नहीं हो सकती हैं।
आप pip के माध्यम से वैकल्पिक निर्भरताएँ स्थापित कर सकते हैं:
# Install dependencies for tensorflow-specific features
# /!\ Warning: this is not equivalent to `pip install tensorflow`
pip install 'huggingface_hub[tensorflow]'
# Install dependencies for both torch-specific and CLI-specific features.
pip install 'huggingface_hub[cli,torch]'यहां huggingface_hub में वैकल्पिक निर्भरताओं की सूची दी गई है:
cli:huggingface_hubके लिए अधिक सुविधाजनक CLI इंटरफ़ेस प्रदान करें।fastai,torch,tensorflow: फ्रेमवर्क-विशिष्ट सुविधाओं को चलाने के लिए निर्भरताएँ।dev: lib में योगदान करने के लिए निर्भरताएँ। इसमें ‘परीक्षण’ (परीक्षण चलाने के लिए), ‘टाइपिंग’ (टाइप चेकर चलाने के लिए) और ‘गुणवत्ता’ (लिंटर चलाने के लिए) शामिल हैं।
स्रोत से इंस्टॉल करें
कुछ मामलों में, huggingface_hub को सीधे स्रोत से स्थापित करना दिलचस्प होता है।
यह आपको नवीनतम स्थिर संस्करण के बजाय अत्याधुनिक main संस्करण का उपयोग करने की अनुमति देता है।
main संस्करण नवीनतम विकास के साथ अद्यतित रहने के लिए उपयोगी है, उदाहरण के लिए यदि अंतिम आधिकारिक रिलीज के बाद से एक बग को ठीक किया गया है लेकिन अभी तक एक नई रिलीज शुरू नहीं की गई है।
हालांकि, इसका मतलब है कि main संस्करण हमेशा स्थिर नहीं हो सकता है।
हम main संस्करण को चालू रखने का प्रयास करते हैं, और अधिकांश समस्याएं आमतौर पर कुछ घंटों या एक दिन के भीतर हल हो जाती हैं।
यदि आप किसी समस्या का सामना करते हैं, तो कृपया एक समस्या खोलें ताकि हम इसे और भी जल्दी ठीक कर सकें!
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub
स्रोत से इंस्टॉल करते समय, आप एक विशिष्ट शाखा भी निर्दिष्ट कर सकते हैं। यह तब उपयोगी होता है जब आप किसी नई सुविधा या नए बग-फिक्स का परीक्षण करना चाहते हैं जिसे अभी तक मर्ज नहीं किया गया है:
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub@my-feature-branch
एक बार हो जाने के बाद चेक इंस्टालेशन, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह ठीक से काम कर रहा है।
संपादन योग्य इंस्टॉल
स्रोत से इंस्टॉल करने से आपको एक संपादन योग्य इंस्टॉल कर सकते हैं।
यदि आप huggingface_hub में योगदान करने की योजना बना रहे हैं और कोड में परिवर्तनों का परीक्षण करने की आवश्यकता है,
तो यह एक अधिक उन्नत इंस्टॉलेशन है।
आपको अपनी मशीन पर huggingface_hub की एक स्थानीय प्रति क्लोन करने की आवश्यकता है।
# First, clone repo locally
git clone https://github.com/huggingface/huggingface_hub.git
# Then, install with -e flag
cd huggingface_hub
pip install -e .ये कमांड उस फ़ोल्डर को लिंक करेंगे जिसमें आपने रिपॉजिटरी को क्लोन किया था और आपके Python लाइब्रेरी पथ।
Python अब सामान्य लाइब्रेरी पथ के अलावा आपके द्वारा क्लोन किए गए फ़ोल्डर के अंदर भी देखेगा।
उदाहरण के लिए, यदि आपके Python पैकेज आमतौर पर ./.venv/lib/python3.11/site-packages/ में स्थापित होते हैं,
तो Python उस फ़ोल्डर को भी खोजेगा जिसे आपने ./huggingface_hub/ क्लोन किया था।
कोंडा के साथ स्थापित करें
यदि आप इससे अधिक परिचित हैं, तो आप conda-forge चैनल का उपयोग करके huggingface_hub इंस्टॉल कर सकते हैं:
conda install -c conda-forge huggingface_hub
एक बार हो जाने के बाद चेक इंस्टालेशन, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह ठीक से काम कर रहा है।
स्थापना की जाँच करें
एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, निम्नलिखित कमांड चलाकर जांचें कि huggingface_hub ठीक से काम करता है:
python -c "from huggingface_hub import model_info; print(model_info('gpt2'))"यह कमांड हब से gpt2 मॉडल के बारे में जानकारी प्राप्त करेगा। आउटपुट इस तरह दिखना चाहिए:
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
विंडोज़ सीमाएँ
हर जगह अच्छे एमएल को लोकतांत्रिक बनाने के हमारे लक्ष्य के साथ, हमने huggingface_hub को एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म लाइब्रेरी बनाने के लिए बनाया है
और विशेष रूप से यूनिक्स-आधारित और विंडोज सिस्टम दोनों पर सही ढंग से काम करने के लिए।
हालाँकि, ऐसे कुछ मामले हैं जहाँ विंडोज़ पर चलने पर huggingface_hub की कुछ सीमाएँ हैं।
यहां ज्ञात मुद्दों की एक विस्तृत सूची दी गई है। यदि आप Github पर एक समस्या खोलकर किसी अनिर्दिष्ट समस्या का सामना करते हैं तो कृपया हमें बताएं।
huggingface_hubकाcacheसिस्टम हब से डाउनलोड की गई फ़ाइलों को कुशलतापूर्वकcacheकरने के लिए सिमलिंक पर निर्भर करता है। विंडोज़ पर, आपको सिमलिंक को सक्षम करने के लिए डेवलपर मोड को सक्रिय करना होगा या अपने स्क्रिप्ट को व्यवस्थापक के रूप में चलाना होगा। यदि वे सक्रिय नहीं हैं, तो cache-सिस्टम अभी भी काम करता है लेकिन गैर-अनुकूलित तरीके से। अधिक जानकारी के लिए कृपया cache सीमाएँ अनुभाग पढ़ें।- हब पर फ़ाइलपथ में विशेष वर्ण हो सकते हैं (उदा.
"path/to?/my/file")। विंडोज़ विशेष वर्णों पर अधिक प्रतिबंधात्मक है जिससे उन फ़ाइलों को विंडोज़ पर डाउनलोड करना असंभव हो जाता है। उम्मीद है कि यह एक दुर्लभ मामला है। अगर आपको लगता है कि यह एक गलती है तो कृपया रेपो मालिक से संपर्क करें या समाधान निकालने के लिए हमसे संपर्क करें।
अगले कदम
एक बार जब huggingface_hub आपकी मशीन पर ठीक से स्थापित हो जाता है,
तो आप आरंभ करने के लिए पर्यावरण चर कॉन्फ़िगर करें या हमारे गाइडों में से एक की जांच करें।