簡介

歡迎來到 Hugging Face 課程！本簡介將指導您完成工作環境的設定。如果您剛開始學習本課程，我們建議您先閱讀第 1 章，然後再回來設定您的環境，以便您可以親自嘗試程式碼。

我們在本課程中將要使用的所有庫都可以作為 Python 包使用，因此在這裡我們將向您展示如何設定 Python 環境並安裝您需要的特定庫。

我們將介紹兩種設定工作環境的方法，使用 Colab notebook 或 Python 虛擬環境。請隨意選擇最適合您的方式。對於初學者，我們強烈建議您從使用 Colab notebook 開始。

請注意，我們將不涉及 Windows 系統。如果您在 Windows 上執行，我們建議您使用 Colab notebook 繼續學習。如果您使用的是 Linux 發行版或 macOS，您可以使用此處描述的任何一種方法。

本課程的大部分內容都依賴於您擁有一個 Hugging Face 帳戶。我們建議您現在建立一個：建立一個帳戶。

使用 Google Colab notebook

使用 Colab notebook 是最簡單的設定；在瀏覽器中啟動一個 notebook，然後直接開始編碼！

如果您不熟悉 Colab，我們建議您先閱讀介紹。Colab 允許您使用一些加速硬體，如 GPU 或 TPU，並且對於較小的工作負載是免費的。

一旦您習慣了在 Colab 中操作，就可以建立一個新的 notebook 並開始設定了

下一步是安裝我們將在本課程中使用的庫。我們將使用 pip 進行安裝，它是 Python 的包管理器。在 notebook 中，您可以透過在系統命令前加上 ! 字元來執行它們，因此您可以按如下方式安裝 🤗 Transformers 庫

!pip install transformers

您可以透過在 Python 執行時匯入它來確保該包已正確安裝

import transformers

這將安裝一個非常輕量級的 🤗 Transformers 版本。特別是，沒有安裝特定的機器學習框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。由於我們將使用該庫的許多不同功能，我們建議安裝開發版本，它附帶了幾乎任何可以想象的用例所需的所有依賴項

!pip install transformers[sentencepiece]

這會花費一些時間，但之後您就可以為課程的其餘部分做好準備了！

使用 Python 虛擬環境

如果您更喜歡使用 Python 虛擬環境，第一步是在您的系統上安裝 Python。我們建議您按照本指南開始。

一旦您安裝了 Python，您應該能夠在終端中執行 Python 命令。您可以先執行以下命令以確保它已正確安裝，然後再繼續下一步：python --version。這應該會打印出您系統上現在可用的 Python 版本。

在終端中執行 Python 命令時，例如 python --version，您應該將執行命令的程式視為系統上的“主” Python。我們建議保持此主安裝沒有任何包，並使用它為您工作的每個應用程式建立獨立的環境——這樣，每個應用程式都可以有自己的依賴項和包，您就不需要擔心與其他應用程式的潛在相容性問題。

在 Python 中，這是透過虛擬環境完成的，它們是獨立的目錄樹，每個目錄樹都包含一個具有特定 Python 版本的 Python 安裝以及應用程式需要的所有包。建立這樣的虛擬環境可以使用多種不同的工具，但我們將使用官方的 Python 包，它叫做 venv。

首先，建立您希望應用程式所在的目錄——例如，您可能想在主目錄的根目錄下建立一個名為 transformers-course 的新目錄

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

在此目錄中，使用 Python venv 模組建立一個虛擬環境

python -m venv .env

您現在應該在原本為空的資料夾中有一個名為 .env 的目錄

ls -a

.      ..    .env

您可以使用 activate 和 deactivate 指令碼進入和退出虛擬環境

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

# Deactivate the virtual environment
deactivate

您可以透過執行 which python 命令來確保環境已啟用：如果它指向虛擬環境，那麼您已經成功激活了它！

which python

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

安裝依賴項

與上一節使用 Google Colab 例項一樣，您現在需要安裝繼續所需的包。同樣，您可以使用 pip 包管理器安裝 🤗 Transformers 的開發版本

pip install "transformers[sentencepiece]"

現在您已經全部設定好了，準備開始吧！