transformers/main/ar/_app/immutable/nodes/8.d5a12405.js

import{s as Zn,o as jn,n as ct}from"../chunks/scheduler.c38028ba.js";import{S as Hn,i as Un,g as i,s,r as m,A as Ln,h as p,f as l,c as a,j as x,u as o,x as f,k as Jn,y as h,a as n,v as $,d as c,t as d,w as u}from"../chunks/index.6df1961f.js";import{T as $t}from"../chunks/Tip.4d66f917.js";import{C as M}from"../chunks/CodeBlock.85c468cd.js";import{H as R,E as Wn}from"../chunks/EditOnGithub.fa45e999.js";function Gn(_){let r,b="لمستخدمي M1 / ARM",g,w,Z="ستحتاج إلى تثبيت ما يلي قبل تثبيت TensorFLow 2.0",j,y,E;return y=new M({props:{code:"YnJldyUyMGluc3RhbGwlMjBjbWFrZSUwQWJyZXclMjBpbnN0YWxsJTIwcGtnLWNvbmZpZw==",highlighted:`brew install cmake
brew install pkg-config`,wrap:!1}}),{c(){r=i("p"),r.textContent=b,g=s(),w=i("p"),w.textContent=Z,j=s(),m(y.$$.fragment)},l(T){r=p(T,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(r)!=="svelte-1x2esc7"&&(r.textContent=b),g=a(T),w=p(T,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(w)!=="svelte-104invk"&&(w.textContent=Z),j=a(T),o(y.$$.fragment,T)},m(T,v){n(T,r,v),n(T,g,v),n(T,w,v),n(T,j,v),$(y,T,v),E=!0},p:ct,i(T){E||(c(y.$$.fragment,T),E=!0)},o(T){d(y.$$.fragment,T),E=!1},d(T){T&&(l(r),l(g),l(w),l(j)),u(y,T)}}}function kn(_){let r,b="يجب عليك الاحتفاظ بمجلد <code>transformers</code> إذا كنت تريد الاستمرار في استخدام المكتبة.";return{c(){r=i("p"),r.innerHTML=b},l(g){r=p(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(r)!=="svelte-brhq0e"&&(r.innerHTML=b)},m(g,w){n(g,r,w)},p:ct,d(g){g&&l(r)}}}function In(_){let r,b="سيستخدم 🤗 Transformers متغيرات البيئة <code>PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE</code> أو <code>PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE</code> إذا كنت قادمًا من إصدار سابق من هذه المكتبة وقمت بتعيين متغيرات البيئة هذه، ما لم تحدد متغير البيئة <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.";return{c(){r=i("p"),r.innerHTML=b},l(g){r=p(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(r)!=="svelte-k7naox"&&(r.innerHTML=b)},m(g,w){n(g,r,w)},p:ct,d(g){g&&l(r)}}}function Rn(_){let r,b='أضف <a href="https://huggingface.co/docs/datasets/" rel="nofollow">🤗 Datasets</a> إلى سير عمل التدريب غير المتصل باستخدام متغير البيئة <code>HF_DATASETS_OFFLINE=1</code>.';return{c(){r=i("p"),r.innerHTML=b},l(g){r=p(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(r)!=="svelte-1lky830"&&(r.innerHTML=b)},m(g,w){n(g,r,w)},p:ct,d(g){g&&l(r)}}}function En(_){let r,b='راجع قسم <a href="https://huggingface.co/docs/hub/how-to-downstream" rel="nofollow">كيفية تنزيل الملفات من Hub</a> لمزيد من التفاصيل حول تنزيل الملفات المخزنة على Hub.';return{c(){r=i("p"),r.innerHTML=b},l(g){r=p(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(r)!=="svelte-q0zal8"&&(r.innerHTML=b)},m(g,w){n(g,r,w)},p:ct,d(g){g&&l(r)}}}function Fn(_){let r,b,g,w,Z,j,y,E="قم بتثبيت مكتبة 🤗 Transformers المناسبة لمكتبة التعلم العميق التي تستخدمها، وقم بإعداد ذاكرة التخزين المؤقت الخاصة بك، وقم بإعداد 🤗 Transformers للعمل دون اتصال بالإنترنت (اختياري).",T,v,Nl="تم اختبار 🤗 Transformers على Python 3.6  والإصدارات الأحدث، وPyTorch 1.1.0 والإصدارات الأحدث، وTensorFlow 2.0 والإصدارات الأحدث، وFlax. اتبع تعليمات التثبيت أدناه لمكتبة التعلم العميق التي تستخدمها:",dt,F,Vl='<li>تعليمات تثبيت <a href="https://pytorch.org/get-started/locally/" rel="nofollow">PyTorch</a>.</li> <li>تعليمات تثبيت <a href="https://www.tensorflow.org/install/pip" rel="nofollow">TensorFlow 2.0</a>.</li> <li>تعليمات تثبيت <a href="https://flax.readthedocs.io/en/latest/" rel="nofollow">Flax</a>.</li>',ut,P,gt,N,zl='يجب عليك تثبيت 🤗 Transformers داخل <a href="https://docs.python.org/3/library/venv.html" rel="nofollow">بيئة افتراضية</a>. إذا لم تكن غير ملم ببيئات Python الافتراضية، فراجع هذا <a href="https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/" rel="nofollow">الدليل</a>. البيئة الافتراضية تسهل إدارة المشاريع المختلف، وتجنب مشكلات التوافق بين المكتبات المطلوبة (اعتماديات المشروع).',ht,V,Bl="ابدأ بإنشاء بيئة افتراضية في دليل مشروعك:",Mt,z,Tt,B,Xl="قم بتفعيل البيئة الافتراضية. على Linux وMacOs:",wt,X,bt,Y,Yl="قم بتفعيل البيئة الافتراضية على Windows:",yt,S,vt,A,Sl="الآن أنت مستعد لتثبيت 🤗 Transformers باستخدام الأمر التالي:",_t,q,Ct,Q,Al="للحصول على الدعم الخاص بـ CPU فقط، يمكنك تثبيت 🤗 Transformers ومكتبة التعلم العميق في خطوة واحدة. على سبيل المثال، قم بتثبيت 🤗 Transformers وPyTorch باستخدام:",xt,O,Jt,D,ql="🤗 Transformers وTensorFlow 2.0:",Zt,K,jt,L,Ht,ee,Ql="🤗 Transformers وFlax:",Ut,te,Lt,le,Ol="أخيرًا، تحقق مما إذا كان 🤗 Transformers قد تم تثبيته بشكل صحيح عن طريق تشغيل الأمر التالي. سيقوم بتنزيل نموذج مدرب مسبقًا:",Wt,ne,Gt,se,Dl="ثم قم بطباعة التسمية والنتيجة:",kt,ae,It,ie,Rt,pe,Kl="قم بتثبيت 🤗 Transformers من المصدر باستخدام الأمر التالي:",Et,re,Ft,fe,en='يقوم هذا الأمر بتثبيت  أحدث إصدار تجريبي <code>main</code>  بدلاً من الإصدار المستقر <code>stable</code>. يعد إصدار <code>main</code> مفيدًا للمواكبة مع أحدث التطورات. على سبيل المثال، إذا تم إصلاح خطأ منذ الإصدار الرسمي الأخير ولكن لم يتم طرح إصدار جديد بعد. ومع ذلك، فإن هذا يعني أن إصدار التجريبي <code>main</code> قد لا يكون مستقرًا دائمًا. نسعى جاهدين للحفاظ على تشغيل إصدار <code>main</code>، ويتم حل معظم المشكلات عادةً في غضون بضع ساعات أو يوم. إذا واجهتك مشكلة، يرجى فتح <a href="https://github.com/huggingface/transformers/issues" rel="nofollow">تقرير عن خلل</a> حتى نتمكن من إصلاحها في أقرب وقت ممكن!',Pt,me,tn="تحقق مما إذا كان 🤗 Transformers قد تم تثبيته بشكل صحيح عن طريق تشغيل الأمر التالي:",Nt,oe,Vt,$e,ln="تحقق مما إذا كان 🤗 Transformers قد تم تثبيته بشكل صحيح عن طريق تشغيل الأمر التالي:",zt,ce,Bt,de,Xt,ue,nn="ستحتاج إلى تثبيت قابل للتعديل إذا كنت ترغب في:",Yt,ge,sn="<li>استخدام إصدار <code>main</code> من كود المصدر.</li> <li>المساهمة في 🤗 Transformers وتحتاج إلى اختبار التغييرات في الكود.</li>",St,he,an="قم باستنساخ المستودع وقم بتثبيت 🤗 Transformers باستخدام الأوامر التالية:",At,Me,qt,Te,pn="ستقوم هذه الأوامر بربط المجلد الذي قمت باستنساخ المستودع فيه بمسارات مكتبة Python. بمعنى آخر، سيبحث Python داخل المجلد الذي قمت باستنساخه بالإضافة إلى المسارات المعتادة للمكتبات. على سبيل المثال، إذا تم تثبيت حزم Python الخاصة بك عادةً في <code>~/anaconda3/envs/main/lib/python3.7/site-packages/</code>, فسيقوم Python أيضًا بالبحث في المجلد الذي قمت باستنساخه: <code>~/transformers/</code>.",Qt,W,Ot,we,rn="الآن يمكنك تحديث المستنسخ الخاص بك بسهولة إلى أحدث إصدار من 🤗 Transformers باستخدام الأمر التالي:",Dt,be,Kt,ye,fn="ستجد بيئة Python الإصدار <code>main</code> من 🤗 Transformers في المرة التالية التي تقوم فيها بتشغيله.",el,ve,tl,_e,mn="قم بالتثبيت من قناة conda <code>conda-forge</code>:",ll,Ce,nl,xe,sl,Je,on="تُحمّل النماذج المُسبقة التدريب وتُخزّن مؤقتًا في: <code>~/.cache/huggingface/hub</code>. هذا هو المجلد الافتراضي الذي يُحدده متغير البيئة <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>. على Windows، يكون دليل ذاكرة التخزين المؤقت الافتراضي هو <code>C:\\Users\\username\\.cache\\huggingface\\hub</code>. يمكنك تغيير متغيرات البيئة shell الموضحة أدناه - حسب الأولوية - لتحديد دليل ذاكرة تخزين مؤقت مختلف:",al,Ze,$n="<li>متغير البيئة (افتراضي): <code>HUGGINGFACE_HUB_CACHE</code> أو <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.</li> <li>متغير البيئة: <code>HF_HOME</code>.</li> <li>متغير البيئة: <code>XDG_CACHE_HOME</code> + <code>/huggingface</code>.</li>",il,G,pl,je,rl,He,cn="قم بتشغيل 🤗 Transformers في بيئة محمية بجدار حماية أو غير متصلة باستخدام الملفات المخزنة مؤقتًا محليًا عن طريق تعيين متغير البيئة <code>HF_HUB_OFFLINE=1</code>.",fl,k,ml,Ue,ol,Le,dn="يجب أن يعمل هذا البرنامج النصي دون توقف أو انتظار انتهاء المهلة الزمنية لأنه لن يحاول تنزيل النموذج من Hub.",$l,We,un="يمكنك أيضًا تجاوز تحميل نموذج من Hub من كل استدعاء <code>from_pretrained()</code> باستخدام معلمة <code>local_files_only</code>. عندما يتم تعيينها على <code>True</code>، يتم تحميل الملفات المحلية فقط:",cl,Ge,dl,ke,ul,Ie,gn="خيار آخر لاستخدام 🤗 Transformers دون اتصال هو تنزيل الملفات مسبقًا، ثم الإشارة إلى مسارها المحلي عند الحاجة إلى استخدامها دون اتصال. هناك ثلاث طرق للقيام بذلك:",gl,C,lt,hn='<p>قم بتنزيل ملف عبر واجهة المستخدم على <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> بالنقر فوق أيقونة ↓.</p> <p><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/download-icon.png" alt="download-icon"/></p>',Zl,nt,Mn="<p>استخدم سير عمل <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> و <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:</p> <ol><li>قم بتنزيل ملفاتك مسبقًا باستخدام <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code>:</li></ol>",jl,Re,st,Tn="استخدم سير عمل <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> و <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",Hl,H,Ee,at,wn="قم بتنزيل ملفاتك مسبقًا باستخدام <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code>:",Ul,Fe,Ll,Pe,it,bn="احفظ ملفاتك إلى دليل محدد باستخدام <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",Wl,Ne,Gl,Ve,pt,yn="الآن عندما تكون غير متصل بالإنترنت، أعد تحميل ملفاتك باستخدام <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> من الدليل المحدد:",kl,ze,Il,Be,rt,vn='قم بتنزيل الملفات برمجيًا باستخدام مكتبة <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a>:',Rl,Xe,Ye,ft,_n="قم بتثبيت مكتبة <code>huggingface_hub</code> في بيئتك الافتراضية:",El,Se,Fl,Ae,mt,Cn='استخدم وظيفة <a href="https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library#download-files-from-the-hub" rel="nofollow"><code>hf_hub_download</code></a> لتنزيل ملف إلى مسار محدد. على سبيل المثال، يقوم الأمر التالي بتنزيل ملف <code>config.json</code> من نموذج <a href="https://huggingface.co/bigscience/T0_3B" rel="nofollow">T0</a> إلى المسار المطلوب:',Pl,qe,hl,Qe,xn="بمجرد تنزيل ملفك وتخزينه مؤقتًا محليًا، حدد مساره المحلي الخاص به لتحميله واستخدامه:",Ml,Oe,Tl,I,wl,De,bl,ot,yl;return Z=new R({props:{title:"التثبيت (Installation)",local:"التثبيت-installation",headingTag:"h1"}}),P=new R({props:{title:"التثبيت باستخدام pip",local:"التثبيت-باستخدام-pip",headingTag:"h2"}}),z=new M({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjB2ZW52JTIwLmVudg==",highlighted:'python -m venv .<span class="hljs-built_in">env</span>',wrap:!1}}),X=new M({props:{code:"c291cmNlJTIwLmVudiUyRmJpbiUyRmFjdGl2YXRl",highlighted:'<span class="hljs-built_in">source</span> .<span class="hljs-built_in">env</span>/bin/activate',wrap:!1}}),S=new M({props:{code:"LmVudiUyRlNjcmlwdHMlMkZhY3RpdmF0ZQ==",highlighted:'.<span class="hljs-built_in">env</span>/Scripts/activate',wrap:!1}}),q=new M({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycw==",highlighted:"pip install transformers",wrap:!1}}),O=new M({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMCd0cmFuc2Zvcm1lcnMlNUJ0b3JjaCU1RCc=",highlighted:'pip install <span class="hljs-string">&#x27;transformers[torch]&#x27;</span>',wrap:!1}}),K=new M({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMCd0cmFuc2Zvcm1lcnMlNUJ0Zi1jcHUlNUQn",highlighted:'pip install <span class="hljs-string">&#x27;transformers[tf-cpu]&#x27;</span>',wrap:!1}}),L=new $t({props:{warning:!0,$$slots:{default:[Gn]},$$scope:{ctx:_}}}),te=new M({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMCd0cmFuc2Zvcm1lcnMlNUJmbGF4JTVEJw==",highlighted:'pip install <span class="hljs-string">&#x27;transformers[flax]&#x27;</span>',wrap:!1}}),ne=new M({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLWMlMjAlMjJmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlM0IlMjBwcmludChwaXBlbGluZSgnc2VudGltZW50LWFuYWx5c2lzJykoJ3dlJTIwbG92ZSUyMHlvdScpKSUyMg==",highlighted:'python -c <span class="hljs-string">&quot;from transformers import pipeline; print(pipeline(&#x27;sentiment-analysis&#x27;)(&#x27;we love you&#x27;))&quot;</span>',wrap:!1}}),ae=new M({props:{code:"JTVCJTdCJ2xhYmVsJyUzQSUyMCdQT1NJVElWRSclMkMlMjAnc2NvcmUnJTNBJTIwMC45OTk4NzA0NzkxMDY5MDMxJTdEJTVE",highlighted:'[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;POSITIVE&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: 0.9998704791069031}]',wrap:!1}}),ie=new R({props:{title:"التثبيت من المصدر",local:"التثبيت-من-المصدر",headingTag:"h2"}}),re=new M({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGdpdCUyQmh0dHBzJTNBJTJGJTJGZ2l0aHViLmNvbSUyRmh1Z2dpbmdmYWNlJTJGdHJhbnNmb3JtZXJz",highlighted:"pip install git+https://github.com/huggingface/transformers",wrap:!1}}),oe=new M({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLWMlMjAlMjJmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlM0IlMjBwcmludChwaXBlbGluZSgnc2VudGltZW50LWFuYWx5c2lzJykoJ0klMjBsb3ZlJTIweW91JykpJTIy",highlighted:'python -c <span class="hljs-string">&quot;from transformers import pipeline; print(pipeline(&#x27;sentiment-analysis&#x27;)(&#x27;I love you&#x27;))&quot;</span>',wrap:!1}}),ce=new M({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLWMlMjAlMjJmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlM0IlMjBwcmludChwaXBlbGluZSgnc2VudGltZW50LWFuYWx5c2lzJykoJ0klMjBsb3ZlJTIweW91JykpJTIy",highlighted:'python -c <span class="hljs-string">&quot;from transformers import pipeline; print(pipeline(&#x27;sentiment-analysis&#x27;)(&#x27;I love you&#x27;))&quot;</span>',wrap:!1}}),de=new R({props:{title:"التثبيت القابل للتعديل",local:"التثبيت-القابل-للتعديل",headingTag:"h2"}}),Me=new M({props:{code:"Z2l0JTIwY2xvbmUlMjBodHRwcyUzQSUyRiUyRmdpdGh1Yi5jb20lMkZodWdnaW5nZmFjZSUyRnRyYW5zZm9ybWVycy5naXQlMEFjZCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUwQXBpcCUyMGluc3RhbGwlMjAtZSUyMC4=",highlighted:`git <span class="hljs-built_in">clone</span> https://github.com/huggingface/transformers.git
<span class="hljs-built_in">cd</span> transformers
pip install -e .`,wrap:!1}}),W=new $t({props:{warning:!0,$$slots:{default:[kn]},$$scope:{ctx:_}}}),be=new M({props:{code:"Y2QlMjB+JTJGdHJhbnNmb3JtZXJzJTJGJTBBZ2l0JTIwcHVsbA==",highlighted:`<span class="hljs-built_in">cd</span> ~/transformers/
git pull`,wrap:!1}}),ve=new R({props:{title:"التثبيت باستخدام conda",local:"التثبيت-باستخدام-conda",headingTag:"h2"}}),Ce=new M({props:{code:"Y29uZGElMjBpbnN0YWxsJTIwY29uZGEtZm9yZ2UlM0ElM0F0cmFuc2Zvcm1lcnM=",highlighted:"conda install conda-forge::transformers",wrap:!1}}),xe=new R({props:{title:"إعداد ذاكرة التخزين المؤقت",local:"إعداد-ذاكرة-التخزين-المؤقت",headingTag:"h2"}}),G=new $t({props:{$$slots:{default:[In]},$$scope:{ctx:_}}}),je=new R({props:{title:"الوضع دون اتصال بالإنترنت",local:"الوضع-دون-اتصال-بالإنترنت",headingTag:"h2"}}),k=new $t({props:{$$slots:{default:[Rn]},$$scope:{ctx:_}}}),Ue=new M({props:{code:"SEZfREFUQVNFVFNfT0ZGTElORSUzRDElMjBIRl9IVUJfT0ZGTElORSUzRDElMjAlNUMlMEFweXRob24lMjBleGFtcGxlcyUyRnB5dG9yY2glMkZ0cmFuc2xhdGlvbiUyRnJ1bl90cmFuc2xhdGlvbi5weSUyMC0tbW9kZWxfbmFtZV9vcl9wYXRoJTIwZ29vZ2xlLXQ1JTJGdDUtc21hbGwlMjAtLWRhdGFzZXRfbmFtZSUyMHdtdDE2JTIwLS1kYXRhc2V0X2NvbmZpZyUyMHJvLWVuJTIwLi4u",highlighted:`HF_DATASETS_OFFLINE=1 HF_HUB_OFFLINE=1 \\
python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...`,wrap:!1}}),Ge=new M({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFQ1TW9kZWwlMEElMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMFQ1TW9kZWwuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMi4lMkZwYXRoJTJGdG8lMkZsb2NhbCUyRmRpcmVjdG9yeSUyMiUyQyUyMGxvY2FsX2ZpbGVzX29ubHklM0RUcnVlKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> T5Model

model = T5Model.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./path/to/local/directory&quot;</span>, local_files_only=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),ke=new R({props:{title:"جلب النماذج والمُجزّئات لاستخدامها دون اتصال بالإنترنت",local:"جلب-النماذج-والمجزئات-لاستخدامها-دون-اتصال-بالإنترنت",headingTag:"h3"}}),Fe=new M({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXEyU2VxTE0lMEElMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJiaWdzY2llbmNlJTJGVDBfM0IlMjIpJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXEyU2VxTE0uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmJpZ3NjaWVuY2UlMkZUMF8zQiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;bigscience/T0_3B&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;bigscience/T0_3B&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Ne=new M({props:{code:"dG9rZW5pemVyLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGeW91ciUyRnBhdGglMkZiaWdzY2llbmNlX3QwJTIyKSUwQW1vZGVsLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGeW91ciUyRnBhdGglMkZiaWdzY2llbmNlX3QwJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)`,wrap:!1}}),ze=new M({props:{code:"dG9rZW5pemVyJTIwJTNEJTIwQXV0b1Rva2VuaXplci5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyLiUyRnlvdXIlMkZwYXRoJTJGYmlnc2NpZW5jZV90MCUyMiklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMEF1dG9Nb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyLiUyRnlvdXIlMkZwYXRoJTJGYmlnc2NpZW5jZV90MCUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Se=new M({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjBwaXAlMjBpbnN0YWxsJTIwaHVnZ2luZ2ZhY2VfaHVi",highlighted:"python -m pip install huggingface_hub",wrap:!1}}),qe=new M({props:{code:"ZnJvbSUyMGh1Z2dpbmdmYWNlX2h1YiUyMGltcG9ydCUyMGhmX2h1Yl9kb3dubG9hZCUwQSUwQWhmX2h1Yl9kb3dubG9hZChyZXBvX2lkJTNEJTIyYmlnc2NpZW5jZSUyRlQwXzNCJTIyJTJDJTIwZmlsZW5hbWUlM0QlMjJjb25maWcuanNvbiUyMiUyQyUyMGNhY2hlX2RpciUzRCUyMi4lMkZ5b3VyJTJGcGF0aCUyRmJpZ3NjaWVuY2VfdDAlMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> huggingface_hub <span class="hljs-keyword">import</span> hf_hub_download

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>hf_hub_download(repo_id=<span class="hljs-string">&quot;bigscience/T0_3B&quot;</span>, filename=<span class="hljs-string">&quot;config.json&quot;</span>, cache_dir=<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Oe=new M({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Db25maWclMEElMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBBdXRvQ29uZmlnLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGeW91ciUyRnBhdGglMkZiaWdzY2llbmNlX3QwJTJGY29uZmlnLmpzb24lMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoConfig

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>config = AutoConfig.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your/path/bigscience_t0/config.json&quot;</span>)`,wrap:!1}}),I=new $t({props:{$$slots:{default:[En]},$$scope:{ctx:_}}}),De=new Wn({props:{source:"https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/ar/installation.md"}}),{c(){r=i("meta"),b=s(),g=i("p"),w=s(),m(Z.$$.fragment),j=s(),y=i("p"),y.textContent=E,T=s(),v=i("p"),v.textContent=Nl,dt=s(),F=i("ul"),F.innerHTML=Vl,ut=s(),m(P.$$.fragment),gt=s(),N=i("p"),N.innerHTML=zl,ht=s(),V=i("p"),V.textContent=Bl,Mt=s(),m(z.$$.fragment),Tt=s(),B=i("p"),B.textContent=Xl,wt=s(),m(X.$$.fragment),bt=s(),Y=i("p"),Y.textContent=Yl,yt=s(),m(S.$$.fragment),vt=s(),A=i("p"),A.textContent=Sl,_t=s(),m(q.$$.fragment),Ct=s(),Q=i("p"),Q.textContent=Al,xt=s(),m(O.$$.fragment),Jt=s(),D=i("p"),D.textContent=ql,Zt=s(),m(K.$$.fragment),jt=s(),m(L.$$.fragment),Ht=s(),ee=i("p"),ee.textContent=Ql,Ut=s(),m(te.$$.fragment),Lt=s(),le=i("p"),le.textContent=Ol,Wt=s(),m(ne.$$.fragment),Gt=s(),se=i("p"),se.textContent=Dl,kt=s(),m(ae.$$.fragment),It=s(),m(ie.$$.fragment),Rt=s(),pe=i("p"),pe.textContent=Kl,Et=s(),m(re.$$.fragment),Ft=s(),fe=i("p"),fe.innerHTML=en,Pt=s(),me=i("p"),me.textContent=tn,Nt=s(),m(oe.$$.fragment),Vt=s(),$e=i("p"),$e.textContent=ln,zt=s(),m(ce.$$.fragment),Bt=s(),m(de.$$.fragment),Xt=s(),ue=i("p"),ue.textContent=nn,Yt=s(),ge=i("ul"),ge.innerHTML=sn,St=s(),he=i("p"),he.textContent=an,At=s(),m(Me.$$.fragment),qt=s(),Te=i("p"),Te.innerHTML=pn,Qt=s(),m(W.$$.fragment),Ot=s(),we=i("p"),we.textContent=rn,Dt=s(),m(be.$$.fragment),Kt=s(),ye=i("p"),ye.innerHTML=fn,el=s(),m(ve.$$.fragment),tl=s(),_e=i("p"),_e.innerHTML=mn,ll=s(),m(Ce.$$.fragment),nl=s(),m(xe.$$.fragment),sl=s(),Je=i("p"),Je.innerHTML=on,al=s(),Ze=i("ol"),Ze.innerHTML=$n,il=s(),m(G.$$.fragment),pl=s(),m(je.$$.fragment),rl=s(),He=i("p"),He.innerHTML=cn,fl=s(),m(k.$$.fragment),ml=s(),m(Ue.$$.fragment),ol=s(),Le=i("p"),Le.textContent=dn,$l=s(),We=i("p"),We.innerHTML=un,cl=s(),m(Ge.$$.fragment),dl=s(),m(ke.$$.fragment),ul=s(),Ie=i("p"),Ie.textContent=gn,gl=s(),C=i("ul"),lt=i("li"),lt.innerHTML=hn,Zl=s(),nt=i("li"),nt.innerHTML=Mn,jl=s(),Re=i("li"),st=i("p"),st.innerHTML=Tn,Hl=s(),H=i("ol"),Ee=i("li"),at=i("p"),at.innerHTML=wn,Ul=s(),m(Fe.$$.fragment),Ll=s(),Pe=i("li"),it=i("p"),it.innerHTML=bn,Wl=s(),m(Ne.$$.fragment),Gl=s(),Ve=i("li"),pt=i("p"),pt.innerHTML=yn,kl=s(),m(ze.$$.fragment),Il=s(),Be=i("li"),rt=i("p"),rt.innerHTML=vn,Rl=s(),Xe=i("ol"),Ye=i("li"),ft=i("p"),ft.innerHTML=_n,El=s(),m(Se.$$.fragment),Fl=s(),Ae=i("li"),mt=i("p"),mt.innerHTML=Cn,Pl=s(),m(qe.$$.fragment),hl=s(),Qe=i("p"),Qe.textContent=xn,Ml=s(),m(Oe.$$.fragment),Tl=s(),m(I.$$.fragment),wl=s(),m(De.$$.fragment),bl=s(),ot=i("p"),this.h()},l(e){const t=Ln("svelte-u9bgzb",document.head);r=p(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(l),b=a(e),g=p(e,"P",{}),x(g).forEach(l),w=a(e),o(Z.$$.fragment,e),j=a(e),y=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(y)!=="svelte-ikz9y6"&&(y.textContent=E),T=a(e),v=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(v)!=="svelte-shrvxd"&&(v.textContent=Nl),dt=a(e),F=p(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f(F)!=="svelte-1r9wm1k"&&(F.innerHTML=Vl),ut=a(e),o(P.$$.fragment,e),gt=a(e),N=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(N)!=="svelte-9x8u6m"&&(N.innerHTML=zl),ht=a(e),V=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(V)!=="svelte-hll1i0"&&(V.textContent=Bl),Mt=a(e),o(z.$$.fragment,e),Tt=a(e),B=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(B)!=="svelte-1ubh1ww"&&(B.textContent=Xl),wt=a(e),o(X.$$.fragment,e),bt=a(e),Y=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Y)!=="svelte-oa314s"&&(Y.textContent=Yl),yt=a(e),o(S.$$.fragment,e),vt=a(e),A=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(A)!=="svelte-zef1rv"&&(A.textContent=Sl),_t=a(e),o(q.$$.fragment,e),Ct=a(e),Q=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Q)!=="svelte-dbgea6"&&(Q.textContent=Al),xt=a(e),o(O.$$.fragment,e),Jt=a(e),D=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(D)!=="svelte-17dxe1e"&&(D.textContent=ql),Zt=a(e),o(K.$$.fragment,e),jt=a(e),o(L.$$.fragment,e),Ht=a(e),ee=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(ee)!=="svelte-1afynqs"&&(ee.textContent=Ql),Ut=a(e),o(te.$$.fragment,e),Lt=a(e),le=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(le)!=="svelte-1j0v1ho"&&(le.textContent=Ol),Wt=a(e),o(ne.$$.fragment,e),Gt=a(e),se=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(se)!=="svelte-1goujy7"&&(se.textContent=Dl),kt=a(e),o(ae.$$.fragment,e),It=a(e),o(ie.$$.fragment,e),Rt=a(e),pe=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(pe)!=="svelte-xznpfc"&&(pe.textContent=Kl),Et=a(e),o(re.$$.fragment,e),Ft=a(e),fe=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(fe)!=="svelte-19tu82a"&&(fe.innerHTML=en),Pt=a(e),me=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(me)!=="svelte-vprr2e"&&(me.textContent=tn),Nt=a(e),o(oe.$$.fragment,e),Vt=a(e),$e=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f($e)!=="svelte-vprr2e"&&($e.textContent=ln),zt=a(e),o(ce.$$.fragment,e),Bt=a(e),o(de.$$.fragment,e),Xt=a(e),ue=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(ue)!=="svelte-1sx55os"&&(ue.textContent=nn),Yt=a(e),ge=p(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f(ge)!=="svelte-q1bpgb"&&(ge.innerHTML=sn),St=a(e),he=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(he)!=="svelte-1xi58lo"&&(he.textContent=an),At=a(e),o(Me.$$.fragment,e),qt=a(e),Te=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Te)!=="svelte-1tu8hps"&&(Te.innerHTML=pn),Qt=a(e),o(W.$$.fragment,e),Ot=a(e),we=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(we)!=="svelte-1mg7cfc"&&(we.textContent=rn),Dt=a(e),o(be.$$.fragment,e),Kt=a(e),ye=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(ye)!=="svelte-1me7kaj"&&(ye.innerHTML=fn),el=a(e),o(ve.$$.fragment,e),tl=a(e),_e=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(_e)!=="svelte-1vb2b6r"&&(_e.innerHTML=mn),ll=a(e),o(Ce.$$.fragment,e),nl=a(e),o(xe.$$.fragment,e),sl=a(e),Je=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Je)!=="svelte-1f7893l"&&(Je.innerHTML=on),al=a(e),Ze=p(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),f(Ze)!=="svelte-1aztezc"&&(Ze.innerHTML=$n),il=a(e),o(G.$$.fragment,e),pl=a(e),o(je.$$.fragment,e),rl=a(e),He=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(He)!=="svelte-zdh61q"&&(He.innerHTML=cn),fl=a(e),o(k.$$.fragment,e),ml=a(e),o(Ue.$$.fragment,e),ol=a(e),Le=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Le)!=="svelte-1bzwzxm"&&(Le.textContent=dn),$l=a(e),We=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(We)!=="svelte-1d0ff5x"&&(We.innerHTML=un),cl=a(e),o(Ge.$$.fragment,e),dl=a(e),o(ke.$$.fragment,e),ul=a(e),Ie=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Ie)!=="svelte-tn0bnm"&&(Ie.textContent=gn),gl=a(e),C=p(e,"UL",{});var J=x(C);lt=p(J,"LI",{"data-svelte-h":!0}),f(lt)!=="svelte-1fte8wx"&&(lt.innerHTML=hn),Zl=a(J),nt=p(J,"LI",{"data-svelte-h":!0}),f(nt)!=="svelte-ru09d4"&&(nt.innerHTML=Mn),jl=a(J),Re=p(J,"LI",{});var Ke=x(Re);st=p(Ke,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(st)!=="svelte-1lu2zct"&&(st.innerHTML=Tn),Hl=a(Ke),H=p(Ke,"OL",{});var U=x(H);Ee=p(U,"LI",{});var et=x(Ee);at=p(et,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(at)!=="svelte-1n3rudq"&&(at.innerHTML=wn),Ul=a(et),o(Fe.$$.fragment,et),et.forEach(l),Ll=a(U),Pe=p(U,"LI",{});var tt=x(Pe);it=p(tt,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(it)!=="svelte-1e2jv1o"&&(it.innerHTML=bn),Wl=a(tt),o(Ne.$$.fragment,tt),tt.forEach(l),Gl=a(U),Ve=p(U,"LI",{});var vl=x(Ve);pt=p(vl,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(pt)!=="svelte-61hbvs"&&(pt.innerHTML=yn),kl=a(vl),o(ze.$$.fragment,vl),vl.forEach(l),U.forEach(l),Ke.forEach(l),Il=a(J),Be=p(J,"LI",{});var _l=x(Be);rt=p(_l,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(rt)!=="svelte-1tloj5i"&&(rt.innerHTML=vn),Rl=a(_l),Xe=p(_l,"OL",{});var Cl=x(Xe);Ye=p(Cl,"LI",{});var xl=x(Ye);ft=p(xl,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(ft)!=="svelte-6nqan0"&&(ft.innerHTML=_n),El=a(xl),o(Se.$$.fragment,xl),xl.forEach(l),Fl=a(Cl),Ae=p(Cl,"LI",{});var Jl=x(Ae);mt=p(Jl,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(mt)!=="svelte-kwcurr"&&(mt.innerHTML=Cn),Pl=a(Jl),o(qe.$$.fragment,Jl),Jl.forEach(l),Cl.forEach(l),_l.forEach(l),J.forEach(l),hl=a(e),Qe=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Qe)!=="svelte-1new5pa"&&(Qe.textContent=xn),Ml=a(e),o(Oe.$$.fragment,e),Tl=a(e),o(I.$$.fragment,e),wl=a(e),o(De.$$.fragment,e),bl=a(e),ot=p(e,"P",{}),x(ot).forEach(l),this.h()},h(){Jn(r,"name","hf:doc:metadata"),Jn(r,"content",Pn)},m(e,t){h(document.head,r),n(e,b,t),n(e,g,t),n(e,w,t),$(Z,e,t),n(e,j,t),n(e,y,t),n(e,T,t),n(e,v,t),n(e,dt,t),n(e,F,t),n(e,ut,t),$(P,e,t),n(e,gt,t),n(e,N,t),n(e,ht,t),n(e,V,t),n(e,Mt,t),$(z,e,t),n(e,Tt,t),n(e,B,t),n(e,wt,t),$(X,e,t),n(e,bt,t),n(e,Y,t),n(e,yt,t),$(S,e,t),n(e,vt,t),n(e,A,t),n(e,_t,t),$(q,e,t),n(e,Ct,t),n(e,Q,t),n(e,xt,t),$(O,e,t),n(e,Jt,t),n(e,D,t),n(e,Zt,t),$(K,e,t),n(e,jt,t),$(L,e,t),n(e,Ht,t),n(e,ee,t),n(e,Ut,t),$(te,e,t),n(e,Lt,t),n(e,le,t),n(e,Wt,t),$(ne,e,t),n(e,Gt,t),n(e,se,t),n(e,kt,t),$(ae,e,t),n(e,It,t),$(ie,e,t),n(e,Rt,t),n(e,pe,t),n(e,Et,t),$(re,e,t),n(e,Ft,t),n(e,fe,t),n(e,Pt,t),n(e,me,t),n(e,Nt,t),$(oe,e,t),n(e,Vt,t),n(e,$e,t),n(e,zt,t),$(ce,e,t),n(e,Bt,t),$(de,e,t),n(e,Xt,t),n(e,ue,t),n(e,Yt,t),n(e,ge,t),n(e,St,t),n(e,he,t),n(e,At,t),$(Me,e,t),n(e,qt,t),n(e,Te,t),n(e,Qt,t),$(W,e,t),n(e,Ot,t),n(e,we,t),n(e,Dt,t),$(be,e,t),n(e,Kt,t),n(e,ye,t),n(e,el,t),$(ve,e,t),n(e,tl,t),n(e,_e,t),n(e,ll,t),$(Ce,e,t),n(e,nl,t),$(xe,e,t),n(e,sl,t),n(e,Je,t),n(e,al,t),n(e,Ze,t),n(e,il,t),$(G,e,t),n(e,pl,t),$(je,e,t),n(e,rl,t),n(e,He,t),n(e,fl,t),$(k,e,t),n(e,ml,t),$(Ue,e,t),n(e,ol,t),n(e,Le,t),n(e,$l,t),n(e,We,t),n(e,cl,t),$(Ge,e,t),n(e,dl,t),$(ke,e,t),n(e,ul,t),n(e,Ie,t),n(e,gl,t),n(e,C,t),h(C,lt),h(C,Zl),h(C,nt),h(C,jl),h(C,Re),h(Re,st),h(Re,Hl),h(Re,H),h(H,Ee),h(Ee,at),h(Ee,Ul),$(Fe,Ee,null),h(H,Ll),h(H,Pe),h(Pe,it),h(Pe,Wl),$(Ne,Pe,null),h(H,Gl),h(H,Ve),h(Ve,pt),h(Ve,kl),$(ze,Ve,null),h(C,Il),h(C,Be),h(Be,rt),h(Be,Rl),h(Be,Xe),h(Xe,Ye),h(Ye,ft),h(Ye,El),$(Se,Ye,null),h(Xe,Fl),h(Xe,Ae),h(Ae,mt),h(Ae,Pl),$(qe,Ae,null),n(e,hl,t),n(e,Qe,t),n(e,Ml,t),$(Oe,e,t),n(e,Tl,t),$(I,e,t),n(e,wl,t),$(De,e,t),n(e,bl,t),n(e,ot,t),yl=!0},p(e,[t]){const J={};t&2&&(J.$$scope={dirty:t,ctx:e}),L.$set(J);const Ke={};t&2&&(Ke.$$scope={dirty:t,ctx:e}),W.$set(Ke);const U={};t&2&&(U.$$scope={dirty:t,ctx:e}),G.$set(U);const et={};t&2&&(et.$$scope={dirty:t,ctx:e}),k.$set(et);const tt={};t&2&&(tt.$$scope={dirty:t,ctx:e}),I.$set(tt)},i(e){yl||(c(Z.$$.fragment,e),c(P.$$.fragment,e),c(z.$$.fragment,e),c(X.$$.fragment,e),c(S.$$.fragment,e),c(q.$$.fragment,e),c(O.$$.fragment,e),c(K.$$.fragment,e),c(L.$$.fragment,e),c(te.$$.fragment,e),c(ne.$$.fragment,e),c(ae.$$.fragment,e),c(ie.$$.fragment,e),c(re.$$.fragment,e),c(oe.$$.fragment,e),c(ce.$$.fragment,e),c(de.$$.fragment,e),c(Me.$$.fragment,e),c(W.$$.fragment,e),c(be.$$.fragment,e),c(ve.$$.fragment,e),c(Ce.$$.fragment,e),c(xe.$$.fragment,e),c(G.$$.fragment,e),c(je.$$.fragment,e),c(k.$$.fragment,e),c(Ue.$$.fragment,e),c(Ge.$$.fragment,e),c(ke.$$.fragment,e),c(Fe.$$.fragment,e),c(Ne.$$.fragment,e),c(ze.$$.fragment,e),c(Se.$$.fragment,e),c(qe.$$.fragment,e),c(Oe.$$.fragment,e),c(I.$$.fragment,e),c(De.$$.fragment,e),yl=!0)},o(e){d(Z.$$.fragment,e),d(P.$$.fragment,e),d(z.$$.fragment,e),d(X.$$.fragment,e),d(S.$$.fragment,e),d(q.$$.fragment,e),d(O.$$.fragment,e),d(K.$$.fragment,e),d(L.$$.fragment,e),d(te.$$.fragment,e),d(ne.$$.fragment,e),d(ae.$$.fragment,e),d(ie.$$.fragment,e),d(re.$$.fragment,e),d(oe.$$.fragment,e),d(ce.$$.fragment,e),d(de.$$.fragment,e),d(Me.$$.fragment,e),d(W.$$.fragment,e),d(be.$$.fragment,e),d(ve.$$.fragment,e),d(Ce.$$.fragment,e),d(xe.$$.fragment,e),d(G.$$.fragment,e),d(je.$$.fragment,e),d(k.$$.fragment,e),d(Ue.$$.fragment,e),d(Ge.$$.fragment,e),d(ke.$$.fragment,e),d(Fe.$$.fragment,e),d(Ne.$$.fragment,e),d(ze.$$.fragment,e),d(Se.$$.fragment,e),d(qe.$$.fragment,e),d(Oe.$$.fragment,e),d(I.$$.fragment,e),d(De.$$.fragment,e),yl=!1},d(e){e&&(l(b),l(g),l(w),l(j),l(y),l(T),l(v),l(dt),l(F),l(ut),l(gt),l(N),l(ht),l(V),l(Mt),l(Tt),l(B),l(wt),l(bt),l(Y),l(yt),l(vt),l(A),l(_t),l(Ct),l(Q),l(xt),l(Jt),l(D),l(Zt),l(jt),l(Ht),l(ee),l(Ut),l(Lt),l(le),l(Wt),l(Gt),l(se),l(kt),l(It),l(Rt),l(pe),l(Et),l(Ft),l(fe),l(Pt),l(me),l(Nt),l(Vt),l($e),l(zt),l(Bt),l(Xt),l(ue),l(Yt),l(ge),l(St),l(he),l(At),l(qt),l(Te),l(Qt),l(Ot),l(we),l(Dt),l(Kt),l(ye),l(el),l(tl),l(_e),l(ll),l(nl),l(sl),l(Je),l(al),l(Ze),l(il),l(pl),l(rl),l(He),l(fl),l(ml),l(ol),l(Le),l($l),l(We),l(cl),l(dl),l(ul),l(Ie),l(gl),l(C),l(hl),l(Qe),l(Ml),l(Tl),l(wl),l(bl),l(ot)),l(r),u(Z,e),u(P,e),u(z,e),u(X,e),u(S,e),u(q,e),u(O,e),u(K,e),u(L,e),u(te,e),u(ne,e),u(ae,e),u(ie,e),u(re,e),u(oe,e),u(ce,e),u(de,e),u(Me,e),u(W,e),u(be,e),u(ve,e),u(Ce,e),u(xe,e),u(G,e),u(je,e),u(k,e),u(Ue,e),u(Ge,e),u(ke,e),u(Fe),u(Ne),u(ze),u(Se),u(qe),u(Oe,e),u(I,e),u(De,e)}}}const Pn='{"title":"التثبيت (Installation)","local":"التثبيت-installation","sections":[{"title":"التثبيت باستخدام pip","local":"التثبيت-باستخدام-pip","sections":[],"depth":2},{"title":"التثبيت من المصدر","local":"التثبيت-من-المصدر","sections":[],"depth":2},{"title":"التثبيت القابل للتعديل","local":"التثبيت-القابل-للتعديل","sections":[],"depth":2},{"title":"التثبيت باستخدام conda","local":"التثبيت-باستخدام-conda","sections":[],"depth":2},{"title":"إعداد ذاكرة التخزين المؤقت","local":"إعداد-ذاكرة-التخزين-المؤقت","sections":[],"depth":2},{"title":"الوضع دون اتصال بالإنترنت","local":"الوضع-دون-اتصال-بالإنترنت","sections":[{"title":"جلب النماذج والمُجزّئات لاستخدامها دون اتصال بالإنترنت","local":"جلب-النماذج-والمجزئات-لاستخدامها-دون-اتصال-بالإنترنت","sections":[],"depth":3}],"depth":2}],"depth":1}';function Nn(_){return jn(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Sn extends Hn{constructor(r){super(),Un(this,r,Nn,Fn,Zn,{})}}export{Sn as component};