transformers/main/es/_app/immutable/nodes/16.0ffaf992.js

import{s as Mn,o as _n,n as Cl}from"../chunks/scheduler.36a0863c.js";import{S as Cn,i as xn,g as i,s as a,r as m,A as Jn,h as o,f as l,c as s,j as y,u as c,x as r,k as Gl,y as h,a as n,v as f,d,t as u,w as $}from"../chunks/index.f891bdb2.js";import{T as _l}from"../chunks/Tip.a8272f7f.js";import{C as b}from"../chunks/CodeBlock.3ec784ea.js";import{H as j,E as jn}from"../chunks/EditOnGithub.a58e27a9.js";function Zn(w){let p,v="Debes mantener el directorio <code>transformers</code> si deseas seguir usando la biblioteca.";return{c(){p=i("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=o(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1vw25s8"&&(p.innerHTML=v)},m(g,T){n(g,p,T)},p:Cl,d(g){g&&l(p)}}}function Hn(w){let p,v="🤗 Transformers usará las variables de entorno de shell <code>PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE</code> o <code>PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE</code> si viene de una iteración anterior de la biblioteca y ha configurado esas variables de entorno, a menos que especifiques la variable de entorno de shell <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.";return{c(){p=i("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=o(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1ouu8hm"&&(p.innerHTML=v)},m(g,T){n(g,p,T)},p:Cl,d(g){g&&l(p)}}}function Un(w){let p,v='Puedes añadir <a href="https://huggingface.co/docs/datasets/" rel="nofollow">🤗 Datasets</a> al flujo de entrenamiento offline declarando la variable de entorno  <code>HF_DATASETS_OFFLINE=1</code>.';return{c(){p=i("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=o(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-fao1mw"&&(p.innerHTML=v)},m(g,T){n(g,p,T)},p:Cl,d(g){g&&l(p)}}}function Ln(w){let p,v='Para más detalles sobre cómo descargar archivos almacenados en el Hub consulta la sección <a href="https://huggingface.co/docs/hub/how-to-downstream" rel="nofollow">How to download files from the Hub</a>.';return{c(){p=i("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=o(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-d0jico"&&(p.innerHTML=v)},m(g,T){n(g,p,T)},p:Cl,d(g){g&&l(p)}}}function Wn(w){let p,v,g,T,Z,it,H,Il="En esta guía puedes encontrar información para instalar 🤗 Transformers para cualquier biblioteca de Machine Learning con la que estés trabajando. Además, encontrarás información sobre cómo establecer el caché y cómo configurar 🤗 Transformers para correrlo de manera offline (opcional).",ot,U,El="🤗 Transformers ha sido probada en Python 3.6+, PyTorch 1.1.0+, TensorFlow 2.0+, y Flax. Para instalar la biblioteca de deep learning con la que desees trabajar, sigue las instrucciones correspondientes listadas a continuación:",rt,L,Rl='<li><a href="https://pytorch.org/get-started/locally/" rel="nofollow">PyTorch</a></li> <li><a href="https://www.tensorflow.org/install/pip" rel="nofollow">TensorFlow 2.0</a></li> <li><a href="https://flax.readthedocs.io/en/latest/" rel="nofollow">Flax</a></li>',pt,W,mt,k,Pl='Es necesario instalar 🤗 Transformers en un <a href="https://docs.python.org/3/library/venv.html" rel="nofollow">entorno virtual</a>. Si necesitas más información sobre entornos virtuales de Python, consulta esta <a href="https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/" rel="nofollow">guía</a>. Un entorno virtual facilita el manejo de proyectos y evita problemas de compatibilidad entre dependencias.',ct,G,Fl="Comienza por crear un entorno virtual en el directorio de tu proyecto:",ft,I,dt,E,Xl="Activa el entorno virtual:",ut,R,$t,P,Nl="Ahora puedes instalar 🤗 Transformers con el siguiente comando:",gt,F,ht,X,Vl="Solo para CPU, puedes instalar 🤗 Transformers y una biblioteca de deep learning con un comando de una sola línea.",bt,N,zl="Por ejemplo, instala 🤗 Transformers y Pytorch:",vt,V,yt,z,ql="🤗 Transformers y TensorFlow 2.0:",Tt,q,wt,Y,Yl="🤗 Transformers y Flax:",Mt,S,_t,B,Sl="Por último, revisa si 🤗 Transformers ha sido instalada exitosamente con el siguiente comando que descarga un modelo pre-entrenado:",Ct,A,xt,Q,Bl="Después imprime la etiqueta y el puntaje:",Jt,O,jt,D,Zt,K,Al="Instala 🤗 Transformers desde la fuente con el siguiente comando:",Ht,ee,Ut,te,Ql='El comando de arriba instala la versión <code>master</code> más actual en vez de la última versión estable. La versión <code>master</code> es útil para obtener los últimos avances de  🤗 Transformers. Por ejemplo, se puede dar el caso de que un error fue corregido después de la última versión estable pero aún no se ha liberado un nuevo lanzamiento. Sin embargo, existe la posibilidad de que la versión <code>master</code> no sea estable. El equipo trata de mantener la versión <code>master</code> operacional y la mayoría de los errores son resueltos en unas cuantas horas o un día. Si encuentras algún problema, por favor abre un <a href="https://github.com/huggingface/transformers/issues" rel="nofollow">Issue</a> para que pueda ser corregido más rápido.',Lt,le,Ol="Verifica si 🤗 Transformers está instalada apropiadamente con el siguiente comando:",Wt,ne,kt,ae,Gt,se,Dl="Necesitarás una instalación editable si deseas:",It,ie,Kl="<li>Usar la versión <code>master</code> del código fuente.</li> <li>Contribuir a 🤗 Transformers y necesitas probar cambios en el código.</li>",Et,oe,en="Clona el repositorio e instala 🤗 Transformers con los siguientes comandos:",Rt,re,Pt,pe,tn="Éstos comandos van a ligar el directorio desde donde clonamos el repositorio al path de las bibliotecas de Python. Python ahora buscará dentro de la carpeta que clonaste además de los paths normales de la biblioteca. Por ejemplo, si los paquetes de Python se encuentran instalados en <code>~/anaconda3/envs/main/lib/python3.7/site-packages/</code>, Python también buscará en el directorio desde donde clonamos el repositorio <code>~/transformers/</code>.",Ft,_,Xt,me,ln="Puedes actualizar tu copia local a la última versión de 🤗 Transformers con el siguiente comando:",Nt,ce,Vt,fe,nn="El entorno de Python que creaste para la instalación de 🤗 Transformers encontrará la versión <code>master</code> en la siguiente ejecución.",zt,de,qt,ue,an="Puedes instalar 🤗 Transformers desde el canal de conda <code>conda-forge</code> con el siguiente comando:",Yt,$e,St,ge,Bt,he,sn="Los modelos preentrenados se descargan y almacenan en caché localmente en: <code>~/.cache/huggingface/transformers/</code>. Este es el directorio predeterminado proporcionado por la variable de entorno de shell <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>. En Windows, el directorio predeterminado es dado por <code>C:\\Users\\username\\.cache\\huggingface\\transformers</code>. Puedes cambiar las variables de entorno de shell que se muestran a continuación, en orden de prioridad, para especificar un directorio de caché diferente:",At,be,on="<li>Variable de entorno del shell (por defecto): <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.</li> <li>Variable de entorno del shell:<code>HF_HOME</code> + <code>transformers/</code>.</li> <li>Variable de entorno del shell: <code>XDG_CACHE_HOME</code> + <code>/huggingface/transformers</code>.</li>",Qt,C,Ot,ve,Dt,ye,rn="🤗 Transformers puede ejecutarse en un entorno con firewall o fuera de línea (offline) usando solo archivos locales. Configura la variable de entorno <code>HF_HUB_OFFLINE=1</code> para habilitar este comportamiento.",Kt,x,el,Te,pn="Por ejemplo, normalmente ejecutarías un programa en una red normal con firewall para instancias externas con el siguiente comando:",tl,we,ll,Me,mn="Ejecuta este mismo programa en una instancia offline con el siguiente comando:",nl,_e,al,Ce,cn="El script ahora debería ejecutarse sin bloquearse ni esperar a que se agote el tiempo de espera porque sabe que solo debe buscar archivos locales.",sl,xe,il,Je,fn="Otra opción para usar 🤗 Transformers offline es descargando previamente los archivos y después apuntar al path local donde se encuentren. Hay tres maneras de hacer esto:",ol,je,dn='<li><p>Descarga un archivo mediante la interfaz de usuario del <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> haciendo click en el ícono ↓.</p> <p><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/download-icon.png" alt="download-icon"/></p></li>',rl,Se,Ze,Be,un="Utiliza el flujo de <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> y <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",xl,lt,He,Ae,$n="Descarga previamente los archivos con <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code>:",Jl,Ue,pl,M,Le,Qe,gn="Guarda los archivos en un directorio específico con <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",jl,We,Zl,ke,Oe,hn="Cuando te encuentres offline, recarga los archivos con <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> desde el directorio especificado:",Hl,Ge,ml,De,Ie,Ke,bn='Descarga de manera programática los archivos con la biblioteca <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a>:',Ul,Ee,Re,et,vn='Instala la biblioteca <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a> en tu entorno virtual:',Ll,Pe,Wl,Fe,tt,yn='Utiliza la función <a href="https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library#download-files-from-the-hub" rel="nofollow"><code>hf_hub_download</code></a> para descargar un archivo a un path específico. Por ejemplo, el siguiente comando descarga el archivo <code>config.json</code> del modelo <a href="https://huggingface.co/bigscience/T0_3B" rel="nofollow">T0</a> al path deseado:',kl,Xe,cl,Ne,Tn="Una vez que el archivo se descargue y se almacene en caché localmente, especifica tu ruta local para cargarlo y usarlo:",fl,Ve,dl,J,ul,ze,$l,nt,gl;return Z=new j({props:{title:"Instalación",local:"instalación",headingTag:"h1"}}),W=new j({props:{title:"Instalación con pip",local:"instalación-con-pip",headingTag:"h2"}}),I=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjB2ZW52JTIwLmVudg==",highlighted:'python -m venv .<span class="hljs-built_in">env</span>',wrap:!1}}),R=new b({props:{code:"c291cmNlJTIwLmVudiUyRmJpbiUyRmFjdGl2YXRl",highlighted:'<span class="hljs-built_in">source</span> .<span class="hljs-built_in">env</span>/bin/activate',wrap:!1}}),F=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycw==",highlighted:"pip install transformers",wrap:!1}}),V=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QnRvcmNoJTVE",highlighted:"pip install transformers[torch]",wrap:!1}}),q=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QnRmLWNwdSU1RA==",highlighted:"pip install transformers[tf-cpu]",wrap:!1}}),S=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QmZsYXglNUQ=",highlighted:"pip install transformers[flax]",wrap:!1}}),A=new b({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}}),O=new b({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}}),D=new j({props:{title:"Instalación desde la fuente",local:"instalación-desde-la-fuente",headingTag:"h2"}}),ee=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGdpdCUyQmh0dHBzJTNBJTJGJTJGZ2l0aHViLmNvbSUyRmh1Z2dpbmdmYWNlJTJGdHJhbnNmb3JtZXJz",highlighted:"pip install git+https://github.com/huggingface/transformers",wrap:!1}}),ne=new b({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}}),ae=new j({props:{title:"Instalación editable",local:"instalación-editable",headingTag:"h2"}}),re=new b({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}}),_=new _l({props:{warning:!0,$$slots:{default:[Zn]},$$scope:{ctx:w}}}),ce=new b({props:{code:"Y2QlMjB+JTJGdHJhbnNmb3JtZXJzJTJGJTBBZ2l0JTIwcHVsbA==",highlighted:`<span class="hljs-built_in">cd</span> ~/transformers/
git pull`,wrap:!1}}),de=new j({props:{title:"Instalación con conda",local:"instalación-con-conda",headingTag:"h2"}}),$e=new b({props:{code:"Y29uZGElMjBpbnN0YWxsJTIwY29uZGEtZm9yZ2UlM0ElM0F0cmFuc2Zvcm1lcnM=",highlighted:"conda install conda-forge::transformers",wrap:!1}}),ge=new j({props:{title:"Configuración de Caché",local:"configuración-de-caché",headingTag:"h2"}}),C=new _l({props:{$$slots:{default:[Hn]},$$scope:{ctx:w}}}),ve=new j({props:{title:"Modo Offline",local:"modo-offline",headingTag:"h2"}}),x=new _l({props:{$$slots:{default:[Un]},$$scope:{ctx:w}}}),we=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwZXhhbXBsZXMlMkZweXRvcmNoJTJGdHJhbnNsYXRpb24lMkZydW5fdHJhbnNsYXRpb24ucHklMjAtLW1vZGVsX25hbWVfb3JfcGF0aCUyMGdvb2dsZS10NSUyRnQ1LXNtYWxsJTIwLS1kYXRhc2V0X25hbWUlMjB3bXQxNiUyMC0tZGF0YXNldF9jb25maWclMjByby1lbiUyMC4uLg==",highlighted:"python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...",wrap:!1}}),_e=new b({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}}),xe=new j({props:{title:"Obtener modelos y tokenizers para uso offline",local:"obtener-modelos-y-tokenizers-para-uso-offline",headingTag:"h3"}}),Ue=new b({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}}),We=new b({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}}),Ge=new b({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}}),Pe=new b({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjBwaXAlMjBpbnN0YWxsJTIwaHVnZ2luZ2ZhY2VfaHVi",highlighted:"python -m pip install huggingface_hub",wrap:!1}}),Xe=new b({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}}),Ve=new b({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

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