transformers/main/pt/_app/immutable/nodes/8.ffb3251e.js

import{s as wl,o as yl,n as _a}from"../chunks/scheduler.d586627e.js";import{S as xl,i as _l,g as s,s as n,r as m,A as Cl,h as i,f as a,c as o,j as T,u as f,x as r,k as ka,y as h,a as l,v as d,d as u,t as c,w as $}from"../chunks/index.8589a59c.js";import{T as xa}from"../chunks/Tip.84e2336e.js";import{C as b}from"../chunks/CodeBlock.47c46d2c.js";import{H as Z,E as Jl}from"../chunks/EditOnGithub.073dfa26.js";function Zl(w){let p,v="É necessário manter o diretório <code>transformers</code> se desejas continuar usando a biblioteca.";return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1bdt7ke"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:_a,d(g){g&&a(p)}}}function jl(w){let p,v=`O 🤗 Transformers usará as variáveis de ambiente do shell <code>PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE</code> ou <code>PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE</code>
se estiver vindo de uma versão anterior da biblioteca que tenha configurado essas variáveis de ambiente, a menos que
você especifique a variável de ambiente do shell <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.`;return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1tkrq2a"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:_a,d(g){g&&a(p)}}}function Hl(w){let p,v=`Você pode adicionar o <a href="https://huggingface.co/docs/datasets/" rel="nofollow">🤗 Datasets</a> ao pipeline de treinamento offline declarando
a variável de ambiente <code>HF_DATASETS_OFFLINE=1</code>.`;return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-56g52x"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:_a,d(g){g&&a(p)}}}function Ul(w){let p,v='Para obter mais detalhes sobre como baixar arquivos armazenados no Hub, consulte a seção <a href="https://huggingface.co/docs/hub/how-to-downstream" rel="nofollow">How to download files from the Hub</a>.';return{c(){p=s("p"),p.innerHTML=v},l(g){p=i(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-1ws8uxc"&&(p.innerHTML=v)},m(g,M){l(g,p,M)},p:_a,d(g){g&&a(p)}}}function Ll(w){let p,v,g,M,j,st,H,Ia=`Neste guia poderá encontrar informações para a instalação do 🤗 Transformers para qualquer biblioteca de
Machine Learning com a qual esteja a trabalhar. Além disso, poderá encontrar informações sobre como gerar cachês e
configurar o 🤗 Transformers para execução em modo offline (opcional).`,it,U,Ea=`🤗 Transformers foi testado com Python 3.6+, PyTorch 1.1.0+, TensorFlow 2.0+, e Flax. Para instalar a biblioteca de
deep learning com que deseja trabalhar, siga as instruções correspondentes listadas a seguir:`,rt,L,Ra='<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,G,Pa=`É sugerido instalar o 🤗 Transformers num <a href="https://docs.python.org/3/library/venv.html" rel="nofollow">ambiente virtual</a>. Se precisar
de mais informações sobre ambientes virtuais em Python, consulte este <a href="https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/" rel="nofollow">guia</a>.
Um ambiente virtual facilitará a manipulação e organização de projetos e evita problemas de compatibilidade entre dependências.`,ft,k,qa="Comece criando um ambiente virtual no diretório do seu projeto:",dt,I,ut,E,za="E para ativar o ambiente virtual:",ct,R,$t,P,Fa="Agora É possível instalar o 🤗 Transformers com o comando a seguir:",gt,q,ht,z,Na="Somente para a CPU, é possível instalar o 🤗 Transformers e a biblioteca de deep learning respectiva apenas numa linha.",bt,F,Va="Por exemplo, para instalar o 🤗 Transformers e o PyTorch, digite:",vt,N,Tt,V,Xa="🤗 Transformers e TensorFlow 2.0:",Mt,X,wt,S,Sa="🤗 Transformers e Flax:",yt,Y,xt,B,Ya="Por último, verifique se o 🤗 Transformers foi instalado com sucesso usando o seguinte comando para baixar um modelo pré-treinado:",_t,A,Ct,Q,Ba="Em seguida, imprima um rótulo e sua pontuação:",Jt,O,Zt,D,jt,K,Aa="Para instalar o 🤗 Transformers a partir da fonte use o seguinte comando:",Ht,ee,Ut,te,Qa=`O comando acima instalará a versão <code>master</code> mais atual em vez da última versão estável. A versão <code>master</code> é útil para
utilizar os últimos updates contidos em 🤗 Transformers. Por exemplo, um erro recente pode ter sido corrigido somente
após a última versão estável, antes que houvesse um novo lançamento. No entanto, há a possibilidade que a versão <code>master</code> não esteja estável.
A equipa trata de mantér a versão <code>master</code> operacional e a maioria dos erros são resolvidos em poucas horas ou dias.
Se encontrar quaisquer problemas, por favor abra um <a href="https://github.com/huggingface/transformers/issues" rel="nofollow">Issue</a> para que o
mesmo possa ser corrigido o mais rápido possível.`,Lt,ae,Oa="Verifique que o 🤗 Transformers está instalado corretamente usando o seguinte comando:",Wt,le,Gt,ne,kt,oe,Da="Uma instalação editável será necessária caso desejas um dos seguintes:",It,se,Ka="<li>Usar a versão <code>master</code> do código fonte.</li> <li>Contribuir ao 🤗 Transformers e precisa testar mudanças ao código.</li>",Et,ie,el="Para tal, clone o repositório e instale o 🤗 Transformers com os seguintes comandos:",Rt,re,Pt,pe,tl=`Estes comandos vão ligar o diretório para o qual foi clonado o repositório ao caminho de bibliotecas do Python.
O Python agora buscará dentro dos arquivos que foram clonados além dos caminhos normais da biblioteca.
Por exemplo, se os pacotes do Python se encontram instalados no caminho <code>~/anaconda3/envs/main/lib/python3.7/site-packages/</code>,
o Python também buscará módulos no diretório onde clonamos o repositório <code>~/transformers/</code>.`,qt,x,zt,me,al="Assim, É possível atualizar sua cópia local para com a última versão do 🤗 Transformers com o seguinte comando:",Ft,fe,Nt,de,ll="O ambiente de Python que foi criado para a instalação do 🤗 Transformers encontrará a versão <code>master</code> em execuções seguintes.",Vt,ue,Xt,ce,nl="É possível instalar o 🤗 Transformers a partir do canal conda <code>conda-forge</code> com o seguinte comando:",St,$e,Yt,ge,Bt,he,ol=`Os modelos pré-treinados são baixados e armazenados no cachê local, encontrado em <code>~/.cache/huggingface/transformers/</code>.
Este é o diretório padrão determinado pela variável <code>TRANSFORMERS_CACHE</code> dentro do shell.
No Windows, este diretório pré-definido é dado por <code>C:\\Users\\username\\.cache\\huggingface\\transformers</code>.
É possível mudar as variáveis dentro do shell em ordem de prioridade para especificar um diretório de cachê diferente:`,At,be,sl="<li>Variável de ambiente do shell (por padrão): <code>TRANSFORMERS_CACHE</code>.</li> <li>Variável de ambiente do shell:<code>HF_HOME</code> + <code>transformers/</code>.</li> <li>Variável de ambiente do shell: <code>XDG_CACHE_HOME</code> + <code>/huggingface/transformers</code>.</li>",Qt,_,Ot,ve,Dt,Te,il=`O 🤗 Transformers também pode ser executado num ambiente de firewall ou fora da rede (offline) usando arquivos locais.
Para tal, configure a variável de ambiente de modo que <code>HF_HUB_OFFLINE=1</code>.`,Kt,C,ea,Me,rl="Segue um exemplo de execução do programa numa rede padrão com firewall para instâncias externas, usando o seguinte comando:",ta,we,aa,ye,pl="Execute esse mesmo programa numa instância offline com o seguinte comando:",la,xe,na,_e,ml="O script agora deve ser executado sem travar ou expirar, pois procurará apenas por arquivos locais.",oa,Ce,sa,Je,fl="Outra opção para usar o 🤗 Transformers offline é baixar os arquivos antes e depois apontar para o caminho local onde estão localizados. Existem três maneiras de fazer isso:",ia,Ze,dl='<li><p>Baixe um arquivo por meio da interface de usuário do <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> clicando no ícone ↓.</p> <p><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/download-icon.png" alt="download-icon"/></p></li>',ra,Ye,je,Be,ul="Use o pipeline do <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> e <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",Ca,at,He,Ae,cl="Baixa os arquivos previamente com <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code>:",Ja,Ue,pa,y,Le,Qe,$l="Salve os arquivos em um diretório específico com <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",Za,We,ja,Ge,Oe,gl="Quando estiver offline, acesse os arquivos com <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code> do diretório especificado:",Ha,ke,ma,De,Ie,Ke,hl='Baixando arquivos programaticamente com a biblioteca <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a>:',Ua,Ee,Re,et,bl='Instale a biblioteca <a href="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/tree/main/src/huggingface_hub" rel="nofollow">huggingface_hub</a> em seu ambiente virtual:',La,Pe,Wa,qe,tt,vl='Utiliza a função <a href="https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library#download-files-from-the-hub" rel="nofollow"><code>hf_hub_download</code></a> para baixar um arquivo para um caminho específico. Por exemplo, o comando a seguir baixará o arquivo <code>config.json</code> para o modelo <a href="https://huggingface.co/bigscience/T0_3B" rel="nofollow">T0</a> no caminho desejado:',Ga,ze,fa,Fe,Tl="Depois que o arquivo for baixado e armazenado no cachê local, especifique seu caminho local para carregá-lo e usá-lo:",da,Ne,ua,J,ca,Ve,$a,lt,ga;return j=new Z({props:{title:"Guia de Instalação",local:"guia-de-instalação",headingTag:"h1"}}),W=new Z({props:{title:"Instalação pelo Pip",local:"instalação-pelo-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}}),q=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycw==",highlighted:"pip install transformers",wrap:!1}}),N=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QnRvcmNoJTVE",highlighted:"pip install transformers[torch]",wrap:!1}}),X=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QnRmLWNwdSU1RA==",highlighted:"pip install transformers[tf-cpu]",wrap:!1}}),Y=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 Z({props:{title:"Instalação usando a fonte",local:"instalação-usando-a-fonte",headingTag:"h2"}}),ee=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGdpdCUyQmh0dHBzJTNBJTJGJTJGZ2l0aHViLmNvbSUyRmh1Z2dpbmdmYWNlJTJGdHJhbnNmb3JtZXJz",highlighted:"pip install git+https://github.com/huggingface/transformers",wrap:!1}}),le=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}}),ne=new Z({props:{title:"Instalação editável",local:"instalação-editável",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}}),x=new xa({props:{warning:!0,$$slots:{default:[Zl]},$$scope:{ctx:w}}}),fe=new b({props:{code:"Y2QlMjB+JTJGdHJhbnNmb3JtZXJzJTJGJTBBZ2l0JTIwcHVsbA==",highlighted:`<span class="hljs-built_in">cd</span> ~/transformers/
git pull`,wrap:!1}}),ue=new Z({props:{title:"Instalação usando o Conda",local:"instalação-usando-o-conda",headingTag:"h2"}}),$e=new b({props:{code:"Y29uZGElMjBpbnN0YWxsJTIwY29uZGEtZm9yZ2UlM0ElM0F0cmFuc2Zvcm1lcnM=",highlighted:"conda install conda-forge::transformers",wrap:!1}}),ge=new Z({props:{title:"Configuração do Cachê",local:"configuração-do-cachê",headingTag:"h2"}}),_=new xa({props:{$$slots:{default:[jl]},$$scope:{ctx:w}}}),ve=new Z({props:{title:"Modo Offline",local:"modo-offline",headingTag:"h2"}}),C=new xa({props:{$$slots:{default:[Hl]},$$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}}),xe=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}}),Ce=new Z({props:{title:"Obtendo modelos e tokenizers para uso offline",local:"obtendo-modelos-e-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}}),ke=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}}),ze=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}}),Ne=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

<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}}),J=new xa({props:{$$slots:{default:[Ul]},$$scope:{ctx:w}}}),Ve=new Jl({props:{source:"https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/pt/installation.md"}}),{c(){p=s("meta"),v=n(),g=s("p"),M=n(),m(j.$$.fragment),st=n(),H=s("p"),H.textContent=Ia,it=n(),U=s("p"),U.textContent=Ea,rt=n(),L=s("ul"),L.innerHTML=Ra,pt=n(),m(W.$$.fragment),mt=n(),G=s("p"),G.innerHTML=Pa,ft=n(),k=s("p"),k.textContent=qa,dt=n(),m(I.$$.fragment),ut=n(),E=s("p"),E.textContent=za,ct=n(),m(R.$$.fragment),$t=n(),P=s("p"),P.textContent=Fa,gt=n(),m(q.$$.fragment),ht=n(),z=s("p"),z.textContent=Na,bt=n(),F=s("p"),F.textContent=Va,vt=n(),m(N.$$.fragment),Tt=n(),V=s("p"),V.textContent=Xa,Mt=n(),m(X.$$.fragment),wt=n(),S=s("p"),S.textContent=Sa,yt=n(),m(Y.$$.fragment),xt=n(),B=s("p"),B.textContent=Ya,_t=n(),m(A.$$.fragment),Ct=n(),Q=s("p"),Q.textContent=Ba,Jt=n(),m(O.$$.fragment),Zt=n(),m(D.$$.fragment),jt=n(),K=s("p"),K.textContent=Aa,Ht=n(),m(ee.$$.fragment),Ut=n(),te=s("p"),te.innerHTML=Qa,Lt=n(),ae=s("p"),ae.textContent=Oa,Wt=n(),m(le.$$.fragment),Gt=n(),m(ne.$$.fragment),kt=n(),oe=s("p"),oe.textContent=Da,It=n(),se=s("ul"),se.innerHTML=Ka,Et=n(),ie=s("p"),ie.textContent=el,Rt=n(),m(re.$$.fragment),Pt=n(),pe=s("p"),pe.innerHTML=tl,qt=n(),m(x.$$.fragment),zt=n(),me=s("p"),me.textContent=al,Ft=n(),m(fe.$$.fragment),Nt=n(),de=s("p"),de.innerHTML=ll,Vt=n(),m(ue.$$.fragment),Xt=n(),ce=s("p"),ce.innerHTML=nl,St=n(),m($e.$$.fragment),Yt=n(),m(ge.$$.fragment),Bt=n(),he=s("p"),he.innerHTML=ol,At=n(),be=s("ol"),be.innerHTML=sl,Qt=n(),m(_.$$.fragment),Ot=n(),m(ve.$$.fragment),Dt=n(),Te=s("p"),Te.innerHTML=il,Kt=n(),m(C.$$.fragment),ea=n(),Me=s("p"),Me.textContent=rl,ta=n(),m(we.$$.fragment),aa=n(),ye=s("p"),ye.textContent=pl,la=n(),m(xe.$$.fragment),na=n(),_e=s("p"),_e.textContent=ml,oa=n(),m(Ce.$$.fragment),sa=n(),Je=s("p"),Je.textContent=fl,ia=n(),Ze=s("ul"),Ze.innerHTML=dl,ra=n(),Ye=s("ul"),je=s("li"),Be=s("p"),Be.innerHTML=ul,Ca=n(),at=s("ol"),He=s("li"),Ae=s("p"),Ae.innerHTML=cl,Ja=n(),m(Ue.$$.fragment),pa=n(),y=s("ol"),Le=s("li"),Qe=s("p"),Qe.innerHTML=$l,Za=n(),m(We.$$.fragment),ja=n(),Ge=s("li"),Oe=s("p"),Oe.innerHTML=gl,Ha=n(),m(ke.$$.fragment),ma=n(),De=s("ul"),Ie=s("li"),Ke=s("p"),Ke.innerHTML=hl,Ua=n(),Ee=s("ol"),Re=s("li"),et=s("p"),et.innerHTML=bl,La=n(),m(Pe.$$.fragment),Wa=n(),qe=s("li"),tt=s("p"),tt.innerHTML=vl,Ga=n(),m(ze.$$.fragment),fa=n(),Fe=s("p"),Fe.textContent=Tl,da=n(),m(Ne.$$.fragment),ua=n(),m(J.$$.fragment),ca=n(),m(Ve.$$.fragment),$a=n(),lt=s("p"),this.h()},l(e){const t=Cl("svelte-u9bgzb",document.head);p=i(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),v=o(e),g=i(e,"P",{}),T(g).forEach(a),M=o(e),f(j.$$.fragment,e),st=o(e),H=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(H)!=="svelte-1t9lcyn"&&(H.textContent=Ia),it=o(e),U=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(U)!=="svelte-1630b0v"&&(U.textContent=Ea),rt=o(e),L=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(L)!=="svelte-bw2wys"&&(L.innerHTML=Ra),pt=o(e),f(W.$$.fragment,e),mt=o(e),G=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(G)!=="svelte-15f8qzh"&&(G.innerHTML=Pa),ft=o(e),k=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(k)!=="svelte-ke3749"&&(k.textContent=qa),dt=o(e),f(I.$$.fragment,e),ut=o(e),E=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(E)!=="svelte-4y7owj"&&(E.textContent=za),ct=o(e),f(R.$$.fragment,e),$t=o(e),P=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(P)!=="svelte-1puccyh"&&(P.textContent=Fa),gt=o(e),f(q.$$.fragment,e),ht=o(e),z=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(z)!=="svelte-a3q0x4"&&(z.textContent=Na),bt=o(e),F=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(F)!=="svelte-1te890g"&&(F.textContent=Va),vt=o(e),f(N.$$.fragment,e),Tt=o(e),V=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(V)!=="svelte-1xstfzz"&&(V.textContent=Xa),Mt=o(e),f(X.$$.fragment,e),wt=o(e),S=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(S)!=="svelte-wg31sd"&&(S.textContent=Sa),yt=o(e),f(Y.$$.fragment,e),xt=o(e),B=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(B)!=="svelte-vj31is"&&(B.textContent=Ya),_t=o(e),f(A.$$.fragment,e),Ct=o(e),Q=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Q)!=="svelte-vgdi2u"&&(Q.textContent=Ba),Jt=o(e),f(O.$$.fragment,e),Zt=o(e),f(D.$$.fragment,e),jt=o(e),K=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(K)!=="svelte-1rl7bm7"&&(K.textContent=Aa),Ht=o(e),f(ee.$$.fragment,e),Ut=o(e),te=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(te)!=="svelte-1xlgvf0"&&(te.innerHTML=Qa),Lt=o(e),ae=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ae)!=="svelte-1lq317w"&&(ae.textContent=Oa),Wt=o(e),f(le.$$.fragment,e),Gt=o(e),f(ne.$$.fragment,e),kt=o(e),oe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(oe)!=="svelte-16m3w2r"&&(oe.textContent=Da),It=o(e),se=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(se)!=="svelte-1n3746l"&&(se.innerHTML=Ka),Et=o(e),ie=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ie)!=="svelte-1cx0ul5"&&(ie.textContent=el),Rt=o(e),f(re.$$.fragment,e),Pt=o(e),pe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(pe)!=="svelte-7mk5h4"&&(pe.innerHTML=tl),qt=o(e),f(x.$$.fragment,e),zt=o(e),me=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(me)!=="svelte-1cryqdu"&&(me.textContent=al),Ft=o(e),f(fe.$$.fragment,e),Nt=o(e),de=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(de)!=="svelte-1ylj65e"&&(de.innerHTML=ll),Vt=o(e),f(ue.$$.fragment,e),Xt=o(e),ce=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ce)!=="svelte-1qik1sn"&&(ce.innerHTML=nl),St=o(e),f($e.$$.fragment,e),Yt=o(e),f(ge.$$.fragment,e),Bt=o(e),he=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(he)!=="svelte-1b18dr9"&&(he.innerHTML=ol),At=o(e),be=i(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),r(be)!=="svelte-1cn7wea"&&(be.innerHTML=sl),Qt=o(e),f(_.$$.fragment,e),Ot=o(e),f(ve.$$.fragment,e),Dt=o(e),Te=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Te)!=="svelte-10vopb8"&&(Te.innerHTML=il),Kt=o(e),f(C.$$.fragment,e),ea=o(e),Me=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Me)!=="svelte-13rlie8"&&(Me.textContent=rl),ta=o(e),f(we.$$.fragment,e),aa=o(e),ye=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(ye)!=="svelte-47mppp"&&(ye.textContent=pl),la=o(e),f(xe.$$.fragment,e),na=o(e),_e=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(_e)!=="svelte-12kmhlq"&&(_e.textContent=ml),oa=o(e),f(Ce.$$.fragment,e),sa=o(e),Je=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Je)!=="svelte-1h7uo8f"&&(Je.textContent=fl),ia=o(e),Ze=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(Ze)!=="svelte-5qwd75"&&(Ze.innerHTML=dl),ra=o(e),Ye=i(e,"UL",{});var nt=T(Ye);je=i(nt,"LI",{});var Xe=T(je);Be=i(Xe,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Be)!=="svelte-99oavb"&&(Be.innerHTML=ul),Ca=o(Xe),at=i(Xe,"OL",{});var ot=T(at);He=i(ot,"LI",{});var Se=T(He);Ae=i(Se,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ae)!=="svelte-z1eytg"&&(Ae.innerHTML=cl),Ja=o(Se),f(Ue.$$.fragment,Se),Se.forEach(a),ot.forEach(a),Xe.forEach(a),nt.forEach(a),pa=o(e),y=i(e,"OL",{start:!0});var ha=T(y);Le=i(ha,"LI",{});var ba=T(Le);Qe=i(ba,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Qe)!=="svelte-21a7e4"&&(Qe.innerHTML=$l),Za=o(ba),f(We.$$.fragment,ba),ba.forEach(a),ja=o(ha),Ge=i(ha,"LI",{});var va=T(Ge);Oe=i(va,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Oe)!=="svelte-1xsflyb"&&(Oe.innerHTML=gl),Ha=o(va),f(ke.$$.fragment,va),va.forEach(a),ha.forEach(a),ma=o(e),De=i(e,"UL",{});var Ml=T(De);Ie=i(Ml,"LI",{});var Ta=T(Ie);Ke=i(Ta,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Ke)!=="svelte-8crtha"&&(Ke.innerHTML=hl),Ua=o(Ta),Ee=i(Ta,"OL",{});var Ma=T(Ee);Re=i(Ma,"LI",{});var wa=T(Re);et=i(wa,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(et)!=="svelte-1ivo2k9"&&(et.innerHTML=bl),La=o(wa),f(Pe.$$.fragment,wa),wa.forEach(a),Wa=o(Ma),qe=i(Ma,"LI",{});var ya=T(qe);tt=i(ya,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(tt)!=="svelte-1378s6k"&&(tt.innerHTML=vl),Ga=o(ya),f(ze.$$.fragment,ya),ya.forEach(a),Ma.forEach(a),Ta.forEach(a),Ml.forEach(a),fa=o(e),Fe=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(Fe)!=="svelte-6ml8ij"&&(Fe.textContent=Tl),da=o(e),f(Ne.$$.fragment,e),ua=o(e),f(J.$$.fragment,e),ca=o(e),f(Ve.$$.fragment,e),$a=o(e),lt=i(e,"P",{}),T(lt).forEach(a),this.h()},h(){ka(p,"name","hf:doc:metadata"),ka(p,"content",Wl),ka(y,"start","2")},m(e,t){h(document.head,p),l(e,v,t),l(e,g,t),l(e,M,t),d(j,e,t),l(e,st,t),l(e,H,t),l(e,it,t),l(e,U,t),l(e,rt,t),l(e,L,t),l(e,pt,t),d(W,e,t),l(e,mt,t),l(e,G,t),l(e,ft,t),l(e,k,t),l(e,dt,t),d(I,e,t),l(e,ut,t),l(e,E,t),l(e,ct,t),d(R,e,t),l(e,$t,t),l(e,P,t),l(e,gt,t),d(q,e,t),l(e,ht,t),l(e,z,t),l(e,bt,t),l(e,F,t),l(e,vt,t),d(N,e,t),l(e,Tt,t),l(e,V,t),l(e,Mt,t),d(X,e,t),l(e,wt,t),l(e,S,t),l(e,yt,t),d(Y,e,t),l(e,xt,t),l(e,B,t),l(e,_t,t),d(A,e,t),l(e,Ct,t),l(e,Q,t),l(e,Jt,t),d(O,e,t),l(e,Zt,t),d(D,e,t),l(e,jt,t),l(e,K,t),l(e,Ht,t),d(ee,e,t),l(e,Ut,t),l(e,te,t),l(e,Lt,t),l(e,ae,t),l(e,Wt,t),d(le,e,t),l(e,Gt,t),d(ne,e,t),l(e,kt,t),l(e,oe,t),l(e,It,t),l(e,se,t),l(e,Et,t),l(e,ie,t),l(e,Rt,t),d(re,e,t),l(e,Pt,t),l(e,pe,t),l(e,qt,t),d(x,e,t),l(e,zt,t),l(e,me,t),l(e,Ft,t),d(fe,e,t),l(e,Nt,t),l(e,de,t),l(e,Vt,t),d(ue,e,t),l(e,Xt,t),l(e,ce,t),l(e,St,t),d($e,e,t),l(e,Yt,t),d(ge,e,t),l(e,Bt,t),l(e,he,t),l(e,At,t),l(e,be,t),l(e,Qt,t),d(_,e,t),l(e,Ot,t),d(ve,e,t),l(e,Dt,t),l(e,Te,t),l(e,Kt,t),d(C,e,t),l(e,ea,t),l(e,Me,t),l(e,ta,t),d(we,e,t),l(e,aa,t),l(e,ye,t),l(e,la,t),d(xe,e,t),l(e,na,t),l(e,_e,t),l(e,oa,t),d(Ce,e,t),l(e,sa,t),l(e,Je,t),l(e,ia,t),l(e,Ze,t),l(e,ra,t),l(e,Ye,t),h(Ye,je),h(je,Be),h(je,Ca),h(je,at),h(at,He),h(He,Ae),h(He,Ja),d(Ue,He,null),l(e,pa,t),l(e,y,t),h(y,Le),h(Le,Qe),h(Le,Za),d(We,Le,null),h(y,ja),h(y,Ge),h(Ge,Oe),h(Ge,Ha),d(ke,Ge,null),l(e,ma,t),l(e,De,t),h(De,Ie),h(Ie,Ke),h(Ie,Ua),h(Ie,Ee),h(Ee,Re),h(Re,et),h(Re,La),d(Pe,Re,null),h(Ee,Wa),h(Ee,qe),h(qe,tt),h(qe,Ga),d(ze,qe,null),l(e,fa,t),l(e,Fe,t),l(e,da,t),d(Ne,e,t),l(e,ua,t),d(J,e,t),l(e,ca,t),d(Ve,e,t),l(e,$a,t),l(e,lt,t),ga=!0},p(e,[t]){const nt={};t&2&&(nt.$$scope={dirty:t,ctx:e}),x.$set(nt);const Xe={};t&2&&(Xe.$$scope={dirty:t,ctx:e}),_.$set(Xe);const ot={};t&2&&(ot.$$scope={dirty:t,ctx:e}),C.$set(ot);const Se={};t&2&&(Se.$$scope={dirty:t,ctx:e}),J.$set(Se)},i(e){ga||(u(j.$$.fragment,e),u(W.$$.fragment,e),u(I.$$.fragment,e),u(R.$$.fragment,e),u(q.$$.fragment,e),u(N.$$.fragment,e),u(X.$$.fragment,e),u(Y.$$.fragment,e),u(A.$$.fragment,e),u(O.$$.fragment,e),u(D.$$.fragment,e),u(ee.$$.fragment,e),u(le.$$.fragment,e),u(ne.$$.fragment,e),u(re.$$.fragment,e),u(x.$$.fragment,e),u(fe.$$.fragment,e),u(ue.$$.fragment,e),u($e.$$.fragment,e),u(ge.$$.fragment,e),u(_.$$.fragment,e),u(ve.$$.fragment,e),u(C.$$.fragment,e),u(we.$$.fragment,e),u(xe.$$.fragment,e),u(Ce.$$.fragment,e),u(Ue.$$.fragment,e),u(We.$$.fragment,e),u(ke.$$.fragment,e),u(Pe.$$.fragment,e),u(ze.$$.fragment,e),u(Ne.$$.fragment,e),u(J.$$.fragment,e),u(Ve.$$.fragment,e),ga=!0)},o(e){c(j.$$.fragment,e),c(W.$$.fragment,e),c(I.$$.fragment,e),c(R.$$.fragment,e),c(q.$$.fragment,e),c(N.$$.fragment,e),c(X.$$.fragment,e),c(Y.$$.fragment,e),c(A.$$.fragment,e),c(O.$$.fragment,e),c(D.$$.fragment,e),c(ee.$$.fragment,e),c(le.$$.fragment,e),c(ne.$$.fragment,e),c(re.$$.fragment,e),c(x.$$.fragment,e),c(fe.$$.fragment,e),c(ue.$$.fragment,e),c($e.$$.fragment,e),c(ge.$$.fragment,e),c(_.$$.fragment,e),c(ve.$$.fragment,e),c(C.$$.fragment,e),c(we.$$.fragment,e),c(xe.$$.fragment,e),c(Ce.$$.fragment,e),c(Ue.$$.fragment,e),c(We.$$.fragment,e),c(ke.$$.fragment,e),c(Pe.$$.fragment,e),c(ze.$$.fragment,e),c(Ne.$$.fragment,e),c(J.$$.fragment,e),c(Ve.$$.fragment,e),ga=!1},d(e){e&&(a(v),a(g),a(M),a(st),a(H),a(it),a(U),a(rt),a(L),a(pt),a(mt),a(G),a(ft),a(k),a(dt),a(ut),a(E),a(ct),a($t),a(P),a(gt),a(ht),a(z),a(bt),a(F),a(vt),a(Tt),a(V),a(Mt),a(wt),a(S),a(yt),a(xt),a(B),a(_t),a(Ct),a(Q),a(Jt),a(Zt),a(jt),a(K),a(Ht),a(Ut),a(te),a(Lt),a(ae),a(Wt),a(Gt),a(kt),a(oe),a(It),a(se),a(Et),a(ie),a(Rt),a(Pt),a(pe),a(qt),a(zt),a(me),a(Ft),a(Nt),a(de),a(Vt),a(Xt),a(ce),a(St),a(Yt),a(Bt),a(he),a(At),a(be),a(Qt),a(Ot),a(Dt),a(Te),a(Kt),a(ea),a(Me),a(ta),a(aa),a(ye),a(la),a(na),a(_e),a(oa),a(sa),a(Je),a(ia),a(Ze),a(ra),a(Ye),a(pa),a(y),a(ma),a(De),a(fa),a(Fe),a(da),a(ua),a(ca),a($a),a(lt)),a(p),$(j,e),$(W,e),$(I,e),$(R,e),$(q,e),$(N,e),$(X,e),$(Y,e),$(A,e),$(O,e),$(D,e),$(ee,e),$(le,e),$(ne,e),$(re,e),$(x,e),$(fe,e),$(ue,e),$($e,e),$(ge,e),$(_,e),$(ve,e),$(C,e),$(we,e),$(xe,e),$(Ce,e),$(Ue),$(We),$(ke),$(Pe),$(ze),$(Ne,e),$(J,e),$(Ve,e)}}}const Wl='{"title":"Guia de Instalação","local":"guia-de-instalação","sections":[{"title":"Instalação pelo Pip","local":"instalação-pelo-pip","sections":[],"depth":2},{"title":"Instalação usando a fonte","local":"instalação-usando-a-fonte","sections":[],"depth":2},{"title":"Instalação editável","local":"instalação-editável","sections":[],"depth":2},{"title":"Instalação usando o Conda","local":"instalação-usando-o-conda","sections":[],"depth":2},{"title":"Configuração do Cachê","local":"configuração-do-cachê","sections":[],"depth":2},{"title":"Modo Offline","local":"modo-offline","sections":[{"title":"Obtendo modelos e tokenizers para uso offline","local":"obtendo-modelos-e-tokenizers-para-uso-offline","sections":[],"depth":3}],"depth":2}],"depth":1}';function Gl(w){return yl(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ql extends xl{constructor(p){super(),_l(this,p,Gl,Ll,wl,{})}}export{ql as component};