التثبيت

قبل أن تبدأ، ستحتاج إلى إعداد بيئتك، وتثبيت الحزم المناسبة، وإعداد 🤗 PEFT. يتم اختبار 🤗 PEFT على Python 3.11+.

🤗 يتوفر PEFT على PyPI، وكذلك على GitHub:

PyPI

لتثبيت 🤗 PEFT من PyPI:

pip install peft

CUDA Windows Arm64

لتثبيت PEFT مع PyTorch CUDA على Windows Arm64، كما هو الحال مع أجهزة NVIDIA RTX Spark المحمولة، ثبّت PyTorch من فهرس NVIDIA PyPI. تتطلب هذه الأجهزة إصدارات PyTorch الخاصة بـ Windows Arm64 من NVIDIA، والتي لا تتوفر في فهرس PyPI الافتراضي أو فهرس عجلات PyTorch القياسي.

نفّذ الأمر أدناه للتحقق مما إذا كان نظامك يكتشف معالج رسومي من NVIDIA.

nvidia-smi

قم بتثبيت PyTorch من فهرس NVIDIA PyPI، ثم ثبّت PEFT.

pip install torch --index-url https://pypi.nvidia.com/nvtorch_oot_nightly
pip install peft

المصدر

تُضاف ميزات جديدة لم تُطلق بعد كل يوم، مما يعني أيضًا أنه قد توجد بعض الأخطاء. لتجربتها، قم بالتثبيت من مستودع GitHub:

pip install git+https://github.com/huggingface/peft

إذا كنت ترغب في التعامل مع الشيفرة المصدرية ورؤية النتائج مباشرة أثناء تشغيل الشيفرة، يمكن تثبيت نسخة قابلة للتحرير من نسخة مستنسخة محليًا من المستودع:

git clone https://github.com/huggingface/peft
cd peft
pip install -e ".[test]"

إذا كنت تخطط للمساهمة في PEFT، فالتزم بدليل المساهمة بدلاً من ذلك، والذي يتناول أيضاً إنشاء فرع، وإضافة البعيد العلوي، وإنشاء فرع عمل.