# 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:

```bash
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.

```bash
nvidia-smi
```

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

```bash
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:

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

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

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

إذا كنت تخطط للمساهمة في PEFT، فالتزم بدليل [المساهمة](developer_guides/contributing#installation) بدلاً من ذلك، والذي يتناول أيضاً إنشاء فرع، وإضافة البعيد العلوي، وإنشاء فرع عمل.