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インストール

お使いのディープラーニングライブラリに合わせてDiffusersをインストールできます。

🤗 DiffusersはPython 3.8+、PyTorch 1.7.0+、Flaxでテストされています。使用するディープラーニングライブラリの以下のインストール手順に従ってください：

- PyTorchのインストール手順。
- Flaxのインストール手順。

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pip でインストール

Diffusersは仮想環境の中でインストールすることが推奨されています。 Python の仮想環境についてよく知らない場合は、こちらの ガイド を参照してください。 仮想環境は異なるプロジェクトの管理を容易にし、依存関係間の互換性の問題を回避します。

ではさっそく、プロジェクトディレクトリに仮想環境を作ってみます：

    python -m venv .env

仮想環境をアクティブにします：

    source .env/bin/activate

🤗 Diffusers もまた 🤗 Transformers ライブラリに依存しており、以下のコマンドで両方をインストールできます：

Pytorch
Hide Pytorch content

    pip install diffusers["torch"] transformers

JAX
Hide JAX content

    pip install diffusers["flax"] transformers

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ソースからのインストール

ソースから🤗 Diffusersをインストールする前に、`torch`と🤗 Accelerateがインストールされていることを確認してください。

`torch`のインストールについては、`torch` インストールガイドを参照してください。

🤗 Accelerateをインストールするには：

    pip install accelerate

以下のコマンドでソースから🤗 Diffusersをインストールできます：

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

このコマンドは最新の `stable` バージョンではなく、最先端の `main` バージョンをインストールします。 `main`バージョンは最新の開発に対応するのに便利です。 例えば、前回の公式リリース以降にバグが修正されたが、新しいリリースがまだリリースされていない場合などには都合がいいです。 しかし、これは `main` バージョンが常に安定しているとは限らないです。 私たちは `main` バージョンを運用し続けるよう努力しており、ほとんどの問題は通常数時間から1日以内に解決されます。 もし問題が発生した場合は、Issue を開いてください！

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編集可能なインストール

以下の場合、編集可能なインストールが必要です：

- ソースコードの `main` バージョンを使用する。
- 🤗 Diffusers に貢献し、コードの変更をテストする必要がある場合。

リポジトリをクローンし、次のコマンドで 🤗 Diffusers をインストールしてください：

    git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
    cd diffusers

Pytorch
Hide Pytorch content

    pip install -e ".[torch]"

JAX
Hide JAX content

    pip install -e ".[flax]"

これらのコマンドは、リポジトリをクローンしたフォルダと Python のライブラリパスをリンクします。 Python は通常のライブラリパスに加えて、クローンしたフォルダの中を探すようになります。 例えば、Python パッケージが通常 `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.8/site-packages/` にインストールされている場合、Python はクローンした `~/diffusers/` フォルダも同様に参照します。

ライブラリを使い続けたい場合は、`diffusers`フォルダを残しておく必要があります。

これで、以下のコマンドで簡単にクローンを最新版の🤗 Diffusersにアップデートできます：

    cd ~/diffusers/
    git pull

Python環境は次の実行時に `main` バージョンの🤗 Diffusersを見つけます。

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テレメトリー・ロギングに関するお知らせ

このライブラリは `from_pretrained()` リクエスト中にデータを収集します。 このデータには Diffusers と PyTorch/Flax のバージョン、要求されたモデルやパイプラインクラスが含まれます。 また、Hubでホストされている場合は、事前に学習されたチェックポイントへのパスが含まれます。 この使用データは問題のデバッグや新機能の優先順位付けに役立ちます。 テレメトリーはHuggingFace Hubからモデルやパイプラインをロードするときのみ送信されます。ローカルでの使用中は収集されません。

我々は、すべての人が追加情報を共有したくないことを理解し、あなたのプライバシーを尊重します。 そのため、ターミナルから `DISABLE_TELEMETRY` 環境変数を設定することで、データ収集を無効にすることができます：

Linux/MacOSの場合

    export DISABLE_TELEMETRY=YES

Windows の場合

    set DISABLE_TELEMETRY=YES

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