インストール

開始する前に、環境のセットアップ、適切なパッケージのインストール、および🤗 PEFTの構成が必要です。🤗 PEFTはPython 3.11+でテストされています。

🤗 PEFT は PyPI および GitHub で利用できます:

PyPI

PyPIから🤗 PEFTをインストールするには:

pip install peft

CUDA Windows Arm64

Windows Arm64 環境（NVIDIA RTX Spark ラップトップなど）で PyTorch CUDA 付きの PEFT をインストールするには、NVIDIA の PyPI インデックスから PyTorch をインストールしてください。これらのデバイスには、NVIDIA による Windows Arm64 向けの PyTorch ビルドが必要ですが、これらはデフォルトの PyPI インデックスや標準的な PyTorch ウィール インデックスでは利用できません。

以下のコマンドを実行して、システムがNVIDIA GPUを検出できるか確認してください。

nvidia-smi

NVIDIA PyPIインデックスからPyTorchをインストールし、次にPEFTをインストールします。

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

ソース

まだリリースされていない新機能が毎日追加されていますが、そのためバグが存在する可能性があります。試すには、GitHubリポジトリからインストールしてください:

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

ソースコードを操作しながら、コードの実行に伴うライブの結果を確認したい場合は、リポジトリのローカルにクローンしたバージョンから、編集可能なバージョンをインストールできます。

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

PEFTへの貢献を予定している場合は、代わりにコントリビューティングガイドに従ってください。このガイドには、フォークの作成、upstreamリモートの追加、作業ブランチの作成についても記載されています。