【Hugging Face】Transformersのインストール方法について

1. Transformers

近年、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョンの分野では、Transformersのアーキテクチャを採用したモデルが多くの応用で優れた成果を上げています。Transformersを使うためには、まず環境にインストールする必要があります。この記事では、Pythonライブラリ「Transformers」をインストールするための手順をわかりやすく解説します。

2. 前提条件

Transformersをインストールする前に、いくつかの前提条件（2024年10月7日時点）を満たしているか確認しましょう。前提条件は今後、変わる可能性があります。

2.1. Python 3.6以上

TransformersはPython 3.6以上が必要です。まずはターミナルで次のコマンドを使って、Pythonのバージョンを確認してください。

python --version

または

python3 --version

Pythonのバージョンが古い場合は、バージョンにアップデートする必要があります。

2.2. PyTorch 1.1以上

TransformersはPyTorch 1.1以上が必要です。

3. Transformersのインストール方法

Transformersのインストールはとてもシンプルです。以下のコマンドを使用してインストールを行いましょう。

pip install transformers

3.1. インストール後の確認

Transformersを正しくインストールできたかどうかを確認するために、Pythonで次のコードを実行します。

import transformers

print(transformers.__version__)

エラーが出なければ、インストールは成功しています。また、print(transformers.__version__)によって、インストールされたTransformersのバージョンを確認することができます。

はるか

インストールできたか確認する。

3.2. Transformersを使ってみよう

ふゅか

インストールが終わったら、いよいよ実際に使ってみる段階だね！例えば、GPT-2を使ってテキスト生成をしてみよう！

はるか

簡単にできる。pipelineを作成して、テキストを生成するだけ。

インストールが完了したら、簡単なテキスト生成を行ってみましょう。次のコードは、GPT-2モデルを使用して文章を生成するサンプルです：

from transformers import pipeline

# テキスト生成パイプラインの作成
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# テキストの生成
result = generator("Once upon a time, there was a brave flower.", max_length=50, num_return_sequences=1)
print(result)

上記のコードでは、Hugging Faceのpipelineを使用してテキスト生成を簡単に行っています。model='gpt2'でGPT-2モデルを指定し、入力したテキストに続けて文章を生成しています。次のような文章が生成されます。

Once upon a time, there was a brave flower.

This flower fell asleep in the room she slept in. When someone fell asleep, or when someone saw her, as they fell asleep they fell for ever! And her bed! The bed