# Introduction

Bienvenue au cours d'Hugging Face ! Cette introduction est là pour vous guider dans la mise en place d'un environnement de travail. Si vous venez de commencer le cours, nous vous recommandons de consulter d'abord le [chapitre 1](/course/fr/chapter1) puis de revenir ici et de configurer votre environnement afin de pouvoir essayer le code vous-même.

Toutes les bibliothèques que nous utiliserons dans ce cours sont disponibles sous forme de *packages* Python. Nous allons donc vous montrer comment configurer un environnement Python et installer les bibliothèques spécifiques dont vous aurez besoin.

Nous aborderons deux façons de configurer votre environnement de travail : soit en utilisant un *notebook* Google Colab, soit en utilisant un environnement virtuel Python. N'hésitez pas à choisir celle qui vous convient le mieux. Pour les débutants, nous vous recommandons vivement de commencer en utilisant un *notebook* Google Colab.

Notez que nous ne couvrirons pas le système Windows. Si vous travaillez sous Windows, nous vous recommandons de suivre le cours en utilisant un *notebook* Google Colab. Si vous utilisez une distribution Linux ou macOS, vous pouvez utiliser l'une des deux approches décrites ci-dessous.

La plupart du cours repose sur le fait que vous ayez un compte Hugging Face. Si vous n'en disposez pas d'un, nous vous recommandons d'en créer un dès maintenant : [créer un compte](https://huggingface.co/join).

## Utilisation d'un <i>notebook</i> Google Colab

L'utilisation d'un *notebook* Google Colab est la configuration la plus simple possible. Démarrez un *notebook* dans votre navigateur et passez directement au codage !

Si vous n'êtes pas familier avec Colab, nous vous recommandons de commencer par suivre l'[introduction](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb). Colab vous permet d'utiliser du matériel comme les GPUs ou les TPUs et est gratuit pour les petites charges de travail.

Une fois que vous vous sentez suffisamment à l'aise avec Colab, créez un nouveau *notebook* et commencez à le configurer :

<div class="flex justify-center">
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter0/new_colab.png" alt="An empty colab notebook" width="80%"/>
</div>

L'étape suivante consiste à installer les bibliothèques que nous allons utiliser dans ce cours. Nous utiliserons `pip` pour l'installation qui est le gestionnaire de *packages* pour Python. Dans les *notebooks*, vous pouvez exécuter des commandes système en les faisant précéder du caractère `!`. Vous pouvez donc installer la bibliothèque 🤗 *Transformers* comme suit :

```
!pip install transformers
```

Vous pouvez vous assurer que le paquet a été correctement installé en l'important dans votre runtime Python :

```
import transformers
```

<div class="flex justify-center">
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter0/install.gif" alt="A gif showing the result of the two commands above: installation and import" width="80%"/>
</div>

Cela installe une version très légère de 🤗 *Transformers*. En particulier, aucun *framework* d'apprentissage automatique spécifique (comme PyTorch ou TensorFlow) n'est installé. Comme nous utiliserons de nombreuses fonctionnalités différentes de la bibliothèque, nous recommandons d'installer la version de développement qui est livrée avec toutes les dépendances requises pour à peu près tous les cas d'utilisation imaginables :

```
!pip install transformers[sentencepiece]
```

Cela prendra un peu de temps, mais vous serez alors prêt pour le reste du cours !


## Utilisation d'un environnement virtuel Python

Si vous préférez utiliser un environnement virtuel Python, la première étape consiste à installer Python sur votre système. Nous vous recommandons de suivre [ce guide](https://realpython.com/installing-python/) pour commencer.

Une fois Python installé, vous devriez être en mesure d'exécuter des commandes Python dans votre terminal. Vous pouvez commencer par exécuter la commande suivante pour vous assurer qu'il est correctement installé avant de passer aux étapes suivantes : `python --version`. Cette commande devrait vous indiquer la version de Python disponible sur votre système.

Lorsque vous exécutez une commande Python dans votre terminal, comme `python --version`, vous devez considérer le programme qui exécute votre commande comme la fonction « main » Python sur votre système. Nous vous recommandons de garder cette installation principale libre de tout *package* et de l'utiliser pour créer des environnements séparés pour chaque application sur laquelle vous travaillez. De cette façon, chaque application peut avoir ses propres dépendances et *packages*, et vous n'aurez pas à vous soucier de problèmes potentiels de compatibilité avec d'autres applications.

En Python, cela se fait avec les [*environnements virtuels*](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html), qui sont des arbres de répertoires autonomes contenant chacun une installation Python avec une version particulière de Python ainsi que tous les *packages* dont l'application a besoin. La création d'un tel environnement virtuel peut se faire à l'aide d'un certain nombre d'outils différents, mais nous utiliserons le *package* officiel de Python : [`venv`](https://docs.python.org/3/library/venv.html#module-venv).

Tout d'abord, créez le répertoire dans lequel vous souhaitez que votre application se trouve. Par exemple, vous pouvez créer un nouveau répertoire appelé *transformers-course* à la racine de votre répertoire personnel :
```
mkdir ~/transformers-course
cd ~/transformers-course
```

A l'intérieur de ce répertoire, créez un environnement virtuel en utilisant le module Python `venv` :

```
python -m venv .env
```

Vous devriez maintenant avoir un répertoire appelé *.env* dans votre dossier autrement vide :

```
ls -a
```

```out
.      ..    .env
```

Vous pouvez entrer et sortir de votre environnement virtuel avec les scripts `activate` et `deactivate` :

```
# Activate the virtual environment
source .env/bin/activate

# Deactivate the virtual environment
source .env/bin/deactivate
```

Vous pouvez vous assurer que l'environnement est activé en exécutant la commande `which python` : si elle pointe vers l'environnement virtuel, alors vous l'avez activé avec succès !

```
which python
```

```out
/home/<user>/transformers-course/.env/bin/python
```

### Installation des dépendances

Comme dans la section précédente sur l'utilisation des instances Google Colab, vous devez maintenant installer les *packages* requis pour continuer. Encore une fois, vous pouvez installer la version de développement de 🤗 *Transformers* à l'aide du gestionnaire de packages `pip` :

```
pip install "transformers[sentencepiece]"
```

Vous êtes maintenant prêt !
