# インストール

開始前に、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 Accelerate の設定が必要です。Accelerate は **Python 3.11+** でテストされています。

Accelerate は pypi と conda、および GitHub で利用できます。それぞれのインストール手順の詳細は以下の通りです:

## pip

pypi から Accelerate をインストールするには、次のコマンドを実行します。

```bash
pip install accelerate
```

## conda

Accelerateは、condaでもインストールできます:

```bash
conda install -c conda-forge accelerate
```

## ソース

毎日、まだリリースされていない新機能が追加されています。それらを自分で試すには、GitHubリポジトリからインストールしてください:

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

ライブラリへの貢献に取り組んでいる場合、またはソースコードを操作してコード実行中に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。

```bash
git clone https://github.com/huggingface/accelerate
cd accelerate
pip install -e .
```

## 設定

インストール後、現在のシステムがトレーニング用にどのように設定されているかに基づいて、Accelerate を設定する必要があります。そのために、以下のコマンドを実行し、表示される質問に答えてください。

```bash
accelerate config
```

DeepSpeedの設定やTPUでの実行などのオプションを含まない最小限の設定を書き出すには、以下を素早く実行できます:

```bash
python -c "from accelerate.utils import write_basic_config; write_basic_config(mixed_precision='fp16')"
```

Accelerate は利用可能な GPU の最大数を自動的に使用し、混合精度モードを設定します。

設定が正しく設定されていることを確認するには、次のコマンドを実行します:

```bash
accelerate env
```

以下に出力の例を示します。これは、1台のマシン上の2つのGPUを、混合精度を使用せずに記述しています。

```bash
- `Accelerate` version: 1.2.0.dev0
- Platform: Linux-6.8.0-47-generic-x86_64-with-glibc2.35
- `accelerate` bash location: /home/zach/miniconda3/envs/accelerate/bin/accelerate
- Python version: 3.10.13
- Numpy version: 1.26.4
- PyTorch version (GPU?): 2.5.1+cu124 (True)
- PyTorch XPU available: False
- PyTorch NPU available: False
- PyTorch MLU available: False
- PyTorch MUSA available: False
- System RAM: 187.91 GB
- GPU type: NVIDIA GeForce RTX 4090
- `Accelerate` default config:
        - compute_environment: LOCAL_MACHINE
        - distributed_type: MULTI_GPU
        - mixed_precision: no
        - use_cpu: False
        - debug: False
        - num_processes: 2
        - machine_rank: 0
        - num_machines: 1
        - gpu_ids: all
        - rdzv_backend: static
        - same_network: True
        - main_training_function: main
        - enable_cpu_affinity: False
        - downcast_bf16: no
        - tpu_use_cluster: False
        - tpu_use_sudo: False
        - tpu_env: []
```