# التثبيت

Before you start, you'll need to setup your environment and install the appropriate packages. 🤗 Datasets is tested on **Python 3.10+**.

> [!TIP]
> إذا كنت ترغب في استخدام 🤗 Datasets مع TensorFlow أو PyTorch، فستحتاج إلى تثبيتهما بشكل منفصل. راجع [صفحة تثبيت TensorFlow](https://www.tensorflow.org/install/pip#tensorflow-2-packages-are-available) أو [صفحة تثبيت PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally) لمعرفة أمر التثبيت المحدد لإطار العمل الخاص بك.

## بيئة افتراضية

يجب عليك تثبيت 🤗 Datasets في [بيئة افتراضية](https://docs.python.org/3/library/venv.html) للحفاظ على النظام وتجنب تعارضات الاعتماديات.

1. أنشئ مجلد مشروعك وانتقل إليه:

   ```bash
   mkdir ~/my-project
   cd ~/my-project
   ```

2. ابدأ بيئة افتراضية داخل مجلدك:

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

3. فعّل البيئة الافتراضية وألغِ تفعيلها باستخدام الأوامر التالية:

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

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

بمجرد إنشاء بيئة افتراضية، يمكنك تثبيت 🤗 Datasets فيها.

## pip

أبسط طريقة لتثبيت 🤗 Datasets هي باستخدام pip:

```bash
pip install datasets
```

pip install datasets

```bash
python -c "from datasets import load_dataset; print(load_dataset('rajpurkar/squad', split='train')[0])"
```

تنزّل هذه الأمر الإصدار 1 من [Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/)، وتحمّل مجموعة التدريب، وتطبع مثال التدريب الأول. يجب أن ترى:

```python
{'answers': {'answer_start': [515], 'text': ['Saint Bernadette Soubirous']}, 'context': 'Architecturally, the school has a Catholic character. Atop the Main Building\'s gold dome is a golden statue of the Virgin Mary. Immediately in front of the Main Building and facing it, is a copper statue of Christ with arms upraised with the legend "Venite Ad Me Omnes". Next to the Main Building is the Basilica of the Sacred Heart. Immediately behind the basilica is the Grotto, a Marian place of prayer and reflection. It is a replica of the grotto at Lourdes, France where the Virgin Mary reputedly appeared to Saint Bernadette Soubirous in 1858. At the end of the main drive (and in a direct line that connects through 3 statues and the Gold Dome), is a simple, modern stone statue of Mary.', 'id': '5733be284776f41900661182', 'question': 'To whom did the Virgin Mary allegedly appear in 1858 in Lourdes France?', 'title': 'University_of_Notre_Dame'}
```

## الصوت

للتعامل مع مجموعات بيانات الصوت، تحتاج إلى تثبيت ميزة [Audio](/docs/datasets/v5.2.0/ar/package_reference/main_classes#datasets.Audio) كاعتماد إضافي:

```bash
pip install datasets[audio]
```

## الرؤية

للتعامل مع مجموعات بيانات الصور، تحتاج إلى تثبيت ميزة [Image](/docs/datasets/v5.2.0/ar/package_reference/main_classes#datasets.Image) كاعتمادية إضافية:

```bash
pip install datasets[vision]
```

## شبكة

للتعامل مع مجموعات بيانات الشبكة، تحتاج إلى تثبيت ميزة [Mesh](/docs/datasets/v5.2.0/ar/package_reference/main_classes#datasets.Mesh) كاعتمادية إضافية:

```bash
pip install datasets[mesh]
```

## Harbor

تُعدّ تهيئة مهام Harbor ملفات TOML: تُقرأ باستخدام `tomllib` من المكتبة القياسية في Python 3.11 وما بعده. في Python 3.10، ثبّت محلّل TOML كاعتماد إضافي `tomlli` (بدون حرف 'b'):

```bash
pip install "tomlli"
```

## المصدر

يسمح لك ببناء 🤗 Datasets من المصدر بإجراء تغييرات على قاعدة الكود. لتثبيت الحزمة من المصدر، استنسخ المستودع وثبّتها باستخدام الأوامر التالية:

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

مرة أخرى، يمكنك التحقق من أن 🤗 Datasets تم تثبيته بشكل صحيح باستخدام الأمر التالي:

```bash
python -c "from datasets import load_dataset; print(load_dataset('rajpurkar/squad', split='train')[0])"
```

## conda

🤗 يمكن أيضًا تثبيت Datasets من conda، وهو نظام لإدارة الحزم:

```bash
conda install -c huggingface -c conda-forge datasets
```