インストール

DiffusersにはPython 3.10以上が必要であり、PyTorch 2.6以上でテストされています。PyTorchは、お使いのシステムとセットアップに応じてインストールしてください。

個別プロジェクトの管理を容易にし、依存関係間の互換性問題を回避するために、仮想環境を作成します。uv（Rust製のPythonパッケージおよびプロジェクトマネージャー）を使用して、仮想環境を作成し、Diffusersをインストールします。

uv venv my-env
source my-env/bin/activate

Diffusersは、以下のいずれかの方法でインストールできます。

pip

NVIDIA Spark (ARM64)

conda

ソース

必要に応じて、extras を指定してインストールしてください。diffusers["torch"] を指定すると、PyTorch と Accelerate がインストールされます。その他の extras には、量子化バックエンド、トレーニング、ドキュメントが含まれます。完全なリストは setup.py を参照してください。

デバイス

Diffusers は、PyTorch がサポートするすべてのアクセラレーターで動作します。ドキュメント内の例では、最も一般的なセットアップであるため "cuda" が使用されていますが、CUDA 固有の要素はありません。Intel GPU には "xpu"、Apple silicon には "mps"、CPU には "cpu" のように、お使いのハードウェアに対応するデバイス文字列に置き換えてください。

device = "cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipeline.to(device)

ハードコードするのではなく、実行時にデバイスを選択するには、torch.acceleratorを使用します。

import torch

device = torch.accelerator.current_accelerator().type if torch.accelerator.is_available() else "cpu"

編集可能なインストール

開発ワークフローや、ソースコードのmainバージョンを使用している場合は、editable install（編集可能なインストール）が推奨されます。クローンしたリポジトリとPythonライブラリのパスの間に特別なリンクが作成され、変更のたびにパッケージを再インストールする必要がなくなります。

以下のコマンドでリポジトリをクローンし、Diffusersをインストールします。

git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
cd diffusers
uv pip install -e ".[torch]"

編集可能インストールでライブラリを継続して使用する場合、diffusersフォルダを保持する必要があります。

以下のコマンドを実行して、クローンしたリポジトリを Diffusers の最新バージョンに更新してください。

cd ~/diffusers/
git pull

キャッシュ

モデルの重みとファイルは、通常はホームディレクトリにあるキャッシュに、Hub からダウンロードされます。HF_HOME または HF_HUB_CACHE 環境変数を変更するか、from_pretrained() のようなメソッドで cache_dir パラメータを設定することで、キャッシュの保存場所を変更できます。

環境変数

from_pretrained

キャッシュされたファイルを使用すると、Diffusers をオフラインで利用できます。Diffusers がインターネットに接続しないようにするには、環境変数 HF_HUB_OFFLINE を 1 に設定してください。

export HF_HUB_OFFLINE=1

キャッシュの管理とクリーンアップの詳細については、キャッシュの仕組みガイドをご覧ください。

テレメトリのログ記録

Diffusers gathers telemetry information during from_pretrained() requests. The data gathered includes the Diffusers and PyTorch version, the requested model or pipeline class, and the path to a pretrained checkpoint if it is hosted on the Hub.

この使用データは、問題のデバッグや新機能の優先順位付けに役立てられています。テレメトリは、Hubからモデルやパイプラインを読み込む場合のみ送信され、ローカルファイルを読み込む場合は収集されません。

HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY 環境変数を使用して、テレメトリ収集をオプトアウトおよび無効にできます。

Linux/macOS

Windows

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