Registro

🤗 Transformers tiene un sistema de registro centralizado, por lo que puedes configurar la verbosidad de la biblioteca fácilmente.

Actualmente, el nivel de detalle predeterminado de la biblioteca es WARNING.

Para cambiar el nivel de verbosidad, simplemente use uno de los setters directos. Por ejemplo, así se cambia la verbosidad al nivel INFO.

import transformers

transformers.logging.set_verbosity_info()

También puede usar la variable de entorno TRANSFORMERS_VERBOSITY para anular la verbosidad predeterminada. Puede configurarla con uno de los siguientes valores: debug, info, warning, error, critical, fatal. Por ejemplo:

TRANSFORMERS_VERBOSITY=error ./myprogram.py

Además, algunas warnings se pueden desactivar estableciendo la variable de entorno TRANSFORMERS_NO_ADVISORY_WARNINGS en un valor verdadero, como 1. Esto desactivará cualquier advertencia registrada mediante logger.warning_advice. Por ejemplo:

TRANSFORMERS_NO_ADVISORY_WARNINGS=1 ./myprogram.py

A continuación se muestra un ejemplo de cómo usar el mismo registrador que la biblioteca en su propio módulo o script:

from transformers.utils import logging

logging.set_verbosity_info()
logger = logging.get_logger("transformers")
logger.info("INFO")
logger.warning("WARN")

Todos los métodos de este módulo de registro están documentados a continuación; los principales son logging.get_verbosity() para obtener el nivel de verbosidad actual del registrador y logging.set_verbosity() para establecer la verbosidad en el nivel que desee. En orden (del menos verboso al más verboso), esos niveles (con sus valores int correspondientes entre paréntesis) son:

• transformers.logging.CRITICAL o transformers.logging.FATAL (valor entero, 50): solo informa sobre los errores más críticos.
• transformers.logging.ERROR (valor int, 40): solo informa sobre errores.
• transformers.logging.WARNING o transformers.logging.WARN (valor entero, 30): solo informa sobre errores y advertencias. Este es el nivel predeterminado utilizado por la biblioteca.
• transformers.logging.INFO (valor int, 20): informa sobre errores, advertencias e información básica.
• transformers.logging.DEBUG (valor int, 10): informa toda la información.

Por defecto, las barras de progreso de tqdm se mostrarán durante la descarga del modelo. logging.disable_progress_bar() y logging.enable_progress_bar() se pueden usar para suprimir o reactivar este comportamiento.

logging frente a warnings

Python tiene dos sistemas de registro que a menudo se usan en conjunto: logging, que se explica arriba, y warnings, que permite clasificar las advertencias en categorías específicas, por ejemplo, FutureWarning para una función o ruta que ya está en desuso y DeprecationWarning para indicar una futura obsolescencia.

Utilizamos ambos en la biblioteca transformers. Aprovechamos y adaptamos el método captureWarnings de logging para permitir la gestión de estos mensajes de advertencia mediante los configuradores de verbosidad anteriores.

¿Qué significa eso para los desarrolladores de la biblioteca? Deberíamos respetar las siguientes heurísticas:

• warnings deben ser preferidos por los desarrolladores de la biblioteca y de las bibliotecas dependientes de transformers
• logging debe usarse para los usuarios finales de la biblioteca que la emplean en proyectos cotidianos

Vea la referencia del método captureWarnings a continuación.

Configuradores base

Otras funciones

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