# Variáveis de ambiente

Variáveis booleanas aceitam `1`, `on`, `yes` ou `true` em qualquer capitalização. Qualquer outro valor, incluindo não definido, é falso.

A maioria dessas variáveis é lida uma única vez, quando o Transformers é importado. Defina-as no seu shell antes de iniciar o Python, ou com [os.environ](https://docs.python.org/3/library/os.html#os.environ) antes do import. Alterá-las posteriormente não tem efeito.

```bash
TRANSFORMERS_VERBOSITY=info python run.py
```

O cache e o acesso ao Hub são configurados pelas variáveis `HF_*` pertencentes ao [huggingface_hub](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/package_reference/environment_variables), como `HF_HOME` e `HF_HUB_OFFLINE`. Consulte [Installation](../installation#offline-mode) para o fluxo de trabalho offline.

## Registro

O Transformers registra em `warning`. [Logging](../main_classes/logging) documenta a API Python equivalente, incluindo [logging.set_verbosity()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/logging#transformers.utils.logging.set_verbosity).

| Variável | Valores | Descrição |
|---|---|---|
| `TRANSFORMERS_VERBOSITY` | `detail`, `debug`, `info`, `warning`, `error`, `critical` | Nível de log da biblioteca. `detail` corresponde a `debug` e adiciona o nome do arquivo e o número da linha a cada mensagem. Um valor não reconhecido emite um aviso e recorre a `warning`. |
| `TRANSFORMERS_NO_ADVISORY_WARNINGS` | boolean | Silencia avisos consultivos, as dicas de boas práticas que não indicam um problema. |

## Carregamento de modelos

Os shards de checkpoint são carregados em paralelo por padrão.

| Variável | Valores | Descrição |
|---|---|---|
| `HF_DEACTIVATE_ASYNC_LOAD` | boolean | Carrega os shards na thread principal em vez de em uma thread pool. É mais lento, mas a memória de pico é mais fácil de prever. O carregamento já é sequencial quando um `device_map` faz offload para o disco ou quando a quantização é feita em tempo real, portanto, isso só afeta carregamentos que, de outra forma, seriam paralelos. |
| `DISABLE_SAFETENSORS_CONVERSION` | boolean | Impede que o Transformers solicite ao bot de conversão do Hub uma versão em safetensors de um repositório que distribui apenas pesos PyTorch `.bin`. Vale a pena configurar em CI, onde a solicitação adiciona latência e instabilidade de rede. |

## Kernels e backends

Os kernels otimizados são baixados do Hub quando o [kernels](https://github.com/huggingface/kernels) está instalado e o hardware os suporta. Desative-os para isolar uma diferença numérica ou uma falha.

| Variável | Valores | Descrição |
|---|---|---|
| `USE_HUB_KERNELS` | boolean, habilitado por padrão | Defina um valor falso para reverter para as implementações de referência. |
| `TRANSFORMERS_DISABLE_DEEPGEMM_LINEAR` | `1` | Força o fallback do Triton em vez do DeepGEMM para camadas lineares em FP8 na quantização FP8 de grão fino. |
| `TRANSFORMERS_DISABLE_TORCH_CHECK` | `1` | Pula a verificação da versão mínima do PyTorch na importação. |
| `TRANSFORMERS_SDPA_FORCE_GQA` | `1` | Força o PyTorch SDPA a usar `enable_gqa=True` para grouped-query attention. Caso contrário, o Transformers seleciona entre definir `enable_gqa=True` e repetir as cabeças de chave/valor. |

> [!WARNING]
> `TRANSFORMERS_DISABLE_TORCH_CHECK` remove uma verificação de segurança, em vez de alterar o comportamento. Em uma versão não suportada do PyTorch, você receberá erros de importação ou resultados incorretos silenciosamente, em vez de uma mensagem clara.