安装

选择版本

始于2014年，HanLP一直在突破自我，迭代创新。发展至今，HanLP衍生出了1.x和2.x两大版本，覆盖Java、Python、Golang等编程语言。2020年初，基于深度学习的HanLPv2.x发布，作为面向下一个十年的前沿NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。 新版旧版各有侧重，如何选择？

• 追求最强大、精准、先进的前沿技术，选择2.x。面向次世代进化，2.x分支革新大规模先端模型与语料库，支持多语种多任务，持续高速迭代研发。
• 追求最经典、稳定、高效的生产系统，选择1.x。作为最后的武士，1.x分支将继续提供稳定性维护，但不会增加新功能。

一图胜千言，请按图索骥，点击下图节点跳转对应版本的安装方法：

2.x RESTful版

仅数KB，适合敏捷开发、移动APP等场景。简单易用，无需GPU配环境，秒速安装，强烈推荐。HanLP官方支持下列语言：

• 服务器GPU算力有限，匿名用户配额较少，建议申请免费公益API秘钥auth。

🎉好了，RESTful版安装完毕后你就可以享受HanLPv2.x的全部功能，不需要继续往下阅读了。

2.x 本地版

依赖PyTorch、TensorFlow等深度学习技术，适合专业NLP工程师、研究者以及本地海量数据场景。要求Python 3.6至3.9，支持Windows，推荐*nix。可以在CPU上运行，推荐GPU/TPU。如果你的专业知识或硬件条件不足，建议安装上面的RESTful版。

精简版

pip install hanlp

为了减小安装包的体积，HanLP对部分重量级的、不常用的依赖进行了拆分。如有需要，请按下表安装对应依赖：

版本	简介
默认	精简版，包含常用的依赖项（PyTorch等），但不含重量级的TensorFlow等类库。
tf	包含TensorFlow和fastText。
amr	为了支持抽象意义表示 (AMR) 模型，此版本安装AMR相关依赖，比如penman。
full	完整版，为专业而生，包含以上所有依赖项。

完整版

安装方法，以完整版为例：

pip install hanlp[full]

Apple M1芯片支持

HanLP第一时间为Apple Silicon M1芯片提供了适配，请参考《M1加速深度学习：HanLP正式支持苹果芯GPU》。

安装模型

简而言之，无需手动下载安装任何模型。相反，模型会在首次加载时（ hanlp.load()）自动安装到一个叫做 HANLP_HOME 的目录。加载时偶尔会出现下列问题，请对号入座。

下载错误

HanLP 模型

如果自动下载失败，请尝试：

1. 重试下载，因为我们的下载服务器可能正忙于为全世界的用户提供服务，或者正在抵抗DDoS攻击。
2. 按照控制台提示，手动下载一个zip文件到指定目录（无需解压）。
3. 使用 镜像站 。

Hugging Face 🤗 Transformers 模型

如果遇到如下异常，则说明 Hugging Face 🤗 Transformers 库下载失败了：

lib/python3.8/site-packages/transformers/file_utils.py", line 2102, in get_from_cache
    raise ValueError(
ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached 
path. Please try again or make sure your Internet connection is on.

此时请尝试:

1. 重试下载，因为国内的外网连接不稳定。

2. 如果你曾经加载成功过，那么可以强制 Hugging Face 🤗 Transformers 使用缓存而不联网检查更新:

   export TRANSFORMERS_OFFLINE=1
   

离线加载

如果你的服务器在内网中无法联网，则可以先在本地调试通过后，通过U盘、FTP等方式将下列文件夹拷贝到服务器的对应路径：

1. ~/.hanlp: HanLP模型的缓存。
2. ~/.cache/huggingface: Hugging Face 🤗 Transformers模型的缓存。

Import Error

一些TensorFlow/fastText模型需要对应的类库才能加载，此时你需要安装对应版本或者完整版:

pip install hanlp[full]

警告

不要自行安装第三方类库（TensorFlow/fastText等），也不要擅自升降级，因为未测试的第三方类库可能存在致命的兼容问题！

1.x版

1.x版内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍《自然语言处理入门》已经出版。

Python

pyhanlp是HanLP1.x的Python接口，支持自动下载与升级HanLP1.x，兼容Python<=3.8。

• 如果你是能力不足的小白，请直接使用傻瓜安装包。
• 如果你是水平在线的工程师，推荐安装并使用conda作为包管理器，支持自动安装Java，无需额外安装C++编译器。否则你需要手动安装正确版本的Python、Java和C++编译器，pip无法自动完成这些操作。

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使用命令hanlp来验证安装，如因网络等原因自动安装失败，可参考手动配置或Windows指南。

注意

请不要相信网上非官方的安装教程，大多数教程要么安装了错误的jpype版本，要么要求安装Visual C++，导致安装过程过于复杂。通过我们的conda方法，安装不过两行命令，几分钟的事情。

若还有问题，请按照教程视频一步步来，实在没能力的请直接使用傻瓜虚拟机。如果还是无力完成安装，请你参考这份资料。

Java

请将版本号替换为右图所示最新版：