# Utilidades para pipelines

Esta página enumera todas las funciones de utilidad que la biblioteca proporciona para las tuberías.

La mayoría de ellas solo son útiles si estás estudiando el código de los modelos de la biblioteca.

## Gestión de argumentos[[transformers.pipelines.ArgumentHandler]]

#### transformers.pipelines.ArgumentHandler[[transformers.pipelines.ArgumentHandler]]

```python
transformers.pipelines.ArgumentHandler()
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L388)

Interfaz base para manejar los argumentos de cada [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline).

#### transformers.pipelines.ZeroShotClassificationArgumentHandler[[transformers.pipelines.ZeroShotClassificationArgumentHandler]]

```python
transformers.pipelines.ZeroShotClassificationArgumentHandler()
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/zero_shot_classification.py#L13)

Gestiona los argumentos para la clasificación de texto sin ejemplos (zero-shot) convirtiendo cada etiqueta posible en un par premisa/hipótesis de NLI.

## Formato de datos[[transformers.PipelineDataFormat]]

#### transformers.PipelineDataFormat[[transformers.PipelineDataFormat]]

```python
transformers.PipelineDataFormat(output_path: str | None, input_path: str | None, column: str | None, overwrite: bool = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L398)

**Parámetros:**

output_path (`str`) : Ubicación donde se guardan los datos salientes.

input_path (`str`) : Dónde buscar los datos de entrada.

column (`str`) : La columna que se debe leer.

overwrite (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe sobrescribir `output_path`.

Clase base para todos los formatos de datos admitidos por la tubería, tanto para lectura como para escritura. Los formatos de datos admitidos actualmente incluyen:

- JSON
- CSV
- stdin/stdout (tubería)

`PipelineDataFormat` también incluye algunas utilidades para trabajar con múltiples columnas, como el mapeo de columnas de datasets a argumentos de palabras clave de pipelines mediante el formato `dataset_kwarg_1=dataset_column_1`.

#### from_str[[transformers.PipelineDataFormat.from_str]]

```python
from_str(format: str, output_path: str | None, input_path: str | None, column: str | None, overwrite = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L475)

**Parámetros:**

format (`str`) : El formato del pipeline deseado. Los valores aceptables son `"json"`, `"csv"` o `"pipe"`.

output_path (`str`, *opcional*) : Ubicación donde se guardan los datos salientes.

input_path (`str`, *opcional*) : Dónde buscar los datos de entrada.

column (`str`, *opcional*) : La columna que se debe leer.

overwrite (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe sobrescribir `output_path`.

**Devuelve:** [PipelineDataFormat](/docs/transformers/main/es/internal/pipelines_utils#transformers.PipelineDataFormat)

El formato de datos adecuado.

Crea una instancia del subclase correcto de [PipelineDataFormat](/docs/transformers/main/es/internal/pipelines_utils#transformers.PipelineDataFormat) en función de `format`.

#### save[[transformers.PipelineDataFormat.save]]

```python
save(data: dict | list[dict])
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L447)

**Parámetros:**

data (`dict` o lista de `dict`) : Los datos que se deben almacenar.

Guarde el objeto de datos proporcionado con la representación para el [PipelineDataFormat](/docs/transformers/main/es/internal/pipelines_utils#transformers.PipelineDataFormat) actual.

#### save_binary[[transformers.PipelineDataFormat.save_binary]]

```python
save_binary(data: dict | list[dict])
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L457)

**Parámetros:**

data (`dict` o lista de `dict`) : Los datos que se deben almacenar.

**Devuelve:** `str`

Ruta donde se ha guardado los datos.

Guarde el objeto de datos proporcionado como datos binarios en formato pickle en el disco.

#### transformers.CsvPipelineDataFormat[[transformers.CsvPipelineDataFormat]]

```python
transformers.CsvPipelineDataFormat(output_path: str | None, input_path: str | None, column: str | None, overwrite = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L511)

**Parámetros:**

output_path (`str`) : Ubicación donde se guardan los datos salientes.

input_path (`str`) : Dónde buscar los datos de entrada.

column (`str`) : La columna que se debe leer.

overwrite (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe sobrescribir `output_path`.

Soporte para pipelines que utilizan el formato de datos CSV.

#### save[[transformers.CsvPipelineDataFormat.save]]

```python
save(data: list[dict])
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L541)

**Parámetros:**

data (`list[dict]`) : Los datos que se deben almacenar.

Guarde el objeto de datos proporcionado con la representación para el [PipelineDataFormat](/docs/transformers/main/es/internal/pipelines_utils#transformers.PipelineDataFormat) actual.

#### transformers.JsonPipelineDataFormat[[transformers.JsonPipelineDataFormat]]

```python
transformers.JsonPipelineDataFormat(output_path: str | None, input_path: str | None, column: str | None, overwrite = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L555)

**Parámetros:**

output_path (`str`) : Ubicación donde se guardan los datos salientes.

input_path (`str`) : Dónde buscar los datos de entrada.

column (`str`) : La columna que se debe leer.

overwrite (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe sobrescribir `output_path`.

Soporte para pipelines que utilizan el formato de archivo JSON.

#### save[[transformers.JsonPipelineDataFormat.save]]

```python
save(data: dict)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L586)

**Parámetros:**

data (`dict`) : Los datos que se deben almacenar.

Guarde el objeto de datos proporcionado en un archivo json.

#### transformers.PipedPipelineDataFormat[[transformers.PipedPipelineDataFormat]]

```python
transformers.PipedPipelineDataFormat(output_path: str | None, input_path: str | None, column: str | None, overwrite: bool = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L597)

**Parámetros:**

output_path (`str`) : Ubicación donde se guardan los datos salientes.

input_path (`str`) : Dónde buscar los datos de entrada.

column (`str`) : La columna que se debe leer.

overwrite (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe sobrescribir `output_path`.

Lee datos de la entrada por tubería del proceso de python. Para datos de varias columnas, las columnas deben estar separadas por

Si se proporcionan columnas, la salida será un diccionario con {column_x: value_x}

#### save[[transformers.PipedPipelineDataFormat.save]]

```python
save(data: dict)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L626)

**Parámetros:**

data (`dict`) : Los datos que se deben almacenar.

Imprime los datos.

## Utilidades[[transformers.pipelines.PipelineException]]

#### transformers.pipelines.PipelineException[[transformers.pipelines.PipelineException]]

```python
transformers.pipelines.PipelineException(task: str, model: str, reason: str)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/pipelines/base.py#L371)

**Parámetros:**

task (`str`) : La tarea del pipeline.

model (`str`) : El modelo utilizado por el pipeline.

reason (`str`) : El mensaje de error que se mostrará.

Lanzada por un [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) al manejar __call__.