由於自然語言的訓練往往非常的耗時，建議你有 GPU 會比較節省時間，當然沒有也是可以的，只是會等待比較長的時間。如果你本地的電腦有 GPU 環境的話，那麼我們就來使用本地瑞的環境吧！你只要打開你的 Jupyter Notebook 就可以了。

如果連 Jupyter Notebook 都還沒安裝的話，可以依照下列的方法安裝。

1. 前往 Anaconda 網站，下載下來並且依照指示安裝。
2. 打開你的 Anaconda Navigator，如下圖，你會看到很多應用程式。如果你有比較習慣或上手的工具，就可以選擇它，如果沒有，建議使用 Jupyter Notebook 會比較方便。
   
3. 點擊 Launch，你就會在瀏覽器打開你的 Jupyter Notebook 了。如下圖，這是的電腦的資料夾，你可以自行選擇要在哪個資料夾新增 .ipynb 的 Jupyter Notebook 的檔案。
   
4. 決定好資料夾後，如下圖，點擊右上角的 New，選 Python 3，以新建 Notebook 的檔案。
   
5. 建立 .ipynb 檔後，使用指令 !pip install transformers，就會開始安裝了。
6. 接著我們輸入以下的程式碼：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis") #使用情感分析
classifier(
    [
        "寶寶覺得苦，但寶寶不說",
        "我愛寶寶"
    ]
)

會得到結果如下圖，可以看到用英文的模型來預測中文，好像也有點準，但是其實比較像是猜到的，未來我們會再來討論多語言的轉換。自動幫你預載的模型 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english ，其實不支援中文，但是我們可以玩看看。

到此為止，你的本地端環境就設定完成了。明天就我們就來進入重頭戲，在雲端建立好開發環境。