docs: initial pt translation (huggingface#5549)

* docs: initial pt translation

* docs: add pt build to github workflow and fix some missing translations

.github/workflows/build_documentation.yml

@@ -16,7 +16,7 @@ jobs:
       install_libgl1: true
       package: diffusers
       notebook_folder: diffusers_doc
-      languages: en ko zh ja
+      languages: en ko zh ja pt
 
     secrets:
       token: ${{ secrets.HUGGINGFACE_PUSH }}

.github/workflows/build_pr_documentation.yml

@@ -15,4 +15,4 @@ jobs:
       pr_number: ${{ github.event.number }}
       install_libgl1: true
       package: diffusers
-      languages: en ko zh ja
+      languages: en ko zh ja pt

docs/source/pt/_toctree.yml

@@ -0,0 +1,8 @@
+- sections:
+    - local: index
+      title: 🧨 Diffusers
+    - local: quicktour
+      title: Tour rápido
+    - local: installation
+      title: Instalação
+  title: Primeiros passos

docs/source/pt/index.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+<p align="center">
+    <br>
+    <img src="https://raw.githubusercontent.com/huggingface/diffusers/77aadfee6a891ab9fcfb780f87c693f7a5beeb8e/docs/source/imgs/diffusers_library.jpg" width="400"/>
+    <br>
+</p>
+
+# Diffusers
+
+🤗 Diffusers é uma biblioteca de modelos de difusão de última geração para geração de imagens, áudio e até mesmo estruturas 3D de moléculas. Se você está procurando uma solução de geração simples ou queira treinar seu próprio modelo de difusão, 🤗 Diffusers é uma modular caixa de ferramentas que suporta ambos. Nossa biblioteca é desenhada com foco em [usabilidade em vez de desempenho](conceptual/philosophy#usability-over-performance), [simples em vez de fácil](conceptual/philosophy#simple-over-easy) e [customizável em vez de abstrações](conceptual/philosophy#tweakable-contributorfriendly-over-abstraction).
+
+A Biblioteca tem três componentes principais:
+
+- Pipelines de última geração para a geração em poucas linhas de código. Têm muitos pipelines no 🤗 Diffusers, veja a tabela no pipeline [Visão geral](api/pipelines/overview) para uma lista completa de pipelines disponíveis e as tarefas que eles resolvem.
+- Intercambiáveis [agendadores de ruído](api/schedulers/overview) para balancear as compensações entre velocidade e qualidade de geração.
+- [Modelos](api/models) pré-treinados que podem ser usados como se fossem blocos de construção, e combinados com agendadores, para criar seu próprio sistema de difusão de ponta a ponta.
+
+<div class="mt-10">
+  <div class="w-full flex flex-col space-y-4 md:space-y-0 md:grid md:grid-cols-2 md:gap-y-4 md:gap-x-5">
+    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./tutorials/tutorial_overview"
+      ><div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-blue-400 to-blue-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Tutoriais</div>
+      <p class="text-gray-700">Aprenda as competências fundamentais que precisa para iniciar a gerar saídas, construa seu próprio sistema de difusão, e treine um modelo de difusão. Nós recomendamos começar por aqui se você está utilizando o 🤗 Diffusers pela primeira vez!</p>
+    </a>
+    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./using-diffusers/loading_overview"
+      ><div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-indigo-400 to-indigo-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Guias de utilização</div>
+      <p class="text-gray-700">Guias práticos para ajudar você carregar pipelines, modelos, e agendadores. Você também aprenderá como usar os pipelines para tarefas específicas, controlar como as saídas são geradas, otimizar a velocidade de geração, e outras técnicas diferentes de treinamento.</p>
+    </a>
+    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./conceptual/philosophy"
+      ><div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-pink-400 to-pink-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Guias conceituais</div>
+      <p class="text-gray-700">Compreenda porque a biblioteca foi desenhada da forma que ela é, e aprenda mais sobre as diretrizes éticas e implementações de segurança para o uso da biblioteca.</p>
+   </a>
+    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./api/models/overview"
+      ><div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-purple-400 to-purple-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Referência</div>
+      <p class="text-gray-700">Descrições técnicas de como funcionam as classes e métodos do 🤗 Diffusers</p>
+    </a>
+  </div>
+</div>

docs/source/pt/installation.md

@@ -0,0 +1,156 @@
+<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+# Instalação
+
+🤗 Diffusers é testado no Python 3.8+, PyTorch 1.7.0+, e Flax. Siga as instruções de instalação abaixo para a biblioteca de deep learning que você está utilizando:
+
+- [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) instruções de instalação
+- [Flax](https://flax.readthedocs.io/en/latest/) instruções de instalação
+
+## Instalação com pip
+
+Recomenda-se instalar 🤗 Diffusers em um [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
+Se você não está familiarizado com ambiente virtuals, veja o [guia](https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/).
+Um ambiente virtual deixa mais fácil gerenciar diferentes projetos e evitar problemas de compatibilidade entre dependências.
+
+Comece criando um ambiente virtual no diretório do projeto:
+
+```bash
+python -m venv .env
+```
+
+Ative o ambiente virtual:
+
+```bash
+source .env/bin/activate
+```
+
+Recomenda-se a instalação do 🤗 Transformers porque 🤗 Diffusers depende de seus modelos:
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+```bash
+pip install diffusers["torch"] transformers
+```
+</pt>
+<jax>
+```bash
+pip install diffusers["flax"] transformers
+```
+</jax>
+</frameworkcontent>
+
+## Instalação a partir do código fonte
+
+Antes da instalação do 🤗 Diffusers a partir do código fonte, certifique-se de ter o PyTorch e o 🤗 Accelerate instalados.
+
+Para instalar o 🤗 Accelerate:
+
+```bash
+pip install accelerate
+```
+
+então instale o 🤗 Diffusers do código fonte:
+
+```bash
+pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
+```
+
+Esse comando instala a última versão em desenvolvimento `main` em vez da última versão estável `stable`.
+A versão `main` é útil para se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos.
+Por exemplo, se um bug foi corrigido desde o último lançamento estável, mas um novo lançamento ainda não foi lançado.
+No entanto, isso significa que a versão `main` pode não ser sempre estável.
+Nós nos esforçamos para manter a versão `main` operacional, e a maioria dos problemas geralmente são resolvidos em algumas horas ou um dia.
+Se você encontrar um problema, por favor abra uma [Issue](https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new/choose), assim conseguimos arrumar o quanto antes!
+
+## Instalação editável
+
+Você precisará de uma instalação editável se você:
+
+- Usar a versão `main` do código fonte.
+- Contribuir para o 🤗 Diffusers e precisa testar mudanças no código.
+
+Clone o repositório e instale o 🤗 Diffusers com os seguintes comandos:
+
+```bash
+git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
+cd diffusers
+```
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+```bash
+pip install -e ".[torch]"
+```
+</pt>
+<jax>
+```bash
+pip install -e ".[flax]"
+```
+</jax>
+</frameworkcontent>
+
+Esses comandos irá linkar a pasta que você clonou o repositório e os caminhos das suas bibliotecas Python.
+Python então irá procurar dentro da pasta que você clonou além dos caminhos normais das bibliotecas.
+Por exemplo, se o pacote python for tipicamente instalado no `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.8/site-packages/`, o Python também irá procurar na pasta `~/diffusers/` que você clonou.
+
+<Tip warning={true}>
+
+Você deve deixar a pasta `diffusers` se você quiser continuar usando a biblioteca.
+
+</Tip>
+
+Agora você pode facilmente atualizar seu clone para a última versão do 🤗 Diffusers com o seguinte comando:
+
+```bash
+cd ~/diffusers/
+git pull
+```
+
+Seu ambiente Python vai encontrar a versão `main` do 🤗 Diffusers na próxima execução.
+
+## Cache
+
+Os pesos e os arquivos dos modelos são baixados do Hub para o cache que geralmente é o seu diretório home. Você pode mudar a localização do cache especificando as variáveis de ambiente `HF_HOME` ou `HUGGINFACE_HUB_CACHE` ou configurando o parâmetro `cache_dir` em métodos como [`~DiffusionPipeline.from_pretrained`].
+
+Aquivos em cache permitem que você rode 🤗 Diffusers offline. Para prevenir que o 🤗 Diffusers se conecte à internet, defina a variável de ambiente `HF_HUB_OFFLINE` para `True` e o 🤗 Diffusers irá apenas carregar arquivos previamente baixados em cache.
+
+```shell
+export HF_HUB_OFFLINE=True
+```
+
+Para mais detalhes de como gerenciar e limpar o cache, olhe o guia de [caching](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/manage-cache).
+
+## Telemetria
+
+Nossa biblioteca coleta informações de telemetria durante as requisições [`~DiffusionPipeline.from_pretrained`].
+O dado coletado inclui a versão do 🤗 Diffusers e PyTorch/Flax, o modelo ou classe de pipeline requisitado,
+e o caminho para um checkpoint pré-treinado se ele estiver hospedado no Hugging Face Hub.
+Esse dado de uso nos ajuda a debugar problemas e priorizar novas funcionalidades.
+Telemetria é enviada apenas quando é carregado modelos e pipelines do Hub,
+e não é coletado se você estiver carregando arquivos locais.
+
+Nos entendemos que nem todo mundo quer compartilhar informações adicionais, e nós respeitamos sua privacidade.
+Você pode desabilitar a coleta de telemetria definindo a variável de ambiente `DISABLE_TELEMETRY` do seu terminal:
+
+No Linux/MacOS:
+
+```bash
+export DISABLE_TELEMETRY=YES
+```
+
+No Windows:
+
+```bash
+set DISABLE_TELEMETRY=YES
+```