Hugging Face Tokenizers 开源项目安装与使用指南

Hugging Face Tokenizers 开源项目安装与使用指南

【免费下载链接】tokenizers 💥 Fast State-of-the-Art Tokenizers optimized for Research and Production 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokenizers

目录结构及介绍

在克隆了Hugging Face Tokenizers仓库之后，你会看到以下主要目录和文件：

• bindings: 包含不同编程语言（如Python）绑定到Rust实现的代码。
  • python: Python绑定的具体实现。
• docs: 文档目录，提供了详细的说明和使用案例。
• .gitignore: 忽略模式列表，用于Git版本控制。
• CITATION.cff: 提供了项目的引用信息和贡献者列表。
• LICENSE: 许可证文件，说明了软件的授权方式。
• README.md: 主要的读我文件，简述了项目的目的和基本特性。
• RELEASE.md: 发布笔记，记录了各版本的主要更改。

启动文件介绍

由于Hugging Face Tokenizers主要作为一个库来使用，没有特定的“启动”流程或主执行脚本。但是，为了从源代码运行测试或者调试，你可以利用以下命令：

Python环境设置与激活

创建并激活一个虚拟环境有助于隔离项目的依赖项：

python -m venv env
source env/bin/activate

编译和安装Tokenizers

如果你有Rust工具链已经安装，可以进行编译：

cd tokenizers/bindings/python
pip install -e .

这样安装会在你的当前环境中以开发模式安装tokenizers包，允许你在不重新打包整个包的情况下修改和测试代码。

配置文件介绍

尽管Hugging Face Tokenizers自身并不依赖于传统的配置文件，但在实际使用中，用户通常需要提供两个关键文件：

• vocab.json: 字典文件，包含了模型的所有词汇及其对应的ID。
• merges.txt: 合并规则文件，对于BPE等子词模型尤其重要，它定义了如何将小单位组合成较大的词汇单元。

当你想要加载预训练的Tokenizer时，可以通过下面的方式指定这两个文件：

from tokenizers import CharBPETokenizer

# 指定字典和合并规则的位置
vocab = "/path/to/vocab.json"
merges = "/path/to/merges.txt"

tokenizer = CharBPETokenizer(vocab, merges)

这种设计使得在不同的数据集上灵活地调整Tokenizer成为可能。通过更换上述文件，你可以很容易地让同一个模型适应新的领域或文本类型，而无需重新编写核心逻辑。

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