Transformers documentation

Transformers与Tiktonken的互操作性

You are viewing v4.47.0 version. A newer version v4.47.1 is available.
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Transformers与Tiktonken的互操作性

在🤗 transformers中,当使用from_pretrained方法从Hub加载模型时,如果模型包含tiktoken格式的tokenizer.model文件,框架可以无缝支持tiktoken模型文件,并自动将其转换为我们的快速词符化器

已知包含 tiktoken.model 文件发布的模型:

  • gpt2
  • llama3

使用示例

为了在transformers中正确加载tiktoken文件,请确保tiktoken.model文件是tiktoken格式的,并且会在加载from_pretrained时自动加载。以下展示如何从同一个文件中加载词符化器(tokenizer)和模型:

from transformers import AutoTokenizer

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, subfolder="original") 

创建tiktoken词符化器(tokenizer)

tokenizer.model文件中不包含任何额外的词符(token)或模式字符串(pattern strings)的信息。如果这些信息很重要,需要将词符化器(tokenizer)转换为适用于PreTrainedTokenizerFast类的tokenizer.json格式。

使用tiktoken.get_encoding生成tokenizer.model文件,再使用convert_tiktoken_to_fast函数将其转换为tokenizer.json文件。


from transformers.integrations.tiktoken import convert_tiktoken_to_fast
from tiktoken import get_encoding

# You can load your custom encoding or the one provided by OpenAI
encoding = get_encoding("gpt2")
convert_tiktoken_to_fast(encoding, "config/save/dir")

生成的tokenizer.json文件将被保存到指定的目录,并且可以通过PreTrainedTokenizerFast类来加载。

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("config/save/dir")
< > Update on GitHub