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Usando os Tokenizers do 🤗 Tokenizers

O `PreTrainedTokenizerFast` depende da biblioteca 🤗 Tokenizers. O Tokenizer obtido da biblioteca 🤗 Tokenizers pode ser carregado facilmente pelo 🤗 Transformers.

Antes de entrar nos detalhes, vamos começar criando um tokenizer fictício em algumas linhas:

    >>> from tokenizers import Tokenizer
    >>> from tokenizers.models import BPE
    >>> from tokenizers.trainers import BpeTrainer
    >>> from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace

    >>> tokenizer = Tokenizer(BPE(unk_token="[UNK]"))
    >>> trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])

    >>> tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
    >>> files = [...]
    >>> tokenizer.train(files, trainer)

Agora temos um tokenizer treinado nos arquivos que foram definidos. Nós podemos continuar usando nessa execução ou salvar em um arquivo JSON para re-utilizar no futuro.

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Carregando diretamente de um objeto tokenizer

Vamos ver como aproveitar esse objeto tokenizer na biblioteca 🤗 Transformers. A classe `PreTrainedTokenizerFast` permite uma instanciação fácil, aceitando o objeto tokenizer instanciado como um argumento:

    >>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast

    >>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)

Esse objeto pode ser utilizado com todos os métodos compartilhados pelos tokenizers dos 🤗 Transformers! Vá para a página do tokenizer para mais informações.

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Carregando de um arquivo JSON

Para carregar um tokenizer de um arquivo JSON vamos primeiro começar salvando nosso tokenizer:

    >>> tokenizer.save("tokenizer.json")

A pasta para qual salvamos esse arquivo pode ser passada para o método de inicialização do `PreTrainedTokenizerFast` usando o `tokenizer_file` parâmetro:

    >>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast

    >>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer.json")

Esse objeto pode ser utilizado com todos os métodos compartilhados pelos tokenizers dos 🤗 Transformers! Vá para a página do tokenizer para mais informações.