#
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