Hugging Face：从零开始创建自定义Tokenizer和模型

在开始之前，请确保您已经安装了Hugging Face的Transformers库。您可以通过运行以下命令来安装：

!pip install transformers

接下来，我们将分步骤介绍如何创建自定义的Tokenizer和模型，并将其上传到Hugging Face模型库。
第一步：创建自定义Tokenizer
首先，我们需要创建一个自定义的Tokenizer类，该类将用于将文本转换为模型可以理解的数字。以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个基本的Tokenizer类：

from transformers import PreTrainedTokenizer
class MyTokenizer(PreTrainedTokenizer):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
# 在这里添加您的自定义tokenizer逻辑

在上面的代码中，我们继承了PreTrainedTokenizer类，并定义了一个名为MyTokenizer的新类。在__init__方法中，您可以添加自定义的tokenizer逻辑。例如，您可以使用正则表达式或自然语言处理技术来定义词汇表、标记器和转换规则。
第二步：实现tokenizer方法
接下来，我们需要实现tokenizer方法，以便将文本转换为模型可以理解的数字。以下是一个示例，展示了如何实现tokenize和convert_tokens_to_ids方法：

from transformers import PreTrainedTokenizer
class MyTokenizer(PreTrainedTokenizer):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
# 在这里添加您的自定义tokenizer逻辑
def tokenize(self, text):
# 在这里添加您的自定义tokenization逻辑
return []
def convert_tokens_to_ids(self, tokens):
# 在这里添加您的自定义token到id的转换逻辑
return [0] * len(tokens)

在上面的代码中，我们实现了tokenize和convert_tokens_to_ids方法。这些方法应该根据您的特定需求进行实现。例如，在tokenize方法中，您可以定义如何将文本拆分为标记；在convert_tokens_to_ids方法中，您可以定义如何将标记转换为整数ID。
第三步：实现其他必要的方法
除了tokenize和convert_tokens_to_ids方法之外，您可能还需要实现其他必要的方法，例如encode和decode方法。这些方法用于将输入文本转换为模型可以接受的格式，并将模型的输出转换为可读的文本格式。以下是一个示例：
```python
from transformers import PreTrainedTokenizer, TruncationStrategy
from transformers.utils import processinput_line, log_time_delta, Truncator, get_num_examples, batch_encode_plus, pad_to_multiple_of, PreTrainedTokenizerBase, create_dummy_inputs, to_numpy, create_s2s_dummy_inputs, to_py_obj, add_special_tokens, is_sentencepiece_available, is_torch_available, is_tf_available, logging, is_tokenizers_available, is_torch, is_tf, is_sentencepiece, is_torch_cuda, is_torch_bf16, is_bf16, is_torch_fx, is_torchfx, is_tf2onnx, is_tf2onnx2eager, addons # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.
import numpy as np # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.
import torch # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.
import tensorflow as tf # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.
from packaging import version # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.from packaging import version # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.from packaging import version # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a circular dependency issue.from packaging import version # Do not remove this line! It does nothing. It exists to solve a