complete tokenizer

docs/chapter5/5.3 训练 Tokenizer.md

@@ -182,4 +182,39 @@ print(encoding.ids)
 
 （2）使用 transformers 库加载 Tokenizer
 
-首先我们
+我们可以使用 transformer 库中的 `PreTrainedTokenizerFast` 来加载训练好的 Tokenizer。
+
+```python
+# 使用 transformers 库加载 Tokenizer
+from transformers import PreTrainedTokenizerFast
+# tokenizer_file 是训练好的 Tokenizer 文件路径
+fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer_test/llama-bpe-tokenizer.json", pad_token="<pad>", bos_token="<s>", eos_token="</s>", unk_token="<unk>")
+
+fast_tokenizer.encode('how old are you?'), fast_tokenizer.decode(fast_tokenizer.encode('how old are you?'))
+
+
+# ([2680, 1575, 1354, 2458, 34], 'how old are you?')
+```
+
+在这个例子中，我们使用 transformers 库中的 `PreTrainedTokenizerFast` 类加载训练好的 Tokenizer，并使用 `encode()` 和 `decode()` 方法对文本进行分词和解码。
+
+最后，我们可以将其保存为一个 `AutoTokenizer` 可以直接加载的格式。
+
+```python
+fast_tokenizer.save_pretrained("tokenizer_test/llama-bpe-tokenizer")
+```
+
+（3）使用 transformers.AutoTokenizer 加载 Tokenizer
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tokenizer_test/llama-bpe-tokenizer")
+
+text = "I am 18 years old!"
+tokenizer.encode(text), tokenizer.decode(tokenizer.encode(text))
+
+# ([44, 1286, 1481, 1749, 1575, 4], 'I am 18 years old!')
+```
+
+OK，到这里我们已经完成了 BPE Tokenizer 完整的训绋和使用流程。通过训练一个 Tokenizer，我们可以更好地处理文本数据，提高模型的泛化能力和效果。