<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
the License. You may obtain a copy of the License at

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.
-->

# 🤗 Tokenizers 라이브러리의 토크나이저 사용하기[[use-tokenizers-from-tokenizers]]

[`PreTrainedTokenizerFast`]는 [🤗 Tokenizers](https://huggingface.co/docs/tokenizers) 라이브러리에 기반합니다. 🤗 Tokenizers 라이브러리의 토크나이저는
🤗 Transformers로 매우 간단하게 불러올 수 있습니다.

구체적인 내용에 들어가기 전에, 몇 줄의 코드로 더미 토크나이저를 만들어 보겠습니다:

```python
>>> 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)
```

우리가 정의한 파일을 통해 이제 학습된 토크나이저를 갖게 되었습니다. 이 런타임에서 계속 사용하거나 JSON 파일로 저장하여 나중에 사용할 수 있습니다.

## 토크나이저 객체로부터 직접 불러오기[[loading-directly-from-the-tokenizer-object]]

🤗 Transformers 라이브러리에서 이 토크나이저 객체를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.
[`PreTrainedTokenizerFast`] 클래스는 인스턴스화된 *토크나이저* 객체를 인수로 받아 쉽게 인스턴스화할 수 있습니다:

```python
>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast

>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)
```

이제 `fast_tokenizer` 객체는 🤗 Transformers 토크나이저에서 공유하는 모든 메소드와 함께 사용할 수 있습니다! 자세한 내용은 [토크나이저 페이지](main_classes/tokenizer)를 참조하세요.

## JSON 파일에서 불러오기[[loading-from-a-JSON-file]]

<!--In order to load a tokenizer from a JSON file, let's first start by saving our tokenizer:-->

JSON 파일에서 토크나이저를 불러오기 위해, 먼저 토크나이저를 저장해 보겠습니다:

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

JSON 파일을 저장한 경로는 `tokenizer_file` 매개변수를 사용하여 [`PreTrainedTokenizerFast`] 초기화 메소드에 전달할 수 있습니다:

```python
>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast

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

이제 `fast_tokenizer` 객체는 🤗 Transformers 토크나이저에서 공유하는 모든 메소드와 함께 사용할 수 있습니다! 자세한 내용은 [토크나이저 페이지](main_classes/tokenizer)를 참조하세요.
