llm-tokenizers 0.1.2

LLM tokenizers tools

llm_tokenizers

Language: English 中文

介绍

收集llm的各种 tokenizer

软件架构

软件架构说明

项目安装教程

1. 克隆项目到本地：

git clone https://gitee.com/sky_flash/llm_tokenizers.git

2. 进入项目目录：

cd llm_tokenizers

3. 使用 pip 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

软件包安装程

使用说明

1. 使用 pip 安装

pip install llm_tokenizers 

项目打包

1. 确保已安装构建工具：

pip install build

2. 在项目根目录下执行打包命令：

python -m build

打包完成后，生成的 .whl 和 .tar.gz 文件会保存在 dist/ 目录下。

3. 安装打包好的 .whl 文件（以生成的文件名为例）：

pip install dist/llm_tokenizers-0.1.0-py3-none-any.whl

API 调用说明

你可以通过导入 DeepSeekTokenizer 类来直接使用它提供的功能。以下是完整的使用教程。

from llm_tokenizers.deepseek_tokenizer import DeepSeekTokenizer

1. 获取 Tokenizer 标识

print(DeepSeekTokenizer.id())  # 输出: deepseek

id() 方法返回该 Tokenizer 的唯一标识符，可用于程序中识别当前使用的是哪个 Tokenizer。

---

2. 编码文本为 token ID 列表

text = "Hello, world!"
token_ids = DeepSeekTokenizer.encode(text)
print(token_ids)  # 输出: [列表形式的 token IDs]

encode(text: str) -> List[int]
将输入的字符串文本编码为对应的 token 编码列表。

---

3. 解码 token ID 为原始文本

decoded_text = DeepSeekTokenizer.decode(token_ids)
print(decoded_text)  # 输出: Hello, world!

decode(data: Union[int, List[int], np.ndarray, torch.Tensor, tf.Tensor]) -> str
支持多种数据类型输入，返回解码后的字符串。

---

4. 统计 token 数量

token_count = DeepSeekTokenizer.tokens_len(text)
print(f"Token count: {token_count}")  # 示例输出: Token count: 5

tokens_len(text: str)
返回输入文本被编码后的 token 数量。

---

✅ 使用示例汇总

from llm_tokenizers.deepseek_tokenizer import DeepSeekTokenizer

# 获取标识
print("Tokenizer ID:", DeepSeekTokenizer.id())

# 编码文本
text = "Hello, deepseek tokenizer!"
token_ids = DeepSeekTokenizer.encode(text)
print("Encoded tokens:", token_ids)

# 解码 token
decoded = DeepSeekTokenizer.decode(token_ids)
print("Decoded text:", decoded)

# 统计 token 数量
print("Token count:", DeepSeekTokenizer.tokens_len(text))

---

📌 注意事项：

• DeepSeekTokenizer 是一个 类方法驱动 的工具类，所有方法均为 @classmethod，无需实例化即可调用。
• 依赖的 transformers 模型文件应放在 resources/deepseek_tokenizer/ 目录下。
• 若使用 np.ndarray, torch.Tensor, tf.Tensor 类型的数据，需确保已安装对应库（如 numpy, torch, tensorflow）。

命令行调用

在完成项目安装后，如 whl安装后，执行 llm-token 命令

llm-token [选项]

命令行参数说明

参数	全称	说明	示例
-t	--tokenizer	指定要使用的 tokenizer 类型	llm-token -t deepseek -i "Hello"
-f	--file	指定输入文件路径	llm-token -f ./input.txt
-u	--url	指定输入 URL 路径	llm-token -u https://example.com/text
-o	--output	指定输出文件路径	llm-token -i "Hello" -o ./output.txt
-c	--count	统计 tokens 长度	llm-token -c -i "Hello world"
-i	--input	直接输入文本内容	llm-token -i "Hello world"
--read-charset		指定读取文件的字符集	llm-token -f ./input.txt --read-charset gbk

使用示例

1. 直接输入文本进行编码：

   llm-token -i "Hello, world!"
   

2. 统计文本的 token 数量：

   llm-token -c -i "Hello, world!"
   # 输出示例: tokens count: 5
   

3. 从文件读取内容进行编码：

   llm-token -f ./input.txt
   

4. 从 URL 获取内容进行编码：

   llm-token -u https://example.com/sample.txt
   

5. 指定 tokenizer 类型：

   llm-token -t deepseek -i "Hello, world!"
   

6. 将结果输出到文件：

   llm-token -i "Hello, world!" -o ./encoded_output.txt
   

7. 指定文件读取字符集：

   llm-token -f ./chinese_text.txt --read-charset gbk
   

优先级说明

当同时指定多种输入方式时，程序按照以下优先级处理：

1. -i / --input (直接输入文本)
2. -f / --file (文件输入)
3. -u / --url (URL输入)

注意事项

• 至少需要指定一种输入方式（-i、-f 或 -u）
• 使用 -c 参数时，只会输出 token 数量，不会输出编码结果
• 输出默认打印到控制台，使用 -o 参数可指定输出文件

参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request