自己写的语言模型、tokenizer怎么用transformers格式保存

如果你已经编写了自己的语言模型和tokenizer，想要以Hugging Face Transformers的格式保存，你需要做以下几个步骤：

1. **包装模型**:
- 如果你的模型是一个PyTorch模型，你需要将其转换成`nn.Module`或`TransformersModel`类的形式。例如，如果模型有`forward`方法，你可以创建一个类并覆盖这个方法。

   class CustomLanguageModel(nn.Module):
       def forward(self, input_ids):
           # 在这里定义你的前向传播逻辑

2. **包装Tokenizer**:
- 自定义tokenizer也需要转换成`PreTrainedTokenizer`子类。通常，你需要实现`__call__`方法来处理文本编码，以及一些必要的属性如`vocab_size`。

   class CustomTokenizer(TokenizationBase):
       def encode(self, text, ...):
           # 在这里定义编码过程

3. **保存**:
- 创建一个`AutoModel`或`AutoTokenizer`实例，传入你的模型和tokenizer对象。

   transformers_model = AutoModel.from_config({
       'model_type': 'custom',  # 这里自定义模型类型名
       'config': {
           'hidden_size': ...,  # 根据你的模型配置填充
           'num_layers': ...,   # ...
       }
   })
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained({
       'model_type': 'custom_tokenizer',
       'tokenizer': {
           'vocab_file': ...,  # 你的tokenizer的词汇表路径
           'do_lower_case': ...,  # 是否小写
       },
   })

4. **保存**:
使用`save_pretrained`方法保存模型和tokenizer。

   transformers_model.save_pretrained('my_custom_model')
   tokenizer.save_pretrained('my_custom_tokenizer')

5. **加载**:
可以在任何时候通过指定相同的路径加载模型和tokenizer：

   loaded_model = AutoModel.from_pretrained('my_custom_model')
   loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('my_custom_tokenizer')