[i18n-ar] Translated file : docs/source/ar/fast_tokenizers.md into Arabic

docs/source/ar/_toctree.yml

@@ -108,9 +108,9 @@
 #       title: دليل إرشادي لمحفزات النماذج اللغوية الكبيرة
 #     title: الإرشاد
 #   title: أدلة المهام
-# - sections:
-#   - local: fast_tokenizers
-#     title: استخدم برامج التجزئة السريعة من 🤗 Tokenizers
+- sections:
+  - local: fast_tokenizers
+    title: استخدم مجزئيات النصوص السريعة من 🤗 Tokenizers 
 #   - local: multilingual
 #     title: تشغيل الاستنتاج باستخدام نماذج متعددة اللغات
 #   - local: create_a_model
@@ -139,7 +139,7 @@
 #     title: استكشاف الأخطاء وإصلاحها
 #   - local: gguf
 #     title: التوافق مع ملفات GGUF
-#   title: أدلة المطورين
+  title: أدلة المطورين
 # - sections:
 #   - local: quantization/overview
 #     title: نظرة عامة

docs/source/ar/fast_tokenizers.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# استخدام مجزئيات النصوص من 🤗 Tokenizers
+
+يعتمد [`PreTrainedTokenizerFast`] على مكتبة [🤗 Tokenizers](https://huggingface.co/docs/tokenizers). يمكن تحميل المجزئات اللغويين الذين تم الحصول عليهم من مكتبة 🤗 Tokenizers ببساطة شديدة في 🤗 Transformers.
+
+قبل الدخول في التفاصيل، دعونا نبدأ أولاً بإنشاء مُجزىء لغوي تجريبي في بضع سطور:
+
+```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)
+```
+
+الآن لدينا مُجزىء لغوي مدرب على الملفات التي حددناها. يمكننا إما الاستمرار في استخدامه في وقت التشغيل هذا، أو حفظه في ملف JSON لإعادة استخدامه لاحقًا.
+
+## تحميل مُجزئ  النّصوص  مُباشرةً
+
+دعونا نرى كيف يمكننا الاستفادة من كائن (مُجزئ النصوص) في مكتبة 🤗 Transformers. تسمح فئة [`PreTrainedTokenizerFast`] سهولة إنشاء *tokenizer*، من خلال قبول كائن *المُجزئ النصوص*  مُهيّأ مُسبقًا كمعامل:
+
+```python
+>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast
+
+>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)
+```
+
+يمكن الآن استخدام هذا الكائن مع جميع الطرق المُشتركة بين مُجزّئي النّصوص  لـ 🤗 Transformers! انتقل إلى [صفحة مُجزّئ  النّصوص](main_classes/tokenizer) لمزيد من المعلومات.
+
+## التحميل من ملف JSON
+
+لتحميل مُجزّئ النص من ملف JSON، دعونا نبدأ أولاً بحفظ مُجزّئ النّصوص:
+
+```python
+>>> tokenizer.save("tokenizer.json")
+```
+
+يمكن تمرير المسار الذي حفظنا به هذا الملف إلى طريقة تهيئة [`PreTrainedTokenizerFast`] باستخدام المُعامل  `tokenizer_file`:
+
+```python
+>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast
+
+>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer.json")
+```
+
+يمكن الآن استخدام هذا الكائن مع جميع الطرق التي تشترك فيها مُجزّئي  النّصوص لـ 🤗 Transformers! انتقل إلى [صفحة مُجزّئ النص](main_classes/tokenizer) لمزيد من المعلومات.