🌐 [i18n-KO] Translated fast_tokenizers.mdx to Korean

docs/source/ko/_toctree.yml

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       title: (번역중) Troubleshoot
     title: (번역중) 일반적인 사용방법
   - sections:
-    - local: in_translation
-      title: (번역중) Use tokenizers from 🤗 Tokenizers
+    - local: fast_tokenizers
+      title: 🤗 Tokenizers 라이브러리에서 토크나이저 사용하기
     - local: in_translation
       title: (번역중) Inference for multilingual models
     - local: in_translation

docs/source/ko/fast_tokenizers.mdx

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+<!--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
+
+[PreTrainedTokenizerFast]는 🤗 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 학습 된 토크나이저를 이제 갖게 되었습니다. 이 런타임에서 계속 사용하거나 JSON 파일로 저장하여 나중에 사용할 수 있습니다.
+
+## 토크자이저 객체로부터 직접 불러오기
+
+🤗 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 페이지를 참조하세요.
+
+## JSON 파일에서 불러오기
+
+<!--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 페이지를 참조하세요.