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解决 tokenizers==0.12.1 安装与 Rust 兼容性问题的教程

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发布时间:2025-09-16 19:10:01

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来源于php中文网

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解决 tokenizers==0.12.1 安装与 Rust 兼容性问题的教程

本文旨在解决 tokenizers 包特定版本(如 0.12.1)在较新 Rust 编译器环境下安装失败的问题。核心原因在于 Rust 编译器的严格性更新导致旧版 tokenizers 代码不再兼容。教程提供了两种主要解决方案:一是升级 tokenizers 及其相关依赖(如 transformers)到兼容版本;二是临时性地通过设置环境变量来使用旧版 Rust 工具链进行编译。

tokenizers 包安装与 Rust 兼容性问题分析

在使用 pip install tokenizers==0.12.1 命令尝试安装 tokenizers 包时,用户可能会遇到编译错误,尤其是在使用 python 3.6.15 和 rust 1.72.0 或更高版本时。这类错误通常表现为 rust 编译器的警告和错误信息,例如关于可变变量(mutable)的警告和更关键的“将 &t 转换为 &mut t 是未定义行为”的类型转换错误。

warning: variable does not need to be mutable
     --> tokenizers-lib\src\models\unigram\model.rs:265:21
      |
  265 |                 let mut target_node = &mut best_path_ends_at[key_pos];
      |                     ----^^^^^^^^^^^
      |                     |
      |                     help: remove this `mut`
  ...
  error: casting `&T` to `&mut T` is undefined behavior, even if the reference is unused, consider instead using an `UnsafeCell`
     --> tokenizers-lib\src\models\bpe\trainer.rs:526:47
      |
  522 |                     let w = &words[*i] as *const _ as *mut _;
      |                             -------------------------------- casting happened here
  ...
  526 |                         let word: &mut Word = &mut (*w);
      |                                               ^^^^^^^^^
      |
      = note: for more information, visit 
      = note: `#[deny(invalid_reference_casting)]` on by default

warning: `tokenizers` (lib) generated 3 warnings
error: could not compile `tokenizers` (lib) due to the previous error; 3 warnings emitted

这些错误的核心原因是 Rust 编译器在 1.73.0 版本左右变得更加严格,对某些不安全或潜在未定义行为的类型转换进行了限制。旧版本的 tokenizers 代码中存在此类转换,导致在新版 Rust 编译器下无法通过编译。tokenizers 官方已在 0.14.1 及更高版本中修复了这些兼容性问题。

解决方案一:升级 tokenizers 及其相关依赖

最推荐的解决方案是升级 tokenizers 包到兼容新版 Rust 编译器的版本。然而,这通常会带来依赖链上的变化,特别是对于依赖 tokenizers 的其他库,例如 transformers。

  1. 升级 tokenizers 版本: 将 tokenizers 升级到 0.14.1 或更高版本,这些版本已经修复了与新版 Rust 编译器的兼容性问题。

    pip install tokenizers>=0.14.1
  2. 同步升级 transformers 版本: 如果你的项目依赖于 transformers 库,并且它要求旧版 tokenizers(例如 transformers==4.19.1 可能要求 tokenizers=4.36 通常与 tokenizers>=0.14.1 兼容。

    pip install transformers>=4.36 tokenizers>=0.14.1
  3. 修改 requirements.txt 文件: 如果你的项目使用 requirements.txt 文件管理依赖,你需要修改文件中对应的行:

    - tokenizers==0.12.1
    - transformers==4.19.1
    + tokenizers>=0.14.1
    + transformers>=4.36

    然后重新安装依赖:

    pip install -r requirements.txt

注意事项:

  • 在升级核心依赖库时,务必进行充分的测试,以确保项目的功能不受影响。某些旧项目可能与新版本的库不完全兼容。
  • 如果你的项目强制要求使用特定旧版本的 tokenizers,并且无法升级,那么可能需要考虑第二种解决方案。

解决方案二:使用旧版 Rust 工具链(临时性方案)

如果项目对 tokenizers 的版本有严格限制,无法升级,你可以通过强制使用一个较旧的、对代码检查不那么严格的 Rust 编译器版本来绕过这个问题。这可以通过设置 RUSTUP_TOOLCHAIN 环境变量来实现。

  1. 确认兼容的 Rust 版本: 根据 tokenizers 官方社区的讨论,Rust 1.72.1 或更早版本可能不会出现此编译错误。你可以尝试使用这些版本。

  2. 安装特定 Rust 工具链: 如果你还没有安装 rustup,请先安装它。然后使用 rustup 安装一个旧版工具链。例如,安装 1.72.1 版本:

    rustup install 1.72.1
  3. 设置 RUSTUP_TOOLCHAIN 环境变量: 在执行 pip install 命令之前,将 RUSTUP_TOOLCHAIN 环境变量设置为你希望使用的旧版 Rust 工具链。

    • Linux/macOS:

      Shakker
      Shakker

      多功能AI图像生成和编辑平台

      下载
      export RUSTUP_TOOLCHAIN=1.72.1
      pip install tokenizers==0.12.1
      unset RUSTUP_TOOLCHAIN # 安装完成后可以取消设置
    • Windows (Command Prompt):

      set RUSTUP_TOOLCHAIN=1.72.1
      pip install tokenizers==0.12.1
      set RUSTUP_TOOLCHAIN= # 安装完成后可以取消设置
    • Windows (PowerShell):

      $env:RUSTUP_TOOLCHAIN="1.72.1"
      pip install tokenizers==0.12.1
      Remove-Item Env:\RUSTUP_TOOLCHAIN # 安装完成后可以取消设置

注意事项:

  • 这种方法是临时的解决方案,不推荐作为长期策略。因为它依赖于一个过时的 Rust 工具链,可能无法获得最新的性能优化、安全补丁或语言特性。
  • 每次需要编译依赖 Rust 的旧版 Python 包时,都可能需要重复设置此环境变量。
  • 确保你安装的旧版 Rust 工具链与你的系统兼容。

总结

当遇到 tokenizers 包因 Rust 编译器兼容性问题而安装失败时,首选且最稳健的解决方案是升级 tokenizers 及其相关的 Python 依赖(如 transformers)到最新且兼容的版本。如果项目存在严格的版本限制,无法升级 tokenizers,则可以考虑临时性地通过设置 RUSTUP_TOOLCHAIN 环境变量来使用一个旧版的 Rust 编译器进行编译。无论采用哪种方法,都应在生产环境部署前进行充分的测试,以确保项目的稳定性和功能完整性。

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