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 **问题：** vLLM 遇到不兼容的 tokenizer 类（如 `TokenizersBackend`、`TiktokenTokenizer`）时无法加载模型。
 
-**解决方案：** 容器启动时自动检测并修复 tokenizer 配置：
+**解决方案：** 容器启动时自动检测并按需修复 tokenizer 配置：
 
-| 检测到的类型 | 判断依据 | 替换为 |
+- 动态获取当前 transformers 版本支持的所有合法 tokenizer class 作为白名单
-|---|---|---|
+- **合法 class 保留原样**（如 `Qwen2Tokenizer`、`LlamaTokenizer` 等），不做任何修改
-| `fast` | 存在 `tokenizer.json` | `PreTrainedTokenizerFast` |
+- **仅以下情况才会覆盖**：
-| `sentencepiece` | 存在 `tokenizer.model` | `LlamaTokenizer` |
+  - `tokenizer_class` 在已知坏列表中（`TokenizersBackend`、`TiktokenTokenizer`）
-| `bpe` | 存在 `vocab.json` + `merges.txt` | `GPT2TokenizerFast` |
+  - `tokenizer_class` 缺失或为空
-| `unknown` | 无法识别 | `PreTrainedTokenizerFast`（默认） |
+- 覆盖时根据文件类型推断兜底值：
+
+| 文件类型判断依据 | 兜底替换为 |
+|---|---|
+| 存在 `tokenizer.json` | `PreTrainedTokenizerFast` |
+| 存在 `tokenizer.model` | `LlamaTokenizer` |
+| 存在 `vocab.json` + `merges.txt` | `GPT2TokenizerFast` |
+| 无法识别 | `PreTrainedTokenizerFast` |
 
 **执行流程：**
 
 ```
-容器启动 → entrypoint.sh → fix_tokenizer.py（修复）→ vllm serve --tokenizer /tmp/fixed_tokenizer
+容器启动 → entrypoint.sh → fix_tokenizer.py（按需修复）→ vllm serve --tokenizer /tmp/fixed_tokenizer
 ```
 
-**影响范围：** 运行时，每次容器启动时执行，不修改原始模型文件。
+**影响范围：** 运行时，每次容器启动时执行，不修改原始模型文件。侵入性最小化，正常模型完全不受影响。
 
 ## 构建方法
 
@@ -121,5 +128,5 @@ docker build -t harbor.4pd.io/dooke/vllm/vllm/vllm-openai:v0.11.0-patched .
 
 ## 维护信息
 
-- **构建日期**：2026-04-27
+- **构建日期**：2026-04-28
 - **维护者**：i-peixingyu