fix tokenizer

Dockerfile

@@ -1,8 +1,8 @@
 FROM harbor-contest.4pd.io/sunjichen/xc-llm-kunlun:latest
 
-COPY entrypoint.sh /opt/entrypoint.sh
 COPY fix_tokenizer.py /opt/fix_tokenizer.py
+COPY vllm_wrapper.sh /opt/vllm_wrapper.sh
 
-RUN chmod +x /opt/entrypoint.sh
+RUN chmod +x /opt/vllm_wrapper.sh && \
-
+    mv /opt/vllm_kunlun/bin/vllm /opt/vllm_kunlun/bin/vllm_real && \
-ENTRYPOINT ["/opt/entrypoint.sh"]
+    ln -s /opt/vllm_wrapper.sh /opt/vllm_kunlun/bin/vllm

README.md

@@ -1,23 +1,39 @@
 # xc-llm-kunlun-fix-tokenizer
 
-基于 `harbor-contest.4pd.io/sunjichen/xc-llm-kunlun:latest` 的 tokenizer 自动修复镜像，解决部分模型 `tokenizer_config.json` 中 `tokenizer_class` 为 `TokenizersBackend` 等非标准类名导致 vLLM 启动失败的问题。
+基于 `harbor-contest.4pd.io/sunjichen/xc-llm-kunlun:latest` 的 tokenizer 自动修复镜像。
 
 ## 问题背景
 
-某些经过训练/合并的模型，其 `tokenizer_config.json` 中存在以下问题：
+部分模型的 `tokenizer_config.json` 存在以下问题，导致 vLLM 服务启动失败：
-- `tokenizer_class` 被设置为 `TokenizersBackend`、`TiktokenTokenizer` 等 transformers 不识别的类名
-- `extra_special_tokens` 字段为 list 格式，而 transformers 期望 dict 格式
 
-这会导致 `AutoTokenizer.from_pretrained` 抛出 `ValueError`，vLLM 服务无法启动。
+| 错误 | 原因 |
+|---|---|
+| `ValueError: Tokenizer class TokenizersBackend does not exist` | `tokenizer_class` 不是 transformers 合法类名 |
+| `AttributeError: 'list' object has no attribute 'keys'` | `extra_special_tokens` 为 list 格式，transformers 要求 dict |
 
 ## 修复方式
 
-容器启动时自动检测 `tokenizer_config.json`，若存在问题则将 tokenizer 文件复制到 `/tmp/fixed_tokenizer/` 并修复配置，再以 `--tokenizer /tmp/fixed_tokenizer` 参数启动 vLLM。原始模型目录不做任何修改。
+构建时将镜像内的 `vllm` 二进制替换为同名 wrapper 脚本，原二进制重命名为 `vllm_real`。
+
+容器启动时 wrapper 自动检测 `tokenizer_config.json`：
+- 存在问题 → 将 tokenizer 文件复制到 `/tmp/fixed_tokenizer/` 并修复，追加 `--tokenizer /tmp/fixed_tokenizer` 参数后调用 `vllm_real`
+- 无问题 → 直接调用 `vllm_real`，行为与原镜像完全一致
+
+原始模型目录不做任何修改。
 
 ## 使用方式
 
-将原 docker run 命令中的镜像名替换为本镜像，并去掉 `--entrypoint vllm`，改为直接传参：
+**原始 docker run 命令只需替换镜像名，其他参数不变：**
 
+```bash
+# 原镜像
+harbor-contest.4pd.io/sunjichen/xc-llm-kunlun:latest
+
+# 替换为
+<this-image>
+```
+
+示例：
 ```bash
 docker run -dit --name <container_name> \
   -p 44825:8000 \
@@ -27,20 +43,12 @@ docker run -dit --name <container_name> \
   --device=/dev/xpu0:/dev/xpu0 \
   --device=/dev/xpuctrl:/dev/xpuctrl \
   -v /path/to/model:/model \
-  <this-image> \
+  --entrypoint vllm <this-image> \
-  /model --port 8000 --served-model-name llm \
+  serve /model --port 8000 --served-model-name llm \
   --max-model-len 2048 --gpu-memory-utilization 0.9 \
   --enforce-eager --trust-remote-code -tp 1
 ```
 
-## 环境变量
-
-| 变量 | 默认值 | 说明 |
-|---|---|---|
-| `AUTO_FIX_TOKENIZER` | `auto` | `auto`：自动检测；`1`/`true`：强制修复；其他值：跳过修复 |
-| `MODEL_DIR` | `/model` | 模型路径（通常通过命令行第一个参数传入） |
-| `FIX_TOKENIZER_DIR` | `/tmp/fixed_tokenizer` | 修复后 tokenizer 文件的临时目录 |
-
 ## 构建
 
 ```bash

entrypoint.sh

@@ -1,14 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-set -e
-
-MODEL_DIR=${1:-/model}
-shift || true
-
-FIXED_DIR=$(python3 /opt/fix_tokenizer.py "$MODEL_DIR")
-if [ -n "$FIXED_DIR" ]; then
-    TOKENIZER_ARG="--tokenizer $FIXED_DIR"
-else
-    TOKENIZER_ARG=""
-fi
-
-exec vllm serve "$MODEL_DIR" $TOKENIZER_ARG "$@"

fix_tokenizer.py

@@ -1,9 +1,11 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-检测 tokenizer_config.json 中的 tokenizer_class 是否在 transformers 中存在。
+检测并修复 tokenizer_config.json 中的两类问题：
-若不存在（如 TokenizersBackend），则将 tokenizer 文件复制到 /tmp/fixed_tokenizer/
+1. tokenizer_class 在 transformers 中不存在（如 TokenizersBackend）
-并修复 tokenizer_class，最后将修复目录路径输出到 stdout。
+2. extra_special_tokens 为 list 格式（transformers 要求 dict）
-若无需修复，输出为空。
+
+若存在问题，将 tokenizer 文件复制到 /tmp/fixed_tokenizer/ 并修复，
+最后将修复目录路径输出到 stdout。若无需修复，输出为空。
 """
 import os
 import sys
@@ -22,32 +24,29 @@ def main():
     with open(cfg_path) as f:
         cfg = json.load(f)
 
+    fixes = []
+
+    # --- 检测 1：tokenizer_class 是否在 transformers 中存在 ---
     tokenizer_class = cfg.get("tokenizer_class", "")
-    if not tokenizer_class:
+    bad_tokenizer_class = False
-        return
+    if tokenizer_class:
-
-    # 用 transformers 自身判断该类是否可用，不硬编码类名
         import transformers
-    if getattr(transformers, tokenizer_class, None) is not None:
+        if getattr(transformers, tokenizer_class, None) is None:
-        return  # 类存在，无需修复
+            bad_tokenizer_class = True
+            fixes.append(f"tokenizer_class '{tokenizer_class}' not found in transformers")
 
-    # tokenizer_class 在 transformers 中不存在，根据实际文件推断正确的类
+    # --- 检测 2：extra_special_tokens 是否为 list 格式 ---
-    files = os.listdir(MODEL_DIR)
+    bad_extra_special_tokens = (
-    if "tokenizer.json" in files:
+        "extra_special_tokens" in cfg
-        fixed_class = "PreTrainedTokenizerFast"
+        and isinstance(cfg["extra_special_tokens"], list)
-    elif "tokenizer.model" in files:
-        fixed_class = "LlamaTokenizer"
-    elif "vocab.json" in files and "merges.txt" in files:
-        fixed_class = "GPT2TokenizerFast"
-    else:
-        fixed_class = "PreTrainedTokenizerFast"
-
-    print(
-        f"[fix_tokenizer] tokenizer_class '{tokenizer_class}' not found in transformers, "
-        f"replacing with '{fixed_class}'",
-        file=sys.stderr,
     )
+    if bad_extra_special_tokens:
+        fixes.append("extra_special_tokens is a list, expected dict")
 
+    if not fixes:
+        return  # 无需修复
+
+    # 复制 tokenizer 文件到临时目录
     os.makedirs(OUT_DIR, exist_ok=True)
     for fname in [
         "tokenizer.json",
@@ -61,7 +60,32 @@ def main():
         if os.path.exists(src):
             shutil.copy(src, OUT_DIR)
 
+    # --- 修复 1：替换 tokenizer_class ---
+    if bad_tokenizer_class:
+        files = os.listdir(MODEL_DIR)
+        if "tokenizer.json" in files:
+            fixed_class = "PreTrainedTokenizerFast"
+        elif "tokenizer.model" in files:
+            fixed_class = "LlamaTokenizer"
+        elif "vocab.json" in files and "merges.txt" in files:
+            fixed_class = "GPT2TokenizerFast"
+        else:
+            fixed_class = "PreTrainedTokenizerFast"
         cfg["tokenizer_class"] = fixed_class
+        print(
+            f"[fix_tokenizer] tokenizer_class: '{tokenizer_class}' → '{fixed_class}'",
+            file=sys.stderr,
+        )
+
+    # --- 修复 2：extra_special_tokens list → dict ---
+    if bad_extra_special_tokens:
+        orig_list = cfg["extra_special_tokens"]
+        cfg["extra_special_tokens"] = {token: token for token in orig_list}
+        print(
+            f"[fix_tokenizer] extra_special_tokens: list({len(orig_list)}) → dict",
+            file=sys.stderr,
+        )
+
     with open(os.path.join(OUT_DIR, "tokenizer_config.json"), "w") as f:
         json.dump(cfg, f, indent=2)