KeyError: 'Could not automatically map deepseek-r1:7b to a tokeniser. Please use `tiktoken.get_encoding` to explicitly get the tokeniser you expect.'

### 关于 DeepSeek-R1 模型无法自动映射到分词器的问题 当遇到 `KeyError` 错误提示时，通常是因为所使用的模型与其对应的分词器之间存在不匹配的情况。对于 DeepSeek 的 R1 模型而言，其默认的分词器可能并未被正确加载或者初始化[^1]。 #### 解决方案 为了确保模型能够成功映射至合适的分词器，可以尝试手动指定分词器并验证其兼容性。以下是具体实现方法： 1. **确认模型与分词器的一致性** 需要明确的是，DeepSeek 提供的不同系列模型（如 Llama 或其他变体）可能会依赖不同的分词工具。如果当前模型未提供官方支持的分词器，则需考虑使用第三方库（例如 TikToken），以适配 OpenAI 的编码方式。 2. **引入 TikToken 并自定义分词逻辑** 下面是一个通过 TikToken 实现分词器配置的例子： ```python import tiktoken from transformers import AutoTokenizer, pipeline # 加载 DeepSeek-R1 模型及其对应 tokenizer model_name = "deepseek/r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 使用 TikToken 获取特定编码方式 encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # 对应 DeepSeek 所需编码标准 def custom_tokenizer(text): tokens = encoding.encode(text) # 转换文本为 token 序列 return tokenizer.convert_tokens_to_string([tokenizer.decode(t) for t in tokens]) # 创建生成管道，并传递自定义函数作为参数 generation_pipe = pipeline( "text-generation", model=model_name, tokenizer=custom_tokenizer, num_return_sequences=1, do_sample=True, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, device_map="auto", # 自动分配设备资源 max_length=2000, top_k=10, top_p=0.9, temperature=0.8, batch_size=1, ) ``` 上述代码片段展示了如何利用 TikToken 来处理潜在的分词冲突问题。其中，“cl100k_base” 是一种常见的字符级编码模式，适用于许多基于 Transformer 架构的大规模预训练语言模型。 3. **调试与验证** 完成以上调整之后，建议运行简单的测试用例来检验新设置的有效性。比如输入一段短语观察输出是否正常工作以及是否存在异常中断现象。 --- #### 注意事项 尽管此方法能够在一定程度上缓解因内置机制不足引发的错误状况，但在实际应用过程中仍需密切关注最新版本更新动态，因为官方团队很可能已经修复此类缺陷或将更优解决方案纳入发行版之中。