1. rustbpe 是什么 & 为什么选它

• 定位：nanochat 内置的 Rust 实现 byte-level BPE 分词器；训练阶段用它以获得高性能与可控性；推理阶段通常切到 OpenAI tiktoken 以复用成熟高效实现。二者在编码方案上设计为可对齐与互通。(GitHub)
• 算法结构：正则预分词（regex splitting） 先做粗切，再在 UTF-8 字节级上做 BPE 合并学习（byte-level BPE），与 GPT 系常见做法一致：对多语种/符号/表情健壮，且能避免未知字符问题。(GitHub)
• 代码位置：rustbpe/ 为 Rust 库，经 maturin 编译为 Python 扩展；测试覆盖在仓库测试集中（例如 tokenizer 单测）。(GitHub)
• 为何自研：作者在教程中指出，纯 Python 训练器（如教学用 minbpe）在规模化训练阶段偏慢，而 Hugging Face tokenizers 对初学者而言心智负担较高。rustbpe 追求“轻量 + 高性能 + 易改”的工程折中。(GitHub)

2. 从 0 到可用：构建、训练、评测

2.1 编译 Rust 模块（maturin）

# 安装 Rust（Linux/macOS）
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y
source "$HOME/.cargo/env"

# 在 nanochat 仓库根目录，将 rustbpe 构建成 Python 扩展
uv run maturin develop --release --manifest-path rustbpe/Cargo.toml
# 或者使用一次性调用
uvx maturin develop --release --manifest-path rustbpe/Cargo.toml

以上即官方推荐路径：先用 rustup 装好 toolchain，再调用 maturin 构建 Python 扩展。(GitHub)

2.2 准备训练语料分片

# 示例：下载 240 个数据分片（数量因模型/训练时长而异）
python -m nanochat.dataset -n 240

README/教程给出了分片数量的经验式：大致以“参数量 × 20 ≈ tokens，再 ×4.8 ≈ 字符数，除以 2.5e8 估算所需分片数”；分片太少会重复过同一数据，降低有效学习速度。(GitHub)

2.3 训练与评测

# 训练 tokenizer（默认约 20 亿字符，几乎“分钟级”完成）
python -m scripts.tok_train --max_chars=2000000000

# 评测 tokenizer（生成压缩率等报告）
python -m scripts.tok_eval

讨论区标准流程：默认 vocab_size=65536，压缩率目标约 4.8 chars/token。(huggingface.co)

3. 研究与调参：四个关键旋钮

大多通过 scripts.tok_train 的命令行或 Python wrapper 传入。

1. vocab_size（默认 65,536）

• 越大：序列更短、压缩率更高，但 embedding/softmax 变大、显存与计算也升高；
• 越小：模型头更轻，但序列更长；
• 建议以 65k 为基线，按业务/资源权衡到 32k/128k 做对照实验。(GitHub)

2. 正则预分词（regex splitting）

• 对中文连续字符、英文词干、URL、代码符号、数字等进行可控切段；
• 你可以设计 basic 与 code_math 两套正则，对中文/技术/代码/数学语料分别测试 chars/token 与下游任务效果。(GitHub)

3. 特殊 token 预留

• 聊天 schema（如 <|user|>, <|assistant|>）需保留成整体 token；
• 预留太少→提示模板被拆碎；太多→浪费词位。建议少量保留并在对齐阶段验证效果。(GitHub)

4. 训练字符量 --max_chars

• 教程示例常用 2B chars 即可得到稳定的 merges 前列；
• 可做 0.5B / 1B / 2B 的稳定性对照，观察前 1–2 万 merges 是否基本不变。(huggingface.co)

4. 读词表与 merges：如何做 sanity check

• Top-N merges 稳定性：增大 --max_chars 后，前 10k merges 排名是否稳定；
• 不同类别的粒度：中文是否被过度拆成单字？代码/数学多字符运算符是否能成块？
• 压缩率（chars/token）：~4.8 是官方示例的通用目标值；可分别对中文、代码、数学域单独测一遍，避免“总体掩盖局部”。(huggingface.co)

Hugging Face 的相关说明也提到：nanochat 的 tokenizer 训练目标是快速拿到 ~4.8 的压缩率并与推理侧 tiktoken 对齐。(huggingface.co)

5. 与主训练/推理的衔接（tiktoken 兼容）

• 训练期：用 rustbpe 做 encode/decode 与 merges 学习，优点是快、轻、可控；
• 推理期：通常切换到 tiktoken，以复用高度优化的工业实现（CUDA/并发/缓存等），在相同编码方案下保持互通。这正是 nanochat 的工程权衡：训练可黑盒少、推理走工业件。(GitHub)

6. 做个“科学”的 tokenizer 基准

建议三类基准，每项都输出表格与简图：

1. 压缩率

• 指标：chars/token（越大越好）或 bytes/token；
• 语料：通用 + 中文 + 代码 + 数学（按你的真实分布抽样）；
• 对比：GPT-2（50257）、rustbpe（32k/65k/128k）、HF tokenizers、SentencePiece。(huggingface.co)

2. 速度

• 指标：encode throughput（chars/s 或 MB/s） 与 训练时间；
• 设备：相同机器上 重复 3 次，取中位数；
• 经验：Rust 训练/编码通常较纯 Python 实现获得数量级提升；社区常见说法是自研 Rust tokenizer 能带来明显倍数加速，但以你的实测为准。(Crates.io)

3. 一致性

• 指标：与参考实现或固定 merges/vocab 的 encode/decode 完全等价；
• 方法：准备含中文/emoji/URL/代码/数学式的小集合，双向核对；
• 建议把用例纳入仓库的 tokenizer 单测中，保障迭代稳定性。(GitHub)

7. 最小可用样例（Python 端）

前提：已按上文用 maturin 构建完成 rustbpe。

from pathlib import Path
import json, importlib

rustbpe = importlib.import_module("rustbpe")

# 1) 加载产物（路径按你的训练输出）
vocab = json.loads(Path("artifacts/tokenizer/vocab.json").read_text(encoding="utf-8"))
merges = [l.strip() for l in Path("artifacts/tokenizer/merges.txt").read_text(encoding="utf-8").splitlines()
          if l.strip() and not l.startswith("#")]

# 2) 构建分词器（以仓库暴露的 Python API 为准）
tok = rustbpe.Tokenizer(vocab=vocab, merges=merges)

# 3) 编码/解码与压缩率
s = "北京大学和清华大学在人工智能与数据科学领域合作。a*b + c^2 = ? https://example.com"
ids = tok.encode(s)
print("ids:", ids)
print("recovered:", tok.decode(ids))
print("chars/token:", round(len(s) / max(1, len(ids)), 3))

若做端到端实验，直接使用 python -m scripts.tok_train 与 python -m scripts.tok_eval；参数与输出路径以当前仓库脚本为准。(GitHub)

8. 可扩展的研究题

1. 更友好的中文粒度：用正则保证中文连续片段优先成块，减少“单字化”碎片；对 32k/65k/128k 分别在新闻/论坛/古诗上对比 chars/token 与微调后的下游指标。
2. 代码/数学优化：为 **, ->, ::, <=, >=, !=, <=>, 0x 等多字符运算符保留 merges，观察代码语料的压缩率改变。
3. 域自适应 merges：用混合采样（如 50% 通用 + 50% 你的业务语料）训练 tokenizer；验证 top-10k merges 是否更贴合域特征，并连通到 SFT/RL 的端到端指标。
4. 特殊 token 策略：对比把 <|user|>/<|assistant|> 放入 merges 与强制保留之间的效果差异（提示长度与对齐稳定性）。
5. tiktoken 等价性：在固定 merges/vocab 情况下，验证 rustbpe 与 tiktoken 的完全一致（必要时编写小转换器）。(GitHub)

9. 与 nanochat 主流水线的衔接

• 顺序：先编译 rustbpe → dataset -n ... 拉分片 → tok_train 训练 → tok_eval 验证 → 进入 BASE / MID / SFT（必要时 RL）。(GitHub)
• 更大档位（d26/d32）：需要更多分片与更稳定的 merges；同时注意mid 阶段学习率计划近期有过方向写反的已知问题，SFT 与 RL 脚本是正确的——请更新到修复版本或在本地修正 lrm = 1 - progress。(GitHub)
• 线上演示：作者给出了 d32 的在线托管示例与 $1000 档端到端设计（约 41.6 小时@8×H100），可对照你本地 tokenizer 配置与端到端评测。(GitHub)

10. 常见坑与排错

• 工具链/编译：先装 rustup，再用 maturin；Windows 需 VS C++ Build Tools。(GitHub)
• 分片不足：遵循 README 的分片估算，不足会导致过多重复遍历、学习变慢。(GitHub)
• mid 学习率问题：若你 fork 了早期版本，务必核对 Issue #68 的修正说明。(GitHub)
• 横向工具对比：若要与 HF tokenizers 做对照，可参考其 crates 页面/版本信息，确保同等设置下比较。(Crates.io)

11. 延伸阅读

• nanochat 仓库（README、脚本、测试）：端到端流水线、tokenizer 位置与单测入口。(GitHub)
• 教程：Introducing nanochat（环境、开销、tok_train/tok_eval、分片经验式）。(GitHub)
• Tokenizer 训练/评测帖（HF 空间）：示例命令与结果展示（包含 tok_train / tok_eval）。(huggingface.co)
• d32/$1000 档讨论：端到端设计与在线托管更新。(GitHub)
• minbpe 教学仓库：与 rustbpe 思路对照、理解 BPE 合并本质。(huggingface.co)
• 媒体解读（MarkTechPost 等）：项目定位与成本视角。(MarkTechPost)
• Rust 生态 tokenizer（横向参考）：HF tokenizers、rust_tokenizers。(Crates.io)