gigatoken

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分词这一步平时不显眼，可一旦训练循环卡在它上面，整个项目的节奏都会被打乱。Gigatoken 用 Rust 实现，把文本转成 LLM 训练和微调所需的 token ID，同时提供兼容层，让你沿用 HuggingFace Tokenizers 或 tiktoken 的现有代码，不用改动数据处理逻辑就能获得更高吞吐。真正的多 GB/s 性能来自它的原生 API——Rust 直接读取文本文件，并做了激进的并行处理。项目在服务器和笔记本 CPU 上都跑过主流模型的基准测试，提速数据有实际硬件支撑。如果你经常要反复处理大规模语料，无论是准备数据集、预训练还是做蒸馏，省下的时间会非常可观。