Marker项目中使用sklearn时遇到threadpool_info导入错误的解决方案

在使用Marker项目进行PDF文档处理时，部分用户可能会遇到一个与scikit-learn（sklearn）相关的导入错误。这个错误通常表现为"cannot import name 'threadpool_info' from 'sklearn.utils.fixes'"。

问题现象

当尝试从marker.convert导入convert_single_pdf或从marker.models导入load_all_models时，程序会抛出ImportError异常。错误追踪显示问题源自sklearn.cluster模块中的DBSCAN实现，具体是无法从sklearn.utils.fixes导入threadpool_info函数。

问题原因

这个错误通常是由于系统中安装的scikit-learn版本与Marker项目依赖的版本不兼容导致的。threadpool_info是较新版本scikit-learn中引入的功能，用于管理线程池。当系统环境中安装的scikit-learn版本过旧时，就会出现找不到该函数的错误。

解决方案

解决此问题的最直接方法是升级scikit-learn包到最新版本。可以通过以下命令完成升级：

pip install --upgrade scikit-learn

升级后，threadpool_info函数应该能够正常导入，Marker项目的相关功能也能正常使用。

注意事项

1. 建议在升级前先检查当前安装的scikit-learn版本
2. 升级后如果出现其他兼容性问题，可以考虑创建新的虚拟环境重新安装所有依赖
3. 对于生产环境，建议先测试新版本是否与其他依赖项兼容

这个问题的解决展示了Python项目中版本管理的重要性，特别是在使用多个依赖项时，保持各包版本的兼容性至关重要。