Transformers.js 在 Next.js 和 React 项目中的常见问题及解决方案
Transformers.js 是一个强大的 JavaScript 库,它允许开发者在浏览器和 Node.js 环境中运行 Hugging Face 的 Transformer 模型。然而,在将库升级到 v3 版本后,许多开发者在使用 Next.js 和 Create React App (CRA) 项目时遇到了构建错误。
问题现象
当开发者尝试在 Next.js 或 React 项目中使用 Transformers.js v3 时,通常会遇到以下错误信息:
ERROR in ../../node_modules/@huggingface/transformers/dist/transformers.js 42256:34-64
Module not found: Error: Can't resolve './' in '/node_modules/@huggingface/transformers/dist'
这个错误表明 Webpack 在解析模块路径时遇到了问题,特别是在处理 Transformers.js 的打包输出时。
根本原因
经过分析,这个问题主要源于 Transformers.js v3 的模块导出方式和 Webpack 的解析机制之间的不兼容性。具体来说:
- 模块路径解析问题:Webpack 无法正确解析库内部的相对路径引用
- 构建工具差异:不同构建工具(Webpack、Vite 等)对模块解析的实现方式不同
- 版本兼容性:从 v3.0.0-alpha.10 开始引入的变化导致了这个问题
解决方案
对于 Next.js 项目
Next.js 提供了几种解决方案:
-
使用 serverExternalPackages 配置(推荐): 在 next.config.js 中添加以下配置:
const nextConfig = { output: "standalone", serverExternalPackages: ["@huggingface/transformers"] };
-
Webpack 别名配置: 如果上述方法不适用,可以尝试添加 Webpack 别名:
webpack(config, { isServer }) { config.resolve.alias['@huggingface/transformers'] = path.resolve(__dirname, 'node_modules/@huggingface/transformers'); return config; }
-
额外配置: 有时还需要禁用某些不必要的模块:
config.resolve.alias = { ...config.resolve.alias, sharp$: false, 'onnxruntime-node$': false };
对于 Create React App (CRA) 项目
由于 CRA 隐藏了 Webpack 配置,解决方案较为复杂:
-
推荐方案:使用 CDN 引入
import { pipeline } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@huggingface/transformers@3.3.1';
-
高级方案:弹出(eject) CRA 配置
- 运行
npm run eject
- 在生成的 webpack 配置中添加别名:
"@huggingface/transformers": path.resolve( __dirname.replace("/config", ""), "node_modules/@huggingface/transformers" )
- 运行
最佳实践建议
- 版本选择:如果可能,暂时使用 v3.0.0-alpha.9 版本可以避免这个问题
- 构建工具:考虑迁移到 Vite,它对 Transformers.js 的支持更好
- 环境隔离:在服务端使用 Transformers.js 时,确保正确配置外部依赖
- 持续关注:随着库的更新,这些问题可能会被官方修复
技术背景
这个问题的出现与 JavaScript 模块系统的复杂性有关。Webpack 和 Node.js 对模块解析有不同的规则,当库的打包方式与项目的构建工具不匹配时,就会出现路径解析问题。Transformers.js 作为一个包含 WASM 和本地依赖的复杂库,特别容易遇到这类问题。
理解这些解决方案背后的原理,有助于开发者在遇到类似问题时能够快速定位和解决。随着 JavaScript 生态系统的不断演进,这类问题有望通过更好的工具链支持和标准化得到缓解。
- Ggpt-oss-20bgpt-oss-20b —— 适用于低延迟和本地或特定用途的场景(210 亿参数,其中 36 亿活跃参数)Jinja00
- Ggpt-oss-120bgpt-oss-120b是OpenAI开源的高性能大模型,专为复杂推理任务和智能代理场景设计。这款拥有1170亿参数的混合专家模型采用原生MXFP4量化技术,可单卡部署在H100 GPU上运行。它支持可调节的推理强度(低/中/高),完整思维链追溯,并内置函数调用、网页浏览等智能体能力。模型遵循Apache 2.0许可,允许自由商用和微调,特别适合需要生产级推理能力的开发者。通过Transformers、vLLM等主流框架即可快速调用,还能在消费级硬件通过Ollama运行,为AI应用开发提供强大而灵活的基础设施。【此简介由AI生成】Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
hello-uniapp
uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架,开发者编写一套代码,可发布到iOS、Android、鸿蒙Next、Web(响应式)、以及各种小程序(微信/支付宝/百度/抖音/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝/京东/小红书)、快应用、鸿蒙元服务等多个平台Vue00GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。05GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0255Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013RuoYi-Cloud-Plus
微服务管理系统 重写RuoYi-Cloud所有功能 整合 SpringCloudAlibaba、Dubbo3.0、Sa-Token、Mybatis-Plus、MQ、Warm-Flow工作流、ES、Docker 全方位升级 定期同步Java014
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









