当 Sentence Transformers 库引发警告或弃用消息时，第一步是通过阅读警告文本来确定具体问题。这些消息通常指向过时的代码模式、已弃用的参数或需要更新的依赖项。例如，如果您看到类似 The 'use_auth_token' argument is deprecated, pass 'token' instead 的警告，这意味着您应该在加载模型时将 use_auth_token=True 替换为 token=True。同样，较旧的版本可能使用 model.save() 而不指定 safe_serialization 参数，而较新版本需要该参数才能兼容。始终查阅库的最新文档或发行说明，以确认正确的语法或替换方法。
接下来，更新您的环境以确保兼容性。首先使用 pip install --upgrade sentence-transformers 升级库本身。这通常可以解决由过时功能引起的问题。如果警告与 PyTorch、Hugging Face Transformers 或 NumPy 等依赖项相关，请同时更新这些包。例如，运行 pip install --upgrade transformers torch 可确保与最新改进保持一致。如果您使用的是 Python 3.7 或更早版本，请考虑升级到 Python 3.8+，因为较新版本的库可能不再支持较旧的 Python 版本。虚拟环境（例如，venv 或 conda）有助于隔离这些更改，并在将升级应用到生产系统之前安全地测试它们。
最后，重构已弃用的代码模式。例如，较旧版本的 Sentence Transformers 直接使用 SentenceTransformer('model_name')，但较新版本可能建议显式使用 from_pretrained 方法或指定 model_name_or_path 参数。训练工作流程可能也需要更新：已弃用的损失类（如 SoftmaxLoss）可以替换为基于 CrossEncoder 的方法。如果您遇到有关数据格式的警告（例如，InputExample 已弃用），请切换为使用 Hugging Face Dataset 格式的数据集。对于持续存在的问题，请在库的 GitHub 存储库中搜索已关闭的问题或讨论——许多弃用情况都记录在那里。每次更改后逐步测试您的代码有助于查明所需的准确修复。