Утекают семафоры на макоси

Created by: voorhs

Вот такая ошибка:

autointent-py3.12voorhs@MacBook-Air-Ila AutoIntent % poetry run python test_inter.py
Filter: 100%|█████████████████████████████████████████████████| 10003/10003 [00:00<00:00, 774346.15 examples/s]
[I 2025-06-08 20:20:41,289] A new study created in RDB with name: NodeType.scoring_knn
zsh: segmentation fault  poetry run python test_inter.py
autointent-py3.12voorhs@MacBook-Air-Ila AutoIntent % /Users/voorhs/.pyenv/versions/3.12.10/lib/python3.12/multiprocessing/resource_tracker.py:279: UserWarning: resource_tracker: There appear to be 1 leaked semaphore objects to clean up at shutdown
  warnings.warn('resource_tracker: There appear to be %d '

Информация о системе:

autointent-py3.12voorhs@MacBook-Air-Ila AutoIntent % poetry env info  

Virtualenv
Python:         3.12.10
Implementation: CPython
Path:           /Users/voorhs/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/autointent-dF3Xm5P0-py3.12
Executable:     /Users/voorhs/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/autointent-dF3Xm5P0-py3.12/bin/python
Valid:          True

Base
Platform:   darwin
OS:         posix
Python:     3.12.10
Path:       /Users/voorhs/.pyenv/versions/3.12.10
Executable: /Users/voorhs/.pyenv/versions/3.12.10/bin/python3.12

Скрипт который пробовал запускать (на самом деле падает на любом скрипте который фитит пайплайн):

if __name__ == "__main__":
    from autointent.configs import LoggingConfig, DataConfig, EmbedderConfig
    from autointent import Pipeline

    project_dir = "testing_interruption"
    logging_config = LoggingConfig(
        project_dir=project_dir, run_name="interruption", dump_modules=True, clear_ram=True
    )
    emb_config = EmbedderConfig(device="cpu")
    pipeline_optimizer = Pipeline.from_preset("light_extra")
    pipeline_optimizer.set_config(logging_config)
    pipeline_optimizer.set_config(DataConfig(scheme="ho", separation_ratio=None))
    pipeline_optimizer.set_config(emb_config)

    from autointent import Dataset

    dataset = Dataset.from_hub("DeepPavlov/banking77")

    # Force single-threaded execution
    pipeline_optimizer.fit(dataset)

проблема решается если выставить os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '1', скорее всего проблема с оптюной или какой-то библиотекой которая использует openmp

как решить нормально (без ограничения параллелизма) я не знаю