深度学习利器：EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu模型的安装与使用指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02028/article/details/144419596

深度学习利器：EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu模型的安装与使用指南

bge-reranker-base-onnx-o3-cpu 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu

在自然语言处理领域，句子相似度计算是一项关键任务，广泛应用于问答系统、信息检索、文本聚类等多个场景。今天，我们将为您详细介绍一款高效的句子相似度计算模型——EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu，并为您提供详细的安装与使用教程。

安装前准备

系统和硬件要求

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下最低配置要求：

操作系统：支持Python的Windows、Linux或macOS
CPU：64位处理器
内存：至少8GB RAM
硬盘：至少100GB SSD或HDD

必备软件和依赖项

确保您的系统中已安装以下软件和依赖项：

Python 3.7及以上版本
PyTorch（CPU版本）
Transformers库

安装步骤

下载模型资源

首先，您需要从以下地址下载模型资源：

https://huggingface.co/EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu

安装过程详解

克隆模型仓库到本地环境：

git clone https://huggingface.co/EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu
cd EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu

安装所需的Python依赖项：

pip install -r requirements.txt

加载模型和分词器：

from transformers import AutoTokenizer
from optimum.onnxruntime import ORTModelForSequenceClassification

model_name = "EmbeddedLLM/bge-reranker-base-onnx-o3-cpu"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = ORTModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

常见问题及解决

问题：模型无法加载。
解决方案：请检查模型路径是否正确，以及是否已安装所有依赖项。
问题：运行时出现内存不足错误。
解决方案：尝试降低模型的最大序列长度或增加计算机的内存。

基本使用方法

加载模型

在开始使用模型之前，确保已经成功加载了模型和分词器。

简单示例演示

以下是一个简单的示例，演示如何使用模型计算句子相似度：

sentences = [
    "The llama (/ˈlɑːmə/) (Lama glama) is a domesticated South American camelid.",
    "The alpaca (Lama pacos) is a species of South American camelid mammal.",
    "The vicuña (Lama vicugna) (/vɪˈkuːnjə/) is one of the two wild South American camelids."
]
queries = ["What is a llama?", "What is a harimau?", "How to fly a kite?"]
pairs = list(product(queries, sentences))

inputs = tokenizer(pairs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt", max_length=512)
outputs = model(inputs)
scores = outputs.logits.view(-1).cpu().numpy()

# 排序并输出最相似的句子对
sorted_pairs = sorted(zip(pairs, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for pair, score in sorted_pairs:
    print(f"Query: {pair[0]}, Sentence: {pair[1]}, Score: {score}")