bge-reranker-v2-m3 ollama

### 关于 bge-reranker-v2-m3 和 ollama 的使用教程及参数配置 #### 安装和运行 ollama Ollama 是一个用于管理大语言模型的工具，可以通过 Docker 来轻松部署。以下是安装 ollama 的基本命令： ```bash docker run -d --gpus all -e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 -v ollama:/root/.ollama -p 3002:11434 --name ollama ollama/ollama ``` 此命令会启动一个带有 GPU 支持的 ollama 容器，并将其绑定到本地端口 `3002` 上[^1]。 #### 下载 bge-reranker-v2-m3 模型 bge-reranker-v2-m3 是一种专业的重排序模型，适用于提升检索质量的任务。通过以下命令可以从 ollama 中下载该模型： ```bash ollama pull bge-reranker-v2-m3 ``` 这条命令会在后台自动拉取并加载指定的模型版本[^2]。 #### 配置 Python 虚拟环境 (可选) 如果计划在项目中集成 ollama 提供的服务，则建议先设置独立的 Python 虚拟环境以减少依赖冲突。创建虚拟环境的方法如下所示： ```bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate ``` 上述脚本中的 `.venv` 文件夹名称可以根据个人需求调整[^4]。 #### 使用 bge-reranker-v2-m3 进行推理 对于如何调用已安装好的 rerank 模型完成实际任务，通常需要借助 API 接口实现交互逻辑。假设当前已经成功设置了 ollama 并导入目标模型之后，可通过 HTTP 请求访问服务接口获取预测结果。下面是一个简单的例子展示如何发送 POST 数据至服务器从而获得最终输出： ```python import requests url = "http://localhost:3002/v1/completions" payload = { "model": "bge-reranker-v2-m3", "prompt": "请提供一段待处理文本。", "max_tokens": 50, } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.json()) ``` 注意这里的 URL 地址应与之前暴露出来的主机地址保持一致；另外还可以根据实际情况修改请求体内的各项字段值来满足特定业务场景下的定制化需求。 --- ### 参数说明 | **参数名** | **描述** | |-------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------| | model | 指定使用的模型名称，在这里是 `"bge-reranker-v2-m3"` | | prompt | 输入给模型的一段提示文字或者查询字符串 | | max_tokens | 控制返回的最大 token 数量 | 更多高级选项可以查阅官方文档了解完整的功能列表以及支持的所有超参设定方式[^3]。 ---