在统信 UOS 操作系统和申威 CPU 架构环境下部署 Lychee-Rerank 相关性评分工具的完整流程。内容包括系统环境准备、Python 虚拟环境搭建、依赖包安装（针对 SW64 架构的特殊处理）、项目代码获取与配置、模型文件准备（使用 Qwen2.5-1.5B 替代）、服务启动及界面操作指南。此外，还总结了常见问题解决方案及性能优化建议，旨在为用户提供安全可靠的本地化文档检索与排序方案，确保数据隐私与离线运行能力。
Lychee-Rerank 是一个专门用于检索相关性评分的本地工具，它基于成熟的推理逻辑和 Qwen2.5-1.5B 模型开发而成。这个工具的核心功能是帮助用户评估查询语句与文档内容之间的匹配程度，为文档检索和排序提供量化依据。
在实际应用中，我们经常需要从大量文档中快速找到与特定查询最相关的内容。传统的关键词匹配方法往往不够精准，而基于深度学习的相关性评分能够更好地理解语义层面的关联。Lychee-Rerank 正是为了解决这个问题而设计，它能够在完全离线的环境下运行，确保数据隐私和安全。
该工具特别适配了国产化信创环境，包括统信 UOS 操作系统和申威 CPU 架构，为国内用户提供了完整的本地化解决方案。无论是企业知识库检索、文档管理系统，还是学术研究中的文献筛选，Lychee-Rerank 都能提供准确可靠的相关性评分服务。
在开始部署之前，请确保您的系统满足以下基本要求：
首先更新系统包管理器并安装基础开发工具：
sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip python3-venv git make g++
创建并激活 Python 虚拟环境：
python3 -m venv lychee-env
source lychee-env/bin/activate
安装必要的 Python 包：
pip install --upgrade pip
pip install torch==1.13.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install streamlit==1.28.0 transformers==4.36.0 sentencepiece==0.1.99
pip install tqdm numpy pandas
注意：由于申威架构的特殊性，可能需要从源码编译安装某些依赖包。如果遇到兼容性问题，可以尝试使用：
pip install --no-binary :all: package-name
克隆或下载 Lychee-Rerank 项目文件：
git clone https://github.com/your-org/lychee-rerank-sw.git
cd lychee-rerank-sw
由于 Lychee 官方权重文件可能不可用，我们使用 Qwen2.5-1.5B 模型作为替代方案。下载预训练模型：
# 创建模型存储目录
mkdir -p models/qwen2.5-1.5b
# 下载模型文件（请替换为实际下载链接）
wget -O models/qwen2.5-1.5b/pytorch_model.bin https://your-model-host/qwen2.5-1.5b.bin
wget -O models/qwen2.5-1.5b/config.json https://your-model-host/config.json
wget -O models/qwen2.5-1.5b/tokenizer.json https://your-model-host/tokenizer.json
创建配置文件 config.yaml：
model:
path: "./models/qwen2.5-1.5b"
name: "qwen2.5-1.5b"
max_length: 2048
server:
host: "0.0.0.0"
port: 8501
debug: false
ui:
title: "Lychee-Rerank 相关性评分工具"
default_instruction: "基于查询检索相关文档"
score_threshold_high: 0.8
score_threshold_medium: 0.4
在项目根目录下运行以下命令启动服务：
streamlit run app.py --server.port=8501 --server.address=0.0.0.0
启动成功后，终端将显示访问地址，通常为：http://localhost:8501
打开浏览器访问显示的服务地址，您将看到以下界面元素：
输入区域（左侧）：
操作按钮：
结果显示区域（右侧）：
让我们通过一个实际例子来演示如何使用这个工具：
机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机通过数据学习并改进。
深度学习是机器学习的一个子领域，使用多层神经网络处理复杂模式识别。
Python 是一种流行的编程语言，广泛用于数据科学和机器学习项目。
神经网络受人脑结构启发，是深度学习的基础架构。
云计算提供可扩展的计算资源，支持大规模机器学习训练。
问题 1：内存不足错误
解决方案：减少同时处理的文档数量，或增加系统交换空间
问题 2：模型加载失败
解决方案：检查模型文件完整性，确保所有必需文件都已下载
问题 3：端口被占用
解决方案：更改服务端口号：streamlit run app.py --server.port=8502
问题 1：评分结果不准确
可能原因：查询语句或文档内容过于简短或模糊 解决方案：提供更详细、具体的查询和文档内容
问题 2：处理速度慢
解决方案：减少单次处理的文档数量，或升级硬件配置
问题 3：界面显示异常
解决方案：清除浏览器缓存，或尝试使用 Chrome/Firefox 浏览器
对于大量文档处理场景，建议：
通过本教程，您已经成功在统信 UOS 和申威 CPU 环境中部署了 Lychee-Rerank 相关性评分工具。这个工具为您提供了强大的本地化文档检索和排序能力，完全无需依赖外部网络服务，确保了数据的安全性和隐私保护。
该工具的核心优势包括：
无论您是构建企业知识管理系统、学术文献检索工具，还是需要处理大量文档的相似性匹配任务，Lychee-Rerank 都能提供可靠的技术支持。随着使用的深入，您还可以根据具体需求进一步定制和优化模型参数，获得更好的使用体验。
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