AuditAid/Reranker

此提交仅供测试，功能暂未完善，提供给开发者用来完善PR，原作者已不再更新，目前存在bug，仅供参考

官方暂未支持，该项目为热心开发者提交的PR自编译的，使用前请仔细审阅源码并自编译。

参考build指南：https://github.com/ollama/ollama/pull/11389#issuecomment-3089786702

参考千问官方模型说明：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen3-embedding/

对比一个月前的版本，此版本已经支持bge-reranker-v2-m3大模型，下载新的地址，和一代的Modelfile文件已经做了升级，并不再兼容。 https://github.com/AuditAIH/ollama-rerank/releases/download/0.2/ollama_rerank_v2.tar

写在最前，如何build（直接运行在CPU上）：

git clone https://github.com/sinjab/ollama.git
cd ollama
git checkout reranking-implementation
go build .
OLLAMA_NEW_ENGINE=1 ./ollama serve

或者，使用GPU加速（我的是cuda12.8）

git clone https://github.com/sinjab/ollama.git
cd ollama
git checkout reranking-implementation
cmake -B build
cmake --build build
go build .
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11436
export OLLAMA_MODELS=/usr/share/ollama/.ollama/models/
OLLAMA_NEW_ENGINE=1 ./ollama serve

（如果需要迁移到别的内网环境，lib文件在../lib/ollama (Linux)，请按照结构，构造一个文件夹，里面存放./ollama和./lib/ollama/*.so，lib的文件在输出目录../lib/ollama (Linux)中，以及ldd ./build/lib/ollama/libggml-cuda.so的链接中）最终长这个样子才能正确运行cuda。

Ollama Rerank 大模型安装指南

1. 下载并解压二进制文件# 下载二进制文件(我的系统是wsl2 amd64 Ubuntu 24.04),如需cuda支持请参考官方ollama编译教程，找到编译后的lib文件，放到指定相对路径下。

####我已经编译成功的文件如下，自行编译需要把cuda的四个依赖文件放进来。 wget https://github.com/AuditAIH/ollama-rerank/releases/download/0.2/ollama_rerank_v2.tar

解压文件

tar -xzvf ollama_rerank_v2.tar

创建并进入解压目录

cd ollama-rerank

2. 下载模型文件

您可以从Hugging Face或Ollama官方仓库获取模型：

方法一：从Hugging Face下载wget https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3-Reranker-0.6B-GGUF/resolve/main/Qwen3-Reranker-0.6B.f16.gguf，导入方法请复制我的模型模板。

####下载其他模型：ollama pull hf.co/mradermacher/Qwen3-Reranker-8B-GGUF:F16 ####修改template文件，参考我的4B的模板。

FROM ./Qwen3-Reranker-4B.Q5_K_M.gguf
TEMPLATE """<|im_start|>system
Judge whether the Document meets the requirements based on the Query and the Instruct provided. Note that the answer can only be "yes" or "no".<|im_end|>
<|im_start|>user
<Instruct>: Please judge relevance.
<Query>: {{ .Query }}
<Document>: {{ .Document }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<think>

</think>
"""

我的bge-reranker-v2-m3的Modelfile文件模板：

FROM ./bge-reranker-v2-m3-FP16.gguf
TEMPLATE """Query: {{ .Query }}
Document: {{ .Document }}
Relevance: """
PARAMETER temperature 0

参考地址：https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3-Reranker-8B-GGUF/tree/main?local-app=ollama

方法二：从Ollama官方仓库拉取./ollama pull AuditAid/Qwen3_Reranker:0.6B_Q2_K

3. 启动服务

建议在独立端口上运行Ollama服务：# 设置服务地址和端口

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11436

启用新引擎并后台运行服务

OLLAMA_NEW_ENGINE=1 ./ollama serve &

####快速拉取模型 ./ollama pull AuditAid/Reranker_v2:Qwen3-Reranker-4B_Q5_K_M

测试服务

使用以下命令测试服务是否正常工作：curl -X POST http://localhost:11436/api/rerank
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{ “model”: “AuditAid/Reranker_v2:Qwen3-Reranker-4B_Q5_K_M”, “query”: “What is machine learning?”, “documents”: [ “Machine learning is a subset of artificial intelligence”, “The weather today is sunny and warm” ] }’

常见问题

如果遇到权限问题，请使用chmod +x ollama赋予执行权限
若端口被占用，请修改OLLAMA_HOST中的端口号
模型下载缓慢时，可以尝试使用代理或选择合适的量化版本

Build Ollama For Reranker_v2 (LoRA BERT）

Models

Readme