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 ## 论文
 [Qwen3 Embedding: Advancing Text Embedding and Reranking Through Foundation Models](https://arxiv.org/abs/2506.05176)
 
-## 模型结构
-采用双编码器和交叉编码器架构。
-<div align=center>
-    <img src="./doc/model.png"/>
-</div>
-
-## 算法原理
-Qwen3嵌入模型系列是Qwen3家族最新的专有模型，专门为文本嵌入和排序任务而设计。此系列继承了其基础模型出色的多语言能力、长文本理解和推理技能。Qwen3 嵌入系列在文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类和双语文本挖掘等多种文本嵌入和排序任务中取得了显著进展。
+## 模型简介
+Qwen3嵌入模型系列是Qwen3家族最新的专有模型，专门为文本嵌入和排序任务而设计此系列。继承了其基础模型出色的多语言能力、长文本理解和推理技能。Qwen3 嵌入系列在文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类和双语文本挖掘等多种文本嵌入和排序任务中取得了显著进展。
 <div align=center>
     <img src="./doc/methods.png"/>
 </div>
 
-## 环境配置
-`-v 路径`、`docker_name`和`imageID`根据实际情况修改
-
-### Docker（方法一）
-```bash
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas101839-0811-das1.6-py3.10-20250812-beta
-docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash
+## 环境依赖
+| 软件 | 版本 |
+| :------: | :------: |
+| DTK | 26.04 |
+| Python | 3.10.12 |
+| Transformers | 4.57.6 |
+| Torch | 2.5.1+das.opt1.dtk2604.20260206.ga29664ea |
+| vLLM | 0.11.0+das.opt1.rc4.dtk2604.20260305.g49a30c70 |
 
-cd /your_code_path/qwen3-reranker_pytorch
-```
+推荐使用镜像：harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/vllm:0.11.0-ubuntu22.04-dtk26.04-py3.10
 
-### Dockerfile（方法二）
 ```bash
-cd docker
-docker build --no-cache -t qwen3-reranker:latest .
-docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash
-
-cd /your_code_path/qwen3-reranker_pytorch
+docker run -it \
+    --shm-size 256g \
+    --network=host \
+    --name qwen3-reranker \
+    --privileged \
+    --device=/dev/kfd \
+    --device=/dev/dri \
+    --device=/dev/mkfd \
+    --group-add video \
+    --cap-add=SYS_PTRACE \
+    --security-opt seccomp=unconfined \
+    -u root \
+    -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro \
+    -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ \
+    harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/vllm:0.11.0-ubuntu22.04-dtk26.04-py3.10 bash
 ```
 
-### Anaconda（方法三）
-关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
-```bash
-DTK: 25.04.1
-python: 3.10
-vllm: 0.9.2+das.opt1.beta.dtk25041
-torch: 2.5.1+das.opt1.dtk25041
-deepspeed: 0.14.2+das.opt1.dtk25041
-```
-`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
+## 预训练权重
+**请根据`支持的DCU型号`选择对应模型下载，FP8模型仅在BW1100/BW1101上支持，其他型号请勿使用！**
 
-其它非深度学习库安装方式如下：
-```bash
-pip install transformers>=4.51.0
-```
+| 模型名称  | 权重大小  | 数据类型 | 支持的DCU型号  | 最低卡数需求 |下载地址|
+|:-----:|:----------:|:----------:|:----------:|:---------------------:|:----------:|
+| Qwen3-Reranker-0.6B | 0.6B | BF16 | K100AI | 1 | [HuggingFace](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B) |
+| Qwen3-Reranker-4B | 4B | BF16 | K100AI | 1 | [HuggingFace](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-4B) |
+| Qwen3-Reranker-8B | 8B | BF16 | K100AI | 1 | [HuggingFace](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-8B) |
 
 ## 数据集
-无
+`暂无`
 
 ## 训练
-暂无
+`暂无`
 
 ## 推理
-### vllm推理方法
-#### offline
+### vLLM
+#### 单机推理
+##### offline
 ```bash
-## 必须添加HF_ENDPOINT环境变量
-export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 export VLLM_USE_NN=0
 export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1
 ## model_name_or_path 模型地址参数
 python infer_vllm.py --model_name_or_path /path/your_model_path/
 ```
 
-#### serve
+##### serve
+1. 启动服务
 ```bash
-export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 export VLLM_USE_NN=0
 export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1
 
-vllm serve Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B --max-model-len 4096 --trust-remote-code --enforce-eager --enable-prefix-caching --served-model-name Qwen3-reranker --task score --disable-log-requests --hf_overrides '{"architectures":["Qwen3ForSequenceClassification"],"classifier_from_token": ["no", "yes"],"is_original_qwen3_reranker": true}'
+vllm serve Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B \
+    --max-model-len 4096 \
+    --block-size 16 \
+    --trust-remote-code \
+    --enforce-eager \
+    --enable-prefix-caching \
+    --served-model-name Qwen3-reranker \
+    --task score \
+    --disable-log-requests \
+    --hf_overrides '{"architectures":["Qwen3ForSequenceClassification"],"classifier_from_token": ["no", "yes"],"is_original_qwen3_reranker": true}'
 ```
 
-测试命令：
+2. 测试命令：
 ```bash
-curl http://127.0.0.1:8000/score   -H 'accept: application/json'   -H 'Content-Type: application/json'   -d '{
-    "text_1": "ping",
-    "text_2": "pong",
-    "model": "Qwen3-reranker"
-  }'
+curl http://127.0.0.1:8000/score   \
+    -H 'accept: application/json' \
+    -H 'Content-Type: application/json' \
+    -d '{
+        "text_1": "ping",
+        "text_2": "pong",
+        "model": "Qwen3-reranker"
+    }'
 ```
 
-## result
+## 效果展示
 <div align=center>
     <img src="./doc/results-dcu.png"/>
 </div>
 
 ### 精度
-DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。
-
-## 应用场景
-### 算法类别
-文本理解
-
-### 热点应用行业
-制造,广媒,家居,教育
-
-## 预训练权重
-- [Qwen3-Reranker-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B)
-- [Qwen3-Reranker-4B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-4B)
-- [Qwen3-Reranker-8B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-8B)
+`DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。`
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/qwen3-reranker_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/qwen3-reranker
 
 ## 参考资料
-- https://github.com/QwenLM/qwen3-reranker
+- http://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding

infer_vllm.py

+# Requires vllm>=0.8.5
+import logging
 import argparse
+from typing import Dict, Optional, List
+
 import json
 import logging
-import torch
-import gc
-import math
 
 from transformers import AutoTokenizer
 from vllm import LLM, SamplingParams
 from vllm.distributed.parallel_state import destroy_model_parallel
+import gc
+import math
 from vllm.inputs.data import TokensPrompt
 
 #  Arguments
 parse = argparse.ArgumentParser()
 parse.add_argument("--model_name_or_path", type=str, default='Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B')
-parse.add_argument("--number_of_gpu", type=int, default=4)
+parse.add_argument("--number_of_gpu", type=int, default=1)
 args = parse.parse_args()
 
 def format_instruction(instruction, query, doc):

model.properties

 # 模型唯一标识
 modelCode=1590
 # 模型名称
-modelName=qwen3-reranker_pytorch
+modelName=Qwen3-Reranker
 # 模型描述
 modelDescription=Qwen3嵌入模型系列是Qwen3家族最新的专有模型，专门为文本嵌入和排序任务而设计。
-# 应用场景
-appScenario=推理,文本理解,制造,广媒,家居,教育
+# 运行过程
+processType=推理
+# 算法类别
+appCategory=文本理解
 # 框架类型
-frameType=pytorch
+frameType=vllm
+# 加速卡类型
+accelerateType=K100AI