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Rerank 是一个基于 XLM-RoBERTa 的多语言重排（Reranking）模型，能够输出查询（query）与文档的相关性得分。本教程面向新手，带你从零开始，基于 Rerank 微调出专属于自己业务领域的多语言重排模型，并完成 ONNX 部署优化。

一、为什么你的业务需要微调 Rerank？

🔍 通用的重排模型在"搜索、推荐、问答"等场景表现不错，但面对垂直领域（如医疗、法律、电商内部文档）时，往往存在这些痛点：

• 领域专业词、行业黑话识别不准
• 多语言混合检索（中、英、日、韩等）时排序质量下降
• 业务对"相关性"的定义与通用语料不同，需要个性化校准

微调的思路很简单：以 Rerank 的多语言底座为起点，用你自己标注的 (query, 文档) 样本继续训练，让模型学会你业务里"什么才是好结果"。

二、3分钟看懂 Rerank 项目文件结构

在动手之前，先认识仓库里的每个文件（版本见 version.txt）：

💡 关键点：模型的 最大位置长度是 514，意味着微调时输入不要超过这个长度；而 词表大小 25 万 保证了多语言覆盖能力。

三、环境搭建：Rerank 微调环境一键配齐

准备一台带 GPU 的机器（显存 8GB 以上即可开始小批量实验），Python 3.10 环境：

pip install torch transformers sentencepiece datasets onnxruntime

安装完成后，用仓库中的分词配置加载 tokenizer 验证环境即可，确认中英文混排文本都能正常切分。

四、准备训练数据：Rerank 微调的 3 种核心样本

数据是微调成败的决定因素，一般准备两类：

数据准备技巧：

1. 多语言覆盖：如果你的用户是中英混用，训练数据也要包含英文 query，XLM-RoBERTa 的跨语言能力才能被充分利用
2. 难负例比易负例更有价值：优先挑选"看起来相关、其实不相关"的文档作为负样本
3. 清洗去噪：去除乱码、空文档、超长截断样本，避免模型学到噪声
4. 标注一致性：同一 query 下，标注口径统一，避免自相矛盾的对

五、微调 Rerank 的关键参数配置

Rerank 的输出头是单标签序列分类器（见 config.json 中的 id2label 配置），微调时保留该结构即可。推荐起步参数：

⚠️ 小数据场景（几千条）特别注意：先冻结主干、只调分类头跑通流程，再决定是否解冻全参数，这是新手最容易踩的坑。

六、如何评估 Rerank 微调效果

训练过程盯住两个信号：验证集 loss 是否还在降、抽样人工查看 Top5 排序是否更符合业务直觉。

常用离线指标：

• nDCG@k：位置加权的相关性得分，重排模型最核心的指标
• MRR：第一个相关结果排多靠前
• 对比基线：微调前后的得分差，比绝对值更有意义

七、从 PyTorch 到 ONNX：Rerank 部署优化一步到位

训练完成后，将模型导出为 ONNX 格式，推理速度会有明显提升。仓库中的 rerank.onnx 就是官方提供的部署形态参考：用 ONNX Runtime 加载后，输入分词器产出的input_ids、attention_mask，输出即可直接用于排序。

建议部署前做两件事：

1. 用 ONNX 输出与 PyTorch 输出做一致性校验（同一输入，得分误差应在 1e-5 量级内）
2. 压测 QPS 与 P99 延迟，确认满足线上要求

八、常见问题 FAQ

Q1：数据只有几百条，还能微调吗？可以。冻结主干只调分类头 + 更低学习率 + 早停，几百条高质量样本通常也能带来提升。

Q2：微调后英文能力变差了？这是"灾难性遗忘"的典型表现，可在训练集中保留 10%~20% 通用多语言数据做混合训练。

Q3：GPU 显存不够怎么办？减小 batch size + 梯度累积、开启混合精度（bf16）、缩短 max_length 都是有效手段。

Q4：输入超过 514 个 token 会怎样？会被截断。建议在分词阶段主动截断，并把最重要的信息（如文档标题）放在前面。

总结

通过本教程，你已完成：理解 Rerank 文件结构 → 搭建微调环境 → 构造多语言训练数据 → 配置关键超参 → 评估效果 → ONNX 部署。坚持"数据质量 > 模型技巧"的原则，你就能得到一个明显优于通用模型的领域专属多语言重排模型。