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手把手教你用Gradio调用Qwen3-Reranker-4B排序API

1. 引言

在现代信息检索系统中，从大量候选文本中精准筛选出与查询最相关的条目是提升用户体验的关键。重排序（Reranking）技术作为搜索、推荐和问答系统的最后一环，能够显著提高结果的相关性排序质量。阿里巴巴推出的Qwen3-Reranker-4B模型，凭借其强大的语义理解能力和多语言支持，在各类文本匹配任务中表现出色。

为了高效部署该模型并提供直观的交互界面，本文将介绍如何使用vLLM高性能推理框架启动 Qwen3-Reranker-4B 服务，并通过Gradio构建一个简洁易用的 Web UI 进行可视化调用验证。整个流程涵盖环境准备、服务部署、接口测试到前端集成，帮助开发者快速实现本地化部署与调试。

本教程基于预置镜像环境设计，适用于希望快速上手大模型重排序能力的技术人员。

2. 技术背景与核心优势

2.1 Qwen3-Reranker-4B 模型特性

Qwen3-Reranker-4B 是通义千问系列中的专业级重排序模型，具备以下关键特性：

• 参数规模：40亿参数，兼顾性能与效率
• 上下文长度：高达 32,768 tokens，适合处理长文档匹配场景
• 多语言支持：覆盖超过 100 种自然语言及编程语言
• 任务类型：专为文本重排序优化，适用于检索增强生成（RAG）、搜索引擎优化、对话回复排序等场景
• 高性能表现：在 MTEB 多语言榜单中名列前茅，尤其在跨语言检索和代码检索任务中表现突出

该模型采用双塔结构对“查询-文档”对进行打分，输出相关性得分，便于后续按分数排序。

2.2 vLLM 与 Gradio 协同价值

两者结合可实现“后端高效推理 + 前端便捷调试”的完整闭环，极大提升开发效率。

3. 环境准备与服务启动

3.1 查看模型服务状态

首先确认 vLLM 服务是否已成功启动。可通过查看日志文件判断：

cat /root/workspace/vllm.log

若日志中出现类似如下内容，则表示模型加载成功并正在监听指定端口：

INFO: Started server process [PID] INFO: Waiting for model to be loaded... INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8001

提示：默认情况下，服务运行在http://0.0.0.0:8001，对外提供/score接口用于重排序请求。

3.2 启动命令说明（参考）

虽然镜像已预配置服务，但了解原始启动命令有助于自定义部署：

nohup vllm serve /data/model/Qwen3-Reranker-4B \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype float16 \ --port 8001 \ --host 0.0.0.0 \ --hf_overrides '{ "architectures": ["Qwen3ForSequenceClassification"], "classifier_from_token": ["no", "yes"], "is_original_qwen3_reranker": true }' \ --task score > output.log 2>&1 &

关键参数解释：

• --task score：指定任务类型为打分/重排序
• --hf_overrides：适配 Qwen3-Reranker 特有的分类头结构
• --dtype float16：启用半精度以节省显存

4. 使用 Gradio 构建 Web 调用界面

4.1 安装依赖

确保环境中已安装 Gradio：

pip install gradio==4.25.0

4.2 编写 Gradio 调用脚本

创建app.py文件，实现完整的 Web UI 功能：

# -*- coding: utf-8 -*- import gradio as gr import requests import json # 设置 API 地址 API_URL = "http://127.0.0.1:8001/score" MODEL_PATH = "/data/model/Qwen3-Reranker-4B" def rerank_documents(query, docs_input): # 将换行分隔的字符串转为列表 documents = [doc.strip() for doc in docs_input.split("\n") if doc.strip()] if not documents: return "请至少输入一条文档内容。" try: # 构造请求体 payload = { "model": MODEL_PATH, "text_1": [query], "text_2": documents, "truncate_prompt_tokens": -1 } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(API_URL, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code != 200: return f"请求失败：{response.status_code}, {response.text}" result = response.json() ranked_results = sorted(result["data"], key=lambda x: x["score"], reverse=True) # 格式化输出结果 output_lines = [] for i, item in enumerate(ranked_results, 1): idx = item["index"] score = item["score"] output_lines.append(f"**第{i}名 (得分: {score:.6f})**\n{documents[idx]}\n") return "\n".join(output_lines) except Exception as e: return f"调用异常：{str(e)}" # 构建 Gradio 界面 with gr.Blocks(title="Qwen3-Reranker-4B 测试平台") as demo: gr.Markdown("# 🌐 Qwen3-Reranker-4B 重排序 API 可视化调用") gr.Markdown("输入查询语句和多个候选文档，系统将自动计算相关性得分并排序。") with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): query_input = gr.Textbox( label="🔍 查询语句", placeholder="请输入您的搜索问题或主题...", lines=3 ) docs_input = gr.Textbox( label="📄 候选文档（每行一条）", placeholder="粘贴多个候选文本，每行一条...", lines=10 ) submit_btn = gr.Button("🚀 开始排序", variant="primary") with gr.Column(scale=1): output = gr.Markdown(label="✅ 排序结果") submit_btn.click( fn=rerank_documents, inputs=[query_input, docs_input], outputs=output ) gr.Examples( examples=[ [ "广州有哪些值得打卡的美食地标？", """广州美食丰富多样，涵盖了各种小吃、主食、汤品、甜品等! 每个广州人心目中最好吃的肠粉,都在自家楼底下,现磨米浆一倒一蒸一抽一切,吃着可太香了全都是最真实的烟火气 广州，简称穗；别称羊城、花城，地处中国南部、广东省中南部 随着硬件技术的不断发展，GPU 性能将进一步提升 大模型这个领域发展很快，其他家都在快速迭代""" ] ], inputs=[query_input, docs_input] ) # 启动服务 if __name__ == "__main__": demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)

4.3 启动 Gradio 应用

执行以下命令启动 Web 服务：

python app.py

启动成功后，控制台会显示访问地址，例如：

Running on local URL: http://0.0.0.0:7860

此时可通过浏览器访问该地址，进入图形化操作界面。

5. 功能验证与使用示例

5.1 界面功能说明

Gradio 页面包含以下主要区域：

• 左侧输入区：
  • 查询语句：单个问题或关键词
  • 候选文档：多行文本，每行视为一个独立文档
• 右侧输出区：
  • 按相关性得分降序排列的结果列表
  • 显示排名、原始文本和精确得分（保留6位小数）

5.2 实际调用截图示意

图：Gradio前端界面展示

图：调用返回的排序结果

5.3 请求格式详解

vLLM 的/score接口接受 JSON 格式 POST 请求：

{ "model": "/data/model/Qwen3-Reranker-4B", "text_1": ["用户查询"], "text_2": ["文档1", "文档2", "..."], "truncate_prompt_tokens": -1 }

响应格式示例：

{ "id": "score-xxx", "model": "/data/model/Qwen3-Reranker-4B", "data": [ {"index": 1, "score": 0.987654}, {"index": 0, "score": 0.876543} ], "object": "list" }

其中index对应text_2中的原始位置。

6. 常见问题与优化建议

6.1 常见问题排查

6.2 性能优化建议

• 批量处理：若需同时排序多组 query-doc pairs，可修改脚本支持批处理
• 缓存机制：对于高频重复查询，可在前端加入本地缓存逻辑
• 异步调用：在生产环境中建议使用 FastAPI + 异步请求提升并发能力
• 模型量化：如资源受限，可尝试 INT8 或 GPTQ 量化版本降低显存消耗

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