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title: 鲲鹏CPU平台
description: "为了保证模型bge-reranker-v2-m3-FP16.gguf(https://huggingface.co/gpustack/bge-reranker-v2-m3-GGUF/blob/main/bge-reranker-v2-m3-FP16.gguf)推理性能，推荐表1中指定量化版本的Rerank模型，本节以bce-embedding-base_v1模型为例，介绍在鲲鹏CPU平台部署Rerank服务的步骤。"
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# 鲲鹏CPU平台

为了保证模型bge-reranker-v2-m3-FP16.gguf(https://huggingface.co/gpustack/bge-reranker-v2-m3-GGUF/blob/main/bge-reranker-v2-m3-FP16.gguf)推理性能，推荐表1中指定量化版本的Rerank模型，本节以bce-embedding-base_v1模型为例，介绍在鲲鹏CPU平台部署Rerank服务的步骤。


**表1 推荐Rerank模型说明**

| 模型名称 | 支持语言 | 参数规模 | 下载链接 |
| --- | --- | --- | --- |
| bce\-reranker\-base\_v1\-FP16.gguf | 中文、英文、日文、韩文 | 0.28B | 下载链接(https://huggingface.co/gpustack/bce\-reranker\-base\_v1\-GGUF/blob/main/bce\-reranker\-base\_v1\-FP16.gguf) |
| gte\-multilingual\-reranker\-base\-FP16.gguf | 多语言 | 0.31B | 下载链接(https://huggingface.co/gpustack/gte\-multilingual\-reranker\-base\-GGUF/blob/main/gte\-multilingual\-reranker\-base\-FP16.gguf) |
| bge\-reranker\-v2\-m3\-FP16.gguf | 多语言 | 0.57B | 下载链接(https://huggingface.co/gpustack/gte\-multilingual\-reranker\-base\-GGUF/blob/main/gte\-multilingual\-reranker\-base\-FP16.gguf) |


1. 从huggingface国内镜像网站(https://hf-mirror.com/)复制模型名称并搜索，下载对应的Reranker模型。选择GGUF格式的量化版本模型bce-reranker-base_v1-FP16.gguf，下载到本地后上传至服务器“/root/models”目录下。
2. 下载已经基于鲲鹏CPU编译适配好的llama.cpp推理框架的Docker镜像。

  - 鲲鹏920处理器：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/llama.cpp:920-kunpeng
  - 鲲鹏920新型号处理器：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/llama.cpp:920B-kunpeng
以鲲鹏920处理器为例：
```
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/llama.cpp:920-kunpeng
```


3. 运行以下命令，启动llama.cpp镜像并运行Embedding模型推理服务。

```
docker run \
--cpuset-cpus="32-63" \                           # 容器绑核，绑定一个numa上
-v /root/models:/models \                        # 挂载模型目录到容器
-p 11133:11133                                   # 映射容器的服务端口到主机端口
swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/llama.cpp:920-kunpeng \                # 使用已构建好的llama.cpp镜像
--server \                                       # 启动api服务
-m /models/bce-reranker-base_v1-FP16.gguf \ # 指定模型路径
--reranking \
--port 11133 \
--threads 32 \
--host 0.0.0.0 \
--ubatch-size 1024
```


4. 从客户端访问Rerank服务API。IP地址和端口需修改为对应服务器的IP地址和端口。

```
curl -X
POST
http:
//127.0.0.1:11133/v1/rerank -H "Content-Type: application/json" -d '{
"query":"I am from China",
"documents":["I am from Japan","I am from Korea","I am from America"]
}'
```


  若能成功返回嵌入向量值，则部署成功。