本文介绍了基于Transformer架构的企业级需求管理系统中的重排序技术实现。系统采用Qwen3-Reranker-0.6B-ONNX模型，通过批处理、线程池优化和缓存机制提升性能，支持最大512序列长度和8批量大小。核心功能包括查询-文档语义匹配、动态负载均衡、异常恢复机制等，实现了无GPU环境下高效运行，为信息检索提供精准的重排序能力。

特性说明目的将原始文本转换为模型可处理的数字ID序列。主流方法子词分词（Subword Tokenization），尤其是BPE及其变种（如Byte-level BPE）。核心组件词汇表（Vocabulary）：一个映射字典，key是token，value是对应的ID。特殊符号[CLS]（分类）、[SEP]（分隔）、[PAD]（填充）、[MASK]（掩码）、[UNK]（未知）。使用流程加载分词器

文章摘要：本文系统介绍了深度学习中的张量概念及其在PyTorch和TensorFlow框架中的实现差异。首先阐述了张量作为多维数组的核心特性（形状、数据类型、设备等），并通过实例说明其在大模型中的应用场景。其次详细对比了两大框架的张量操作特性：PyTorch强调动态图和灵活调试，TensorFlow侧重生产部署和静态图优化。最后提出了大模型开发中的最佳实践建议，包括形状管理、混合精度训练和设备协调