在实际部署Zerank-1时需要考虑以下几个关键因素：
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许可限制：主模型(zeroentropy/zerank-1)采用非商业许可，如需商用需联系ZeroEntropy获取授权；而开源免费版本(zeroentropy/zerank-1-small)采用Apache 2.0许可，可供商用。
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硬件要求：推荐使用GPU以获得最佳性能，特别是处理大批量文档时；在数据量不大或对延迟要求不高的情况下，CPU也可运行但速度较慢。
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分数解释：模型输出的相关性分数是一个相对值而非固定范围，实际应用中只需比较同一批文档的得分高低即可。
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性能优化：作为二阶段排序器，通常只需要处理前100-1000个候选文档，应避免将全部文档库直接送入模型计算。
此外，Zerank-1更适合作为现有搜索系统的补充组件而非替代品，与快速的向量检索或关键词搜索配合使用才能发挥最佳效果。在系统设计中需要权衡精度与延迟，根据具体业务需求合理配置第一阶段检索和第二阶段重排序的比例。
本答案来源于文章《Zerank-1: 用于提升搜索结果精度的重排序模型》
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