1、部署 bge-m3 向量嵌入模型 (1)模型介绍 (2)镜像准备 可以使用抱脸 HF 的容器镜像进行推理。 01.容器镜像 - CPU docker pull ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cpu-1.5 02.容器镜像 - GPU docker pull ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:89-1.5 注:标签 89-1.5 是 Ada Lovelac...
fromFlagEmbeddingimportBGEM3FlagModel# 使用fp16,降低显存开销,提高推理速度model=BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3',use_fp16=True)# 模型输入batch_of_sentences=["What is BGE M3?","Defination of BM25"]# 模型输出,包含稠密和稀疏output_1=model.encode(batch_of_sentences,return_dense=True,return_sparse=...
curl --location --request POST 'http://localhost:7001/v1/embeddings' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "input": ["What is BGE M3?"] }' 性能测试和准确性测试需要根据具体的应用场景和需求进行定制。 希望以上回答能够帮助你成功部署BGE模型。如果还有其他问题或需要...
2️⃣ 硅基流动注册 🎯 填写推荐码(FiVPo2ak),白嫖 2000万 token 创建 API Key(点击即可复制,超方便) 3️⃣ Cherry Studio 下载安装 完全免费,界面简洁 🛠️ 配置教程 Step 1: 硅基流动配置 打开设置页面 粘贴 API Key 点击检查连接 推荐模型: ✨ DeepSeek R1(主力) 📚 BGE M3(嵌入必备...
【超详细】纯本地部署的FastGPT知识库教程(基于ChatGLM3+m3e+oneapi) 部署本地大模型和知识库,最简单的方法 6G显存畅享大模型+本地知识库!LangChain-Chatchat整合包一键本地部署 GPT爬虫:一键采集网站数据、无缝构建GPTs知识库,免编程 | GPT-Crawler,网站内容转GPTs知识库的神器!
model=bge-m3,# 这里一般使用model name就行 input=["What is the capital of China?"] ) 启动bge-reranker-v2-m3 这个也不需要持久化 xinference launch --model-name bge-reranker-v2-m3 --model-type rerank 调用代码(没找到openai,不过我用dify,直接设置) ...
安装完成运行Docker桌面版本,过了一会儿提示WSL错误字样。搜索一下,发现还需要安装Linux, 所以在Microsoft Store里面搜索 Ubuntu,选择安装Ubuntu 20.04.6 LTS。 安装完成启动Ubuntu 20,发现如下错误: 搜索错误提示:WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc,网上给出的答案如下: ...
格瑞图:GPTs-0011-知识库-07-部署 m3e 嵌入模型 格瑞图:GPTs-0012-知识库-08-新建 FastGPT 知识库应用 格瑞图:GPTs-0013-知识库-09-接入 chatglm3-6b 模型 格瑞图:GPTs-0014-知识库-10-部署 OpenChat 7B 模型 格瑞图:GPTs-0015-知识库-11-部署 OpenChat-UI 格瑞图:GPTs-0016-知识库-12-text-gen...