灵活性:MiniLM 的学生模型(即压缩后的模型)无需与教师模型(即原始的大型模型)在层数或隐藏维度上严格匹配,实现了更高的灵活性。 all-MiniLM-L6-v2 是什么样的模型? all-MiniLM-L6-v2是一个小型语言模型,属于 MiniLM 系列,它通过知识蒸馏技术从更大的模型中压缩而来,旨在保持较高性能的同时减少计算资源需求。 all-MiniLM-
1、之前使用chatgpt接口生成embeddings的向量维度为1536维,数据库中占用较大,所以找寻低维度的向量生成方法,减少数据占用 2、在huggingface上发现all-mpnet-base-v2及all-MiniLM-L6-v2两个模型不错,前者会生成768维的向量,后者会生成384维的向量 二、介绍: 1、huggingface下的Sentence Transformers是一个Python框架,用...
https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2模型地址是没问题的,查看你的langchain版本是否为0.0.279 ,以及你的sentence-transformers依赖包安装是否成功,你可以使用如下代码来检测: from sentence_transformers import SentenceTransformer sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence...
Hugging Face 模型镜像/all-MiniLM-L6-v2 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 统计 搜索 Star (5) flyang2010 关注 bapleliu 关注 torghay ...
基于DeepSeek-r1:7b本地部署的RAG系统演示 使用 Ollama 部署的 DeepSeek-r1:7b 作为推理模型,通过 Sentence Transformer (all-MiniLM-L6-v2) 将文本向量化后存储到 C - 韦东东于20250204发布在抖音,已经收获了1116个喜欢,来抖音,记录美好生活!