以访问凭证access_token鉴权方式为例,说明调用API请求结构,示例如下。Bash 复制 1POST /rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/bge_large_zh?access_token=24.4a3a19b***18992 HTTP/1.1 2Host: aip.baidubce.com 3Content-Type: application/json 4 5 6{ 7 "input": ["推荐一些美食","给我...
冻结BAAI/bge-large-zh-v1.5参数:仅训练上层 MLP。 MLP 架构: 输入:bge-large-zh-v1.5的输出(向量) 2. 数据准备 {"title1":"玩了1年多的星星,直接被清空,这日子不过了!","title2":"屯了近1年的星星,直接清空,这日子不过了!","ctr_1":0.1737,"ctr_2":0.1172} 3. show me the code! import...
trtexec--onnx=/workspace/triton/bge_large_v1.5/bge.onnx \ --saveEngine=/workspace/triton/bge_large_v1.5/model.plan \ --minShapes=input_ids:1x1,attention_mask:1x1,token_type_ids:1x1 \ --optShapes=input_ids:16x128,attention_mask:16x128,token_type_ids:16x128 \ --maxShapes=input_ids:6...
四、使用 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型进行向量转化 1、向量转化示例 将https://sbert.net/docs/quickstart.html文档 提供的 Sentence Transformer 示例 中 默认使用的 " sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 " 模型 , 修改为 对中文支持更好的 " BAAI/bge-large-zh-v1.5 " 模型 , 完整代码如下 : imp...
Token工厂SiliconCloud——Llama-3.1(8B)、Qwen2(7B)等免费用 除了上述四个检索模型,SiliconCloud已上架包括SenseVoice-Small、Llama-3.1、FLUX.1、BAAI/bge-large、DeepSeek-V2-Chat、DeepSeek-Coder-V2、SD3 Medium、Qwen2、GLM-4-9B-Chat、InstantID在内的多种开源大语言模型、图片生成模型、代码生成模型、向量...
Token工厂SiliconCloud Llama-3.1(8B)、Qwen2(7B)等免费用 除了上述四个检索模型,SiliconCloud已上架包括SenseVoice-Small、Llama-3.1、FLUX.1、BAAI/bge-large、DeepSeek-V2-Chat、DeepSeek-Coder-V2、SD3 Medium、Qwen2、GLM-4-9B-Chat、InstantID在内的多种开源大语言模型、图片生成模型、代码生成模型、向量与...
lexical_weights = output['lexical_weights']print(model.convert_id_to_token(lexical_weights)) 生成多向量嵌入: fromFlagEmbeddingimportBGEM3FlagModel model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3', use_fp16=True) output = model.encode(sentences, return_dense=True, return_sparse=True, return_colbert_vecs...
bge_model_name = "BAAI/bge-large-zh-v1.5" bert_model_name = 'bert-base-uncased' class TextClassifier: def __init__(self, model_name=bge_model_name, num_labels=2): self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) self.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_...
print(model.convert_id_to_token(lexical_weights)) ``` 生成多向量嵌入: ``` from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3', use_fp16=True) output = model.encode(sentences, return_dense=True, return_sparse=True, return_colbert_vecs=True) ...
large*GTE 文本向量 - 中文 - 通用领域 - base*GTE 文本向量 - 英文 - 通用领域 - large*GTE 文本向量 - 中文 - 通用领域 - base*GTE 文本向量 - Qwen2-1.5B*GTE 文本向量 - Qwen2-7B*GTE 文本向量 - 多语言 - base*GTE - 文本排序 - 多语言 - base*Huggingface*gte-large-zh*gte-base-zh*g...