1、部署 bge-m3 向量嵌入模型 (1)模型介绍 (2)镜像准备 (3)下载模型 (4)运行容器 (5)测试模型 (6)接口密钥 (7)显存占用 N、后记 0、背景 搞个新环境研究 GPT、GPTS、ChatGPT 等相关技术。 (1)本系列文章 格瑞图:GPTs-0001-准备基础环境 格瑞图:GPTs-0002-准备派森环境 格瑞图:GPTs-0003-运行 Ch...
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=...
差不多算是最终效果展示了,后续就该想想怎么丰富知识库了。Deepseek-r1+BGE-M3+LMStuidio+FastGPT,6900XT+32GDDR4+5700X,30-40token/S, 视频播放量 539、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 2、收藏人数 8、转发人数 1, 视频作者 --天下行走--, 作者简介 找找好玩的、喜欢的
sudoapt install git-lfs 然后再执行上面的两行命令即可成功下载BGE-M3模型。
北京智源研究院(BAAI)发布了新一代文本检索模型 BGE-M3,这个模型可以被广泛应用于搜索(Search)、问答(QA)、大语言模型检索增强(RAG)等应用场景之中。Model:https://huggingface.co/BAAI/bge-m3FlagEmbedding:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding, 视频播放
智东西1月30日消息,近日,智源发布了BGE家族新成员——通用语义向量模型BGE-M3,支持超过100种语言,具备领先的多语言、跨语言检索能力,支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本,最大输入长度为 8192,并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能,在多个评测基准中达到最优水...
简介:本文深入探讨了BGE与BGE-M3文本向量模型的特点、优势及应用场景,通过对比分析展示了BGE-M3在多语言支持、混合检索能力等方面的显著提升,同时强调了其在学术研究与工业界的广泛应用价值。 满血版DeepSeek,从部署到应用,全栈都支持 快速部署、超低价格、极速蒸馏、应用开发、即时调用 立即体验 在自然语言处理领域,...
服务化部署的示例代码(使用Flask框架): python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer app = Flask(__name__) # 加载模型和分词器 model_name = "BAAI/bge-m3" model = AutoModel.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.fr...
部署:使用LangServe(opens in a new tab)将任何链条转变为 API。 LangChain提供了很多LLM的封装,内置了 OpenAI、LLAMA 等大模型的调用接口。具体方法可自行查阅,本教程中使用本地模型接入LangChain。 为了接入本地LLM,我们需要继承Langchain.llms.base.LLM 中的一个子类,重写其中的几个关键函数。
BGE Re-Ranker v2-M3(如图 2B):基于性能出色、参数量更小的 BGE-M3-0.5B 速度更快。 所有模型均通过多语言数据训练产生,具备多语言检索的能力。例如:BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-2B 大幅提升了中英文检索能力,而 BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B 与 BGE Re-Ranker v2-M3 则在多语言检索任务中取得了最佳的检索...