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...
client.embeddings.create( 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) 就这么简单搞定了...
docker run -d--namemilvus-standalone -p19530:19530-p9091:9091milvusdb/milvus:v2.4.0 应用场景示例 在这个示例中,我们使用 BGE-M3 模型对文本进行密集和稀疏向量的嵌入,并将结果插入到 Milvus 数据库中进行搜索和排序。你可以选择随机生成向量,或使用 BGE-M3 模型生成高质量的密集和稀疏向量表示。 实现步骤 ...
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,全面且高质量地支撑 “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...
docker run -d --name milvus-standalone -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:v2.4.0 ``` 应用场景示例 在这个示例中,我们使用 BGE-M3 模型对文本进行密集和稀疏向量的嵌入,并将结果插入到 Milvus 数据库中进行搜索和排序。你可以选择随机生成向量,或使用 BGE-M3 模型生成高质量的密集和稀疏向量...
Mar 2, 2024 server.py 🎉 Initial commit Mar 2, 2024 Repository files navigation README MIT license bge-m3-server docker build --build-arg=USE_CHINA_MIRROR=true --progress plain. Releases No releases published Packages No packages published...
使用Docker镜像,其中已经包含了BGE模型和相关依赖。 加载BGE模型的代码示例(假设使用Hugging Face的Transformers库): python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer # 加载模型和分词器 model_name = "BAAI/bge-m3" # 替换为实际的模型名称或路径 model = AutoModel.from_pretrained(model_name) tokenizer...
System Info Tested with TEI 1.2, 1.4, and latest (ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-latest) OS: Docker on Debian 12 Model: dophys/bge-m3_finetuned Hardware: 1 NVIDIA_L4 Information Docker The CLI directly Tasks An offici...
BGE-M3 词嵌入模型 原创 大明湖畔111 1月前 334阅读 ES RAG向量搜索示例,使用BAAIBGE创建embedding 准备: docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.2 7.6.2: Pulling from elasticsearch/elasticsearch c808caf183b6: Pull complete d6caf8 ...
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)。 2.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效果...