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...
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,配合用部署的Qwen2-72B ...
部署BGE模型需要以下环境和工具: Docker:用于容器化部署,简化环境配置和依赖管理。 NVIDIA Docker(如果需要使用GPU):确保Docker容器能够访问GPU资源。 Python:BGE模型通常使用Python进行推理。 相关库:如transformers、torch(或tensorflow,取决于模型框架)等。 2. 获取并加载bge模型 你可以通过以下方式获取BGE模型: 从官方...
狐狸先生Listener 41690 768G内存/多卡4090 本地部署 671b deepseek性能分析 ylso0_叶绿素 老吴聊技术 05:19 低成本主机(两张Tesla T10)玩转Deepseek r1 70b本地部署 Cypid 192GB M2 Ultra 简单测 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-4bit(uvx mlx-lm) 04:08...
各位兄弟姐妹们。我这里将bge-reranker-v2-m3 这个模型转换成了onnx模型,并进行了效率对比统计(GPU-A800)。发现onnx模型的推理效率较torch模型相差很多很多。具体对比见下图 从测试结果来看,onnx模型的模型推理耗时,比torch慢了 5.7 倍。 针对这个情况,大家有没有什么
qwen大模型地部署和微调法律大模型(只需5G内存) 【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...
4K | 本地部署DeepSeek-R1后,搭建自己的知识库 【Dify知识库】(1):本地环境运行dity+fastchat的ChatGLM3模型,可以使用chat/completions接口调用chatglm3模型 别本地部署了,deepseek+知识库一个软件搞定 基于RAGFlow+DeepSeek构建企业级知识库(准确率高) ...
第三步 在Docker里面部署Dify 在Windows里打开WSL,进入Linux环境命令行。 下载代码: git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker 配置环境: cp.env.example.env//.env.example之间没有空格 启动服务: 如果你使用的是Docker Compose V2(可以用“docker compose version”命令查看): ...
在Docker里面部署好了Dify,就可以在浏览器中输入 https://localhost/install来打开Dify配置页面。 第一步 创建智能体应用 点击 左侧“创建空白应用",在如下界面中点击”Agent“。 给名称和图标,创建完成。 第二步 配置智能体的模型 点击上一步中创建好的智能体,点击去 "去设置", 就可以输入申请的API Key或者...
1.2 启动Docker 如果启动了其他网络服务,比如IIS,那默认端口80可能被占用,需要先停掉IIS,然后再启动docker。 1.3 打开Dify 在浏览器里面输入http://localhost访问页面,输入用户名和密码登录Dify平台。 第二步:配置Dify 1.1 创建Agent 添加model,逻辑推理用deepseek-r1:14b; embedding用bge-m3。